Comment l'intelligence artificielle peut aider à la traduction d'images sur le cancer | L'IA en imagerie médicale
Résumé
Nous avons développé un composant d'IA qui traduit une image médicale d'un domaine à un autre à l'aide de la technique de transfert de style IA. L'objectif de ce composant est de permettre la réutilisation de composants logiciels existants et de modèles d'apprentissage automatique utilisés pour traiter un type spécifique d'images, c'est-à-dire des images de tissus colorés avec un type de réactif sur tous les autres réactifs.
Défi
Le client devait trouver un moyen d'appliquer le classificateur de détection de maladies formé sur un domaine spécifique d'images de tissus colorés à d'autres images de tissus colorés par un réactif différent. L'un des plus grands défis de cette tâche est l'absence d'images appariées permettant une comparaison individuelle, par exemple une image en noir et blanc avec une image en couleur. Les solutions potentielles incluent, sans s'y limiter, la création d'un nouveau classificateur et d'un nouvel ensemble d'outils de traitement pour chaque type de réactif de coloration. Cependant, toutes ces alternatives, ainsi que d’autres alternatives disponibles, sont coûteuses et prennent beaucoup de temps. Par conséquent, le client a décidé de confier à AI Superior des activités de recherche et développement afin de trouver la solution la plus appropriée pour la tâche.
Solution par AI Superior
AI Superior a aidé le client à évaluer un ensemble d'approches de pointe appliquées aux images histologiques dans un laps de temps très court. Parmi les différentes méthodes d'apprentissage, AI Superior a également utilisé des réseaux contradictoires génératifs (GAN) pour effectuer la traduction image à image non appariée. GAN se compose de quelques ou plusieurs modèles d'apprentissage profond (selon l'architecture). Il se concentre sur l’excellence de la tâche de génération d’images qui produit des images visuellement similaires à l’ensemble d’images d’entraînement d’entrée. En plus du cadre qui permet de traduire les images dans le domaine requis, AI Superior a créé un outil de visualisation interactif pour valider la qualité des images générées.
Résultat et implications
Résultat et implications : Le cadre logiciel pour la traduction d'image à image et l'outil de visualisation interactif ont permis au client de réduire considérablement le temps et les coûts nécessaires au traitement et à la classification des images de tissus colorés avec différents types de réactifs.
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