Une nouvelle façon d'utiliser l'IA derrière les deepfakes pourrait améliorer le diagnostic du cancer

Catégorie: Intelligence artificielle Posté juil. 05

Les réseaux antagonistes génératifs, les algorithmes responsables des deepfakes, ont récemment développé une mauvaise réputation. Mais leur capacité à synthétiser des images très réalistes pourrait également avoir des avantages importants pour le diagnostic médical.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont excellents pour la correspondance des modèles dans les images ; ils peuvent être formés pour détecter différents types de cancer dans un scanner, différencier les maladies dans les IRM et identifier les anomalies dans une radiographie. Mais pour des raisons de confidentialité, les chercheurs ne disposent souvent pas de suffisamment de données de formation. C'est là qu'interviennent les GAN : ils peuvent synthétiser davantage d'images médicales qui ne se distinguent pas des vraies, multipliant efficacement un ensemble de données à la quantité nécessaire.

Il y a un autre défi, cependant. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur doivent s'entraîner sur des images haute résolution pour produire les meilleures prédictions, mais la synthèse de telles images haute résolution, en particulier en 3D, nécessite beaucoup de puissance de calcul. Cela signifie qu'il nécessite un matériel spécial et coûteux, ce qui rend son utilisation à grande échelle peu pratique dans les hôpitaux.

Ainsi, des chercheurs de l'Institut d'informatique médicale de l'Université de Lübeck proposé une nouvelle approche pour rendre le processus beaucoup moins intensif. Ils l'ont divisé en étapes : le GAN génère d'abord l'image entière en basse résolution, puis génère les détails à la bonne résolution, une petite section à la fois. Grâce à des expériences, les chercheurs ont montré non seulement que leur méthode générait des images 2D et 3D haute résolution réalistes avec de faibles ressources de calcul, mais que les dépenses restaient également constantes quelle que soit la taille de l'image.

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