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Pourquoi l'imagerie médicale est la prochaine étape pour le deep learning

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L'imagerie médicale, qui inclut les radiographies, les échographies et les IRM, nécessitait généralement la flexibilité d'un œil humain pour détecter les anomalies. Les ordinateurs sont souvent confus en présence d'arrière-plans chargés et de problèmes liés à la qualité de l'image, tels que la réflexion spéculaire. Il est ainsi extrêmement difficile pour les algorithmes de vision industrielle classiques de localiser un objet ou une zone d'intérêt avec précision, en particulier pour identifier les anomalies sur une scène non structurée. Identifier la zone d'intérêt tout en ignorant les caractéristiques non pertinentes peut s'avérer long et difficile, voire impossible, pour les systèmes automatiques.

Cependant, l'analyse d'images basée sur le deep learning peut aujourd'hui automatiser la recherche d'anomalies biologiques de façon fiable, reproductible et robuste. Cette avancée révolutionne le rôle des radiologues modernes, qui peuvent désormais tirer parti d'un diagnostic assisté par ordinateur des images médicales. Qu'il s'agisse de la recherche d'une anomalie spécifique, telle qu'une tumeur, ou de toute différence par rapport à l'aspect normal du corps, Cognex Deep Learning combine la flexibilité de l'œil d'un inspecteur humain avec la vitesse et la fiabilité d'un système informatique. Grâce aux deux outils spécialisés qu'il intègre, le processus est grandement facilité. L'outil de localisation identifie la région d'intérêt, comme un certain organe, même lorsque l'arrière-plan est visuellement déroutant ou mal contrasté. L'outil de détection des défauts utilise un ensemble d'images d'entraînement pour développer un modèle de référence de l'apparence normale de cet organe, ainsi que des types spécifiques d'anomalies, afin de pouvoir signaler comme défauts toutes les anomalies qui s'écartent de la physiologie normale de la zone ciblée.

L'utilisation d'outils basés sur le deep learning pour localiser et identifier des organes ou des implants dans une radiographie est un excellent exemple. L'outil de localisation peut localiser un organe spécifique en apprenant ses caractéristiques distinctives. Pour entraîner l'outil de localisation, il suffit de fournir des images où les caractéristiques ciblées sont marquées. De même, les outils de détection et de segmentation des défauts basés sur le Deep Learning, comme l'outil de détection des défauts Cognex Deep Learning, peuvent aider à identifier les anomalies dans l'image médicale. Ce dernier développe un modèle de référence de l'aspect normal d'un organe, ainsi que des anomalies spécifiques, en fonction d'un échantillon d'images. Toute anomalie qui s'éloigne de la physiologie normale de la zone ciblée est signalée pour le diagnostic assisté par ordinateur effectué par un radiologue.

Pour en savoir plus sur les nouvelles applications basées sur le deep learning pour l'imagerie médicale, téléchargez le guide gratuit Cognex Deep Learning pour les sciences de la vie

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