Facebook se lance dans l'IRM !
Le machine learning pourrait aider à l'élaboration d'une image IRM interprétable après une acquisition au temps très court. Cette nouveauté fait l'objet d'un projet de recherche associant la New York School University of Medicine et Facebook.
Facebook et le département de radiologie de la New York University School of Medicine travaillent conjointement à un pojet de fastMRI, qui pourrait réduire d'un facteur 10 le temps d'acquisition des séquences IRM grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA).
Le Pr Daniel Sodickson et les Drs Ph.D, Michael Recht et Yvonne Lui, de la New York University School of Medicine sont à la tête de ce projet avec Larry Zitnick et Nafissa Yakubova du groupe de recherche sur l'intelligence artificielle de Facebook (FAIR) de Facebook. L'idée est de prendre en charge un minimum de données images et de laisser un système de machine learning reconnaître la structure sous-jacente des images afin d'obtenir une image complète et précise de la région à explorer.
Des réseaux neuronaux artificiels sont ainsi mis à contribution afin de compléter les résultats obtenus par un temps d'acquisition très court et qui ne suffisent pas à produire une image interprétable. L'intérêt de ce projet est bien entendu de réduire les temps d'examens et ainsi d'explorer des patients peu coopératifs ou de mieux exploiter les modalités d'IRM.
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