Si les médecins et les bioscientifiques veulent jeter un œil détaillé à l’intérieur de notre corps, ils peuvent utiliser une variété de technologies d’imagerie. Pour commencer, ils peuvent savoir quelle est la taille de notre foie, s’il change lorsque nous prenons des médicaments et si le rein est enflammé. Ou si une tumeur est présente dans le cerveau et si elle a déjà métastasé. Cependant, ces analyses prennent beaucoup de temps, étant donné que beaucoup de données doivent être passées au crible et interprétées.

 Ces réseaux de neurones artificiels ne prennent que quelques secondes pour évaluer les analyses du corps entier des souris. Au lieu d’afficher les organes dans différentes nuances de gris, ils les affichent en couleur et peuvent également les segmenter.

Formation d’algorithmes d’auto-apprentissage

Les algorithmes du projet AIMOS ont été formés avec des images de souris. Ils ont dû apprendre à attribuer les pixels des scans 3D de l’ensemble des organes d’un être humain. Ceux-ci comprennent le cerveau, la rate, le foie, les reins, l’estomac…  Sur la base de cette cartographie, le programme est capable de localiser exactement l’emplacement et la forme.

Le colorant de souris déjà mortes a pu être éliminé par les chercheurs grâce à une technique spéciale. Les scientifiques avaient déjà réussi à éliminer complètement la couleur des souris mortes en utilisant une technique spéciale. Les corps transparents peuvent être scannés étape par étape et couche par couche avec un microscope.

Les distances entre ces points de mesure n’auraient été que de six micromètres. C’est la taille d’une cellule. Les biologistes pourraient également identifier les organes dans ces ensembles de données.

Une plus grande précision

Les nouveaux algorithmes ont appris plus vite que prévu, a rapporté Schoppe après une présentation à TranslaTUM. Il n’a pas été nécessaire de réaliser de nombreux scans. Le logiciel a pu en effet analyser les données d’imagerie de manière autonome. De plus, cela s’est fait rapidement. Auparavant, le processus était plus long.

Voici une vidéo en anglais parlant de cette méthode :

Les chercheurs ont ensuite vérifié la fiabilité de l’IA à l’aide de 200 autres analyses du corps entier de souris.  Selon les résultats des recherches, l’IA aide non seulement à réduire le temps d’analyse des données, mais offre également plus de précision.

Gain de temps

Le logiciel intelligent sera utilisé principalement dans la recherche fondamentale à l’avenir. Par exemple, les images de souris sont cruciales lors des essais de nouveaux médicaments. Les algorithmes peuvent aider à réduire le temps d’essai.

Les chercheurs ont reçu le soutien pour leur projet du ministère fédéral allemand de l’éducation et de la recherche (BMBF) dans le cadre de la Software Campus Initiative, la Fondation allemande pour la recherche (DFG) à travers le Cluster of Excellence sous les auspices du Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy) et une subvention de recherche, et du TUM Institute for Advanced Study avec un financement de l’Excellence Initiative et de l’Union européenne.

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