Un cadre d'apprentissage profond pour une imagerie optoacoustique de haute qualité en temps réel

Un cadre d’apprentissage profond pour une imagerie optoacoustique de haute qualité en temps réel

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Afin de comprendre et de détecter les maladies, les scientifiques et le personnel médical s’appuient souvent sur des méthodes d’imagerie telles que les ultrasons ou les rayons X. Cependant, selon le tissu, la résolution et la profondeur de l’image résultante sont limitées ou insuffisantes.

Une méthode relativement nouvelle appelée imagerie optoacoustique combine les principes de l’imagerie optique ultrasonore et induite par laser et constitue donc un puissant outil d’imagerie médicale pour évaluer de manière non invasive une grande variété de maladies, notamment le cancer du sein, la dystrophie musculaire de Duchenne et l’inflammation de l’intestin. maladie, et bien d’autres encore.

Cette technologie bénéficierait grandement aux patients en clinique, mais son utilisation pratique est entravée car les images de haute qualité nécessitent des temps de traitement prohibitifs. Une équipe de chercheurs du Bioengineering Center et du Computational Health Center de Helmholtz Munich et de l’Université technique de Munich ont développé un cadre d’apprentissage profond (DeepMB) permettant aux cliniciens d’obtenir des images optoacoustiques de haute qualité en temps réel, une étape majeure vers la traduction clinique de cette technologie.

Leurs recherches sont publiées dans la revue Intelligence des machines naturelles.

La recherche se concentre sur la tomographie optoacoustique multispectrale (MSOT), une méthode d’imagerie optoacoustique développée par le professeur Ntziachristos et son équipe de recherche à Helmholtz Munich et à l’Université technique de Munich, distribuée et continuellement développée conjointement avec sa société dérivée, iThera Medical. GmbH. Un scanner MSOT fonctionne en tirant parti de l’effet optoacoustique, où des ondes sonores sont générées lorsque la lumière est absorbée par un matériau.

L’instrument collecte ces ondes sonores, qui sont traduites en images affichées sur le moniteur du scanner à l’aide d’algorithmes dits de reconstruction. Malheureusement, les algorithmes les plus simples capables de 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 capables de produire des images de haute qualité prennent beaucoup plus de temps que ce qui serait pratique en milieu clinique. .

Imagerie optoacoustique 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 rapidement que l’algorithme de pointe, pratiquement sans perte de qualité d’image. L’innovation cruciale qui a permis cette réussite a été la stratégie de formation utilisée pour DeepMB. La stratégie de formation était 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 surmonte également l’un des défis majeurs de l’intelligence artificielle (IA) : la généralisation. Cela signifie que DeepMB peut reconstruire avec précision tous les scans acquis auprès de n’importe quel patient, quelle que soit la partie du corps ciblée ou la maladie analysée.

Faciliter l’application clinique de la tomographie optoacoustique

En utilisant DeepMB, les cliniciens auront pour la première fois un accès direct à une qualité d’image MSOT optimale. Cela représente un grand pas en avant pour cette technologie, ayant un impact positif sur les études cliniques et, à terme, aidant les patients à 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 d’autres efforts de recherche à Helmholtz Munich. Plus largement, les chercheurs pensent que ce cadre peut également être appliqué à d’autres modalités d’imagerie telles que l’échographie, les rayons X ou l’imagerie par résonance magnétique (IRM).

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