Un cadre d'apprentissage profond pour l'imagerie opto-acoustique de haute qualité en temps réel
Helmholtz Munich et TU Munich poursuivent le développement de la méthode en collaboration avec l'entreprise dérivée iThera Medical
Des chercheurs du Helmholtz Munich et de l'Université technique de Munich ont réalisé des progrès considérables dans le domaine de l'imagerie optoacoustique à haute résolution à des fins cliniques. Leur cadre innovant d'apprentissage profond, connu sous le nom de DeepMB, est très prometteur pour les patients atteints de diverses maladies, notamment le cancer du sein, la dystrophie musculaire de Duchenne et les maladies inflammatoires de l'intestin. Leurs conclusions ont été publiées dans la revue Nature Machine Intelligence.
Pour comprendre et détecter les maladies, les scientifiques et le personnel médical s'appuient souvent sur des méthodes d'imagerie telles que l'échographie ou la radiographie. Toutefois, en fonction du tissu, la résolution et la profondeur de l'image obtenue sont limitées ou insuffisantes. Une méthode relativement nouvelle, l'imagerie optoacoustique, combine les principes des ultrasons et de l'imagerie optique induite par laser. Il s'agit donc d'un outil d'imagerie médicale puissant qui permet d'évaluer de manière non invasive une grande variété de maladies, notamment le cancer du sein, la dystrophie musculaire de Duchenne, les maladies inflammatoires de l'intestin, et bien d'autres encore. Cette technologie profiterait grandement aux patients en clinique, mais son utilisation pratique est entravée par le fait que les images de haute qualité nécessitent des temps de traitement prohibitifs. Une équipe de chercheurs du Bioengineering Center et du Computational Health Center du Helmholtz Munich et de l'Université technique de Munich a mis au point un cadre d'apprentissage profond (DeepMB) permettant aux cliniciens d'obtenir des images optoacoustiques de haute qualité en temps réel, ce qui constitue une étape importante vers l'application clinique de cette technologie.
La recherche se concentre sur la tomographie optoacoustique multispectrale (MSOT), une méthode d'imagerie optoacoustique mise au point par le professeur Ntziachristos et son équipe de recherche au Helmholtz Munich et à l'Université technique de Munich, distribuée et continuellement développée conjointement avec son entreprise dérivée, iThera Medical GmbH. Le scanner MSOT tire parti de l'effet optoacoustique, c'est-à-dire que des ondes sonores sont générées lorsque la lumière est absorbée par un matériau. L'instrument recueille ces ondes sonores, qui sont traduites en images affichées sur l'écran du scanner à l'aide d'algorithmes de reconstruction. Malheureusement, les algorithmes les plus simples, qui peuvent reconstruire les images assez rapidement pour les afficher en temps réel, ne peuvent fournir que des images de faible qualité, tandis que les algorithmes plus complexes, qui peuvent produire des images de haute qualité, prennent beaucoup plus de temps que ce qui serait pratique dans un contexte clinique.
L'imagerie opto-acoustique accélérée pour des résultats plus rapides sans compromettre la qualité de l'image
Le nouveau réseau neuronal DeepMB est capable de reconstruire des images optoacoustiques de haute qualité environ mille fois plus vite que l'algorithme de pointe, sans pratiquement aucune perte de qualité d'image. L'innovation cruciale qui a permis d'atteindre ce résultat est la stratégie d'entraînement utilisée pour DeepMB. Cette stratégie est basée sur des signaux optoacoustiques synthétisés à partir de diverses images du monde réel, associés à des images optoacoustiques reconstruites à partir des signaux correspondants. Le cadre qui en résulte permet également de surmonter l'un des principaux défis de l'intelligence artificielle (IA) : la généralisation. Cela signifie que DeepMB peut reconstruire avec précision tous les scanners de n'importe quel patient, quelle que soit la partie du corps ciblée ou la maladie analysée.
Faciliter l'application clinique de la tomographie opto-acoustique
En utilisant DeepMB, les cliniciens auront pour la première fois un accès direct à une qualité d'image MSOT optimale. Il s'agit d'une avancée majeure pour cette technologie, qui aura un impact positif sur les études cliniques et, en fin de compte, permettra aux patients de recevoir de meilleurs soins. Les principes fondamentaux de DeepMB sont également facilement adaptables et peuvent être appliqués à de nombreuses autres méthodes de reconstruction en imagerie optoacoustique, y compris à d'autres travaux de recherche menés à Helmholtz Munich. De manière plus générale, les chercheurs pensent que ce cadre peut également être appliqué à d'autres modalités d'imagerie telles que les ultrasons, les rayons X ou l'imagerie par résonance magnétique (IRM).
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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