Analyse d'images assistée par l'IA : les métriques déterminent la qualité
Un nouvel outil en ligne permet de sélectionner le bon algorithme
Dans quelle mesure les algorithmes utilisés dans l'analyse d'images médicales assistée par l'IA accomplissent-ils leurs tâches respectives ? Cela dépend en grande partie des paramètres utilisés pour évaluer leurs performances. Un consortium international dirigé par des scientifiques du Centre allemand de recherche sur le cancer (DKFZ) et du Centre national des maladies tumorales (NCT) de Heidelberg a rassemblé les connaissances disponibles dans le monde entier sur les forces, les faiblesses et les limites spécifiques des différentes mesures de validation. Avec "Metrics Reloaded", les chercheurs proposent un outil en ligne largement accessible qui aide les utilisateurs à sélectionner l'algorithme le mieux adapté à leur tâche.
De plus en plus de domaines de la médecine s'appuient sur l'intelligence artificielle (IA). C'est particulièrement vrai pour le large éventail de questions basées sur l'évaluation de données d'images : par exemple, les médecins recherchent sur les mammographies les minuscules foyers de cancer ou calculent le volume d'une tumeur cérébrale sur la base des images tomographiques d'une IRM. Ils utilisent des images endoscopiques de l'intestin pour repérer les polypes, et lors de l'évaluation de coupes de tissus microscopiques, des changements subtils dans les cellules individuelles doivent être détectés.
Mais les algorithmes utilisés pour ces différents types d'analyse d'images sont-ils toujours adaptés à la tâche à accomplir ? Cela dépend en grande partie des variables mesurées, appelées "métriques" en termes techniques, qui sont enregistrées - et de leur adéquation avec la tâche en question.
"Nous remarquons souvent que les métriques de validation utilisées ne sont pas du tout pertinentes pour la tâche d'un point de vue clinique", déclare Lena Maier-Hein du DKFZ, en citant un exemple : "Lors de la recherche de métastases dans le cerveau, il est initialement plus important que l'algorithme détecte même les plus petites lésions que de pouvoir définir les contours de chaque métastase individuelle avec une grande précision."
Lena Maier-Hein et ses collègues craignent que l'utilisation de paramètres de validation inadaptés n'entrave les progrès scientifiques et ne retarde l'introduction de méthodes d'analyse d'images importantes dans la pratique clinique.
Mais quelles sont les mesures qui conviennent à une question clinique donnée, en tenant compte de toutes les forces, faiblesses et limites ? Pour le savoir, les scientifiques du DKFZ ont utilisé un processus structuré en plusieurs étapes pour sonder les leaders d'opinion du monde universitaire et de l'industrie dans plus de 70 institutions de recherche à travers le monde. L'enquête leur a permis de recueillir des informations qui n'étaient auparavant disponibles que dans des endroits dispersés à travers le monde.
"Avec ce travail, nous mettons pour la première fois à la disposition des experts des informations fiables et complètes sur les problèmes et les pièges associés aux mesures de validation dans l'analyse d'images", déclare Annika Reinke, l'un des auteurs principaux.
En tant que corpus structuré d'informations accessible aux chercheurs de toutes les disciplines, ce travail vise à améliorer la compréhension d'un problème clé de l'analyse d'images assistée par l'IA. Bien que l'accent soit mis sur l'analyse d'images médicales, les informations peuvent également être transférées à d'autres domaines de l'analyse d'images.
Dans un second document, le consortium d'experts dirigé par les chercheurs de Heidelberg décrit maintenant "Metrics Reloaded" : Un cadre complet pour aider les médecins et les scientifiques à sélectionner des mesures adaptées au problème. "Metrics Reloaded" peut être utilisé comme un outil en ligne. "Les utilisateurs sont guidés à travers un ensemble complet de questions pour créer une empreinte précise de leur problème d'analyse d'image. L'outil attire également l'attention sur des problèmes spécifiques qui se posent dans certaines questions biomédicales", explique Paul Jäger, l'un des auteurs principaux des deux publications
Metrics Reloaded convient à toutes les catégories de problèmes d'analyse d'images, c'est-à-dire à la classification d'images, à la détection d'objets ou à l'affectation de pixels individuels (segmentation sémantique). L'outil fonctionne de manière totalement indépendante de la source de l'image, et peut donc être utilisé aussi bien pour des images de CT ou d'IRM que pour des images microscopiques. Metrics Reloaded est également adapté à l'analyse d'images au-delà des questions biomédicales.
"Metrics Reloaded est le premier guide systématique qui montre aux utilisateurs d'analyses d'images basées sur l'IA le chemin vers le bon algorithme. Nous espérons que Metrics Reloaded sera utilisé le plus largement possible et le plus rapidement possible, car cela pourrait améliorer considérablement la qualité et la fiabilité des résultats des analyses d'images basées sur l'IA. Cela permettrait également de renforcer la confiance dans l'analyse d'images assistée par l'IA dans la pratique clinique courante", déclare Minu Tizabi, l'un des principaux auteurs de l'étude.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Autres actualités du département science
Recevez les dernières actualités du secteur des sciences de la vie
Ne manquez plus aucune actualité : notre newsletter consacrée aux biotechnologies, au secteur pharmaceutique et aux sciences de la vie vous informe tous les mardis et jeudis. Les dernières nouvelles du secteur, les produits phares et les innovations - de manière compacte et compréhensible dans votre boîte de réception. Recherché par nos soins, pour que vous n'ayez pas à le faire.
