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Des algorithmes au service de l’imagerie médicale - Par : Substance,

Des algorithmes au service de l’imagerie médicale


Des outils computationnels pour analyser les images

Les banques d’images issues de l’imagerie médicale (échographie, radiographie, résonance magnétique) sont de plus en plus volumineuses, créant ainsi l’opportunité d’effectuer des analyses sur les variations anatomiques et l’évolution de certaines maladies (p. ex. l’Alzheimer ou la maladie pulmonaire obstructive chronique). Ce type d’analyses pourrait aussi aider notre système de santé qui peine de plus en plus à répondre à la demande. Toutefois, pour y arriver, il faut mettre au point des outils computationnels pouvant analyser à grande échelle des milliers voire des millions d’images.

L’axe de recherche principal de Matthew Toews, professeur à l’École de technologie supérieure (ÉTS) depuis le printemps 2015, vise à mettre au point ce type d’outils. Les algorithmes qu’il développe sont en mesure d’extraire certaines caractéristiques de points d’intérêts, c’est-à-dire de parties d’image présentant des caractéristiques distinctives, afin de classifier les images dans certaines catégories et faire le diagnostic assisté par ordinateur.

Parcours du professeur Matthew Toews

Le professeur Toews a commencé à s’intéresser au traitement de l’image lors d’un stage d’un an au Japon, chez Toshiba Inc., effectué dans le cadre d’un baccalauréat en génie électrique et informatique à l’Université de la Colombie-Britannique. Lors de ce stage, il a rencontré celle qui deviendra sa conjointe, une Québécoise, ce qui l’a amené à poursuivre des études supérieures à l’Université McGill, à Montréal, où il a réalisé une maîtrise en vision par ordinateur et un doctorat en analyse d’imagerie médicale 3D. Ses recherches l’ont ensuite mené à la Harvard Medical School de Boston, où il a poursuivi des recherches postdoctorales dans le domaine de l’analyse de l’imagerie médicale 3D. Il a choisi de poursuivre sa carrière à l’École de technologie supérieure afin de continuer ses recherches dans ce domaine.

De la classification de visages à l’analyse de cerveaux

Le sujet de recherche de son doctorat consistait à classifier des photos de visages selon des caractéristiques comme le sexe ou l’âge de la personne à partir d’images prises selon un point de vue différent (face, profil, etc.). L’algorithme d’apprentissage qu’il a développé permet d’extraire les caractéristiques de certains points d’intérêts du visage par un processus semblable à l’appareil visuel humain. En effet, notre cerveau enregistre inconsciemment des caractéristiques du visage humain et les associe à des particularités comme le sexe ou l’âge pour nous permettre de mieux reconnaître les personnes autour de nous. Afin de permettre à l’algorithme « d’apprendre » ses caractéristiques, on doit préalablement l’alimenter de nombreuses images, au moins des milliers, lesquelles seront utilisées comme références. L’algorithme associe les caractéristiques extraites de la nouvelle image aux caractéristiques semblables des images de références. Par la suite, il estime les traits d’une personne de la photo en faisant une pondération des résultats obtenus.

imagerie médicale

Brain MRI

À la Harvard Medical School, Matthew Toews a avancé des techniques pour analyser des images médicales 3D, par exemples les IRM cérébrales ou les images TDM du corps. Il a trouvé des caractéristiques de cerveaux de gens atteints de certaines maladies (p. ex. l’atrophie de l’hippocampe associée à la maladie d’Alzheimer) et les a comparés à celles de cerveaux sains afin de les classifier. Ce genre de classification pourrait être utilisé dans plusieurs applications, notamment le diagnostic de maladies avant l’apparition des premiers symptômes, l’évaluation de la progression de maladies et la prédiction de la gravité d’une maladie.

Matthew Toews a aussi développé un algorithme capable d’identifier tous les organes importants du corps humain. Cet algorithme se sert d’images d’organes délimités manuellement par des radiologues comme référence. Il associe les zones d’intérêts de nouvelles images à celles des images de référence, puis transpose la délimitation de l’organe dans la nouvelle image.

Axes de recherche future

Le professeur Toews veut orienter ses recherches de façon à utiliser la même techniqueimagerie médicale pour d’autres maladies neurologiques présentant des régularités, comme la maladie de Parkinson ou la sclérose en plaques. De plus, ses recherches portent aussi sur des images provenant d’autres parties du corps, par exemple les poumons ou la prostate, pour caractériser certaines maladies telles que la maladie pulmonaire obstructive chronique ou le cancer. Ses activités de recherche se poursuivent en collaboration avec des chercheurs au CR-CHUM, dans le but de développer des systèmes applicables dans un milieu hospitalier.

Les algorithmes qu’il développe sont basés sur une méthodologie relativement simple. Ils encodent les caractéristiques des points d’intérêt de façon à pouvoir faire très rapidement des recherches dans de très grosses banques de données (données massives ou big data). Leur performance est directement liée au nombre d’images de la banque de données de référence.

imagerie médicale

Matthew Toews s’intéresse aussi au développement d’algorithmes liés à la vision robotique. L’un de ses étudiants a mis au point un robot capable de faire la mise au point sur un objet. Ce robot est composé de deux caméras connectées à un ordinateur au moyen de câbles, un peu comme les yeux humains sont reliés au cerveau par les nerfs optiques. Ces câbles commandent deux moteurs qui permettent de bouger rapidement les caméras comme les muscles des yeux chez l’humain.

Pour en apprendre plus sur les travaux du professeur Toews

Le professeur Matthew Toes présentera ses recherches lors de la Soirée des cycles supérieurs qui aura lieu le 8 novembre 2016, en compagnie de deux autres professeurs du Département de la production automatisée, Ismail Ben Ayed et Herve Lombaert . Il est à la recherche d’étudiants de cycles supérieurs intéressés par ses domaines de recherche. Pour plus d’information, communiquez avec le  professeur Toews.

Références des images

L’image d’entête et l’image du cerveau ont été achetées sur Istock.com. Des droits d’auteurs s’appliquent. L’image de la maladie pulmonaire obstructive chronique provient de wikipédia.org, source. Domaine public.