Neo Brain Seg : un logiciel d'analyse d'images médicales pour faciliter la vie des médecins. © chinnapong, Adobe Stock

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Un logiciel d'analyse d'images médicales pour faciliter la vie des médecins

ActualitéClassé sous :intelligence artificielle , médecine , imagerie médicale

Les médecins doivent analyser de nombreuses imageries médicales chaque jour. Pour alléger cette tâche, le recours aux outils numériques est envisagé depuis quelques années. C'est dans ce cadre que s'inscrit le projet Neo Brain Seg.

Futura est allé à la rencontre d'une enseignante-chercheuse et d'une étudiante-chercheuse de l'école des ingénieurs du numérique EPITA pour en savoir plus sur le projet Neo Brain Seg, un logiciel d'analyse d'images médicales conçu pour faire gagner du temps aux médecins dans leur pratique quotidienne. Les personnes en charge de ce projet, Élodie, Responsable de la Majeure Image et Maya, étudiante-chercheuse en 3e année, nous ont livré leurs réponses.

Dans quel contexte émerge l'idée du projet de recherche de développer ce logiciel d'analyse d'image ? Racontez-nous.

Élodie : Ce projet est né il y a quelques années du besoin d'un médecin et d'un partenariat avec le laboratoire de traitement d'images de Télécom ParisTech (LTCI). Yongchao Xu, un postdoctorant du laboratoire recherche et développement (LRDE) de l'EPITA, a travaillé sur ce projet : développer un logiciel permettant au médecin de faciliter son travail sur l'imagerie cérébrale des nouveau-nés. Le but du médecin était de pouvoir analyser facilement les images de résonance magnétique (IRM) de ses petits patients. Sans ce logiciel, il devait dessiner à la main sur chaque image les différentes structures qui l'intéressaient. C'est une procédure très chronophage, et qui est subjective. L'idée du projet est donc de faciliter la vie des médecins. Cela a conduit à plusieurs publications. Je suis arrivée sur le projet en 2017, avec pour but de transformer ces méthodes en logiciel que l'on pourrait distribuer facilement (et gratuitement). Cette méthode est dite « semi-automatique » : le médecin doit « cliquer » sur certains points de l'image pour guider le logiciel.

En parallèle, nous avons voulu développer des méthodes complètement automatiques. Nous avons donc commencé à nous intéresser au deep learning (les fameux réseaux de neurones) afin de reproduire le travail des médecins à l'aide de l'intelligence artificielle. C'est ainsi que Yongchao a développé une première méthode que j'ai ensuite reprise et diversifiée, (quand il est parti pour un poste en Chine) pour l'imagerie cérébrale, en particulier des nouveau-nés. Toutes ces méthodes ont pour caractéristique d'être très rapides à exécuter et peu gourmandes en ressources contrairement aux méthodes classiques d'intelligence artificielle. Cela permet d'envisager l'utilisation de ces méthodes en routine clinique pour des médecins qui ne seraient pas équipés des derniers ordinateurs de calcul ultra performants ! Malheureusement, ces méthodes ont été développées à l'aide d'une bibliothèque de traitement d'images qui ne fonctionne plus. Nous avons donc recruté Maya pour qu'elle dépoussière tout ça et convertisse tous les codes dans une version actuelle, sous la forme d'un logiciel que l'on pourrait distribuer aux médecins qui en auraient le besoin.

Maya : Personnellement, j'ai commencé à travailler sur le projet Neo Brain Seg en janvier 2020, lorsque j'ai rejoint l'équipe de recherche Image en tant qu'étudiante-chercheuse, avec Élodie comme encadrante. 

Le projet Neo Brain Seg d'EPITA, un logiciel d'analyses d'images médicales pour faciliter le travail du médecin notamment dans le cadre de l'imagerie cérébrale des nouveau-nés. © Zapp2photo, Adobe Stock

Qui sont les personnes qui participent et vous aident dans l'élaboration de ce projet ? 

Élodie : Maya en grande partie ! J'arrive en second plan pour l'aiguiller, et nous avons aussi Yongchao, qui a lancé ces méthodes, qui peut nous aider. Afin de nous améliorer, nos méthodes (une fois remises en forme par Maya) seront testées par plusieurs chercheurs et médecins partenaires.

À quel stade du projet êtes-vous ? Combien de temps avant de voir ce logiciel entre les mains de professionnels de santé ?

Élodie : Il faut demander à Maya ! Plus sérieusement, on le présentera début juillet lors d'un colloque spécialisé sur l'imagerie cérébrale des nouveau-nés, où seront présents nos partenaires, donc notre objectif est d'avoir une version bêta d'ici là.

Maya : Au niveau technique, nous avons à présent mis en place le modèle qui utilise la méthode de segmentation décrite dans le papier. La plus grosse étape qui nous reste est de bien entraîner ce modèle pour avoir de bons résultats et de l'adapter au fur et à mesure pour qu'il soit de plus en plus performant. Comme l'a dit Élodie, on espère d'ici juillet avoir reproduit nos résultats et ainsi prouver que oui ce logiciel sera utile et pourra faciliter la vie des médecins.

Quels sont les avantages scientifiquement établis de ce logiciel ? 

Maya : La méthode que l'on utilise dans ce projet est une méthode de segmentation qui a été décrite dans le papier de Yongchao Xu en 2017. Elle a été conçue pour être une méthode de segmentation qui utilise moins de mémoire que celles qui utilisent les données en 3D sans les avoir prétraitées comme les nôtres. Idéalement, elle devrait aussi être plus exacte et rapide que d'autres méthodes de segmentation.

Élodie : Nous avons des articles scientifiques, ainsi que des participations aux principaux concours d'imagerie (pas seulement pour l'imagerie des nouveau-nés mais aussi par exemple pour l'imagerie du cœur) où nous avons gagné des prix grâce à cette méthode.

Que pourrons-nous en attendre concernant les applications pratiques ?

Élodie : Concernant les applications pratiques, l'idée est vraiment de pouvoir fournir aux médecins un outil qui leur permet de suivre le développement cérébral des nouveau-nés. Une application par exemple : chez les prématurés, il peut exister des lésions cérébrales ou des problèmes de développement des différentes régions du cerveau. Si un suivi fiable et rapide est possible, ces problèmes peuvent être détectés plus précocement. Une détection précoce permet de les corriger.

Comment peut-on être tenu au courant de son avancement ? Site Internet, conférence ?

Élodie : Nous allons à ce stade communiquer via les réseaux sociaux de l'EPITA sur l'avancement du projet, en particulier sur ce colloque où je présente tous les travaux que l'on a pu faire au laboratoire sur l'imagerie cérébrale des nouveau-nés. Quand le projet aura un peu plus de maturité, on communiquera sur une page dédié à ce projet Neo Brain Seg. Si jamais quelqu'un est intéressé, il peut tout de même retrouver les nombreux papiers mentionnés précédemment sur le site du LRDE (où vous pouvez aussi retrouver nos contacts).

Article réalisé en partenariat avec l'école du groupe IONIS, EPITA. 

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