Sciences de la vie

Imagerie médicale

L'analyse d'images basée sur le deep learning permet d'automatiser la recherche d'anomalies biologiques

Medical Imaging

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L'analyse d'images médicales nécessitait généralement la flexibilité d'un inspecteur humain et la capacité de prendre des décisions qualitatives à propos d'une scène non structurée. Il peut être fastidieux et difficile de localiser un objet ou une zone d'intérêt avec précision en raison d'un arrière-plan confus ou de problèmes de qualité d'image. Un système automatique doit identifier la zone d'intérêt, tout en ignorant les caractéristiques non pertinentes. Aujourd'hui, l'analyse d'images basée sur le deep learning peut automatiser la recherche d'anomalies biologiques dans les radiographies, échographies et IRM.

Qu'il s'agisse de la recherche d'une anomalie spécifique ou de toute différence par rapport à l'aspect normal du corps, Cognex Deep Learning combine la flexibilité d'un inspecteur humain avec la vitesse et la fiabilité d'un système informatique. L'outil de localisation identifie la région d'intérêt (par exemple un certain organe), malgré le fond visuellement déroutant et peu contrasté, en apprenant les caractéristiques distinctives de cette région. L'outil de détection des défauts développe un modèle de référence de l'aspect normal d'un organe, ainsi que des types spécifiques d'anomalies, sur la base d'un entraînement à partir d'un ensemble d'images d'échantillons. Toute anomalie qui s'éloigne de la physiologie normale de la zone ciblée est identifiée comme un défaut pour un diagnostic assisté par ordinateur effectué par un radiologue.

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