Journée Scientifique PLBS - ImAgerie & IA
Depuis plus de 20 ans, l’intelligence artificielle démontre son efficacité dans de nombreuses applications notamment dans le domaine de la santé, plus récemment l’avènement du deep-learning a révolutionné à son tour le monde de l’imagerie médicale. C’est pourquoi les plateformes de bioinformatique BILILLE et d’imagerie LiiFE (Plateformes Lilloises en Biologie et Santé1 ) vous proposent une après-midi ouverte sur le thème Imagerie & IA le 16 novembre. Durant cette après-midi 4 orateurs se succéderont afin d’aborder les méthodes et enjeux de l’IA illustrés par des applications en neuroradiologie et en radiothérapie.
Participation libre et gratuite.
- 1PLBS - UAR 2014 (Ulille/CNRS/INSERM/Institut Pasteur Lille/CHU Lille)
Programme :
13h - 13h30 : Accueil des auditeurs avec café et un mot introductif
13h30 – 14h30 : Vincent Vigneron (MCU, IBISC) - « Introduction générale à l’IA »
l'IA désigne les modèles non paramétriques non linéaires, capables d'estimer la réponse ou l'état d'un système cyberphysique. Ils sont dits "apprenants" et leur apprentissage repose sur des méthodes statistiques et d'optimisation. Leurs nombreux succès en imagerie médicale notamment préfigurent ce que pourrait être la médecine personnalisée de demain.
14h30 – 15h30 : Loic Duron (PH de neuroradiologie, Hôpital Fondation Rothschild, Paris - Université Paris Cité) - « L'IA en imagerie : applications, limites et perspectives »
L'IA en radiologie a pris une ampleur considérable au sein de la recherche ces dernières années, s'appuyant notamment sur des développements rapides en imagerie non médicale. Pourtant, l'IA ne se limite pas à l'analyse d'images et peut être utilisée à toutes les étapes de la prise en charge du patient en radiologie. Cette présentation synthétisera les applications potentielles de l'IA en radiologie, les limites qui grèvent son passage en clinique et les perspectives pour les prochaines années.
15h30-16h00 : PAUSE
16h00-16h45 : Ninon Bugos (Chargée de recherche CNRS, Institut du Cerveau, Paris) - « IA et neuroimagerie : le règne des réseaux de neurones convolutifs »
Les réseaux de neurones convolutifs dominent le domaine de la vision par ordinateur, la neuroimagerie ne faisant pas exception. J'expliquerai en quoi leur structure est clé pour atteindre cette domination. Je détaillerai également les principales architectures qui en dérivent et illustrerai leur application par des exemples en neuroimagerie.
16h45 – 17h30 : Kevin Bruon Noni (phD, Institut Jules Bordet, Bruxelles) - « Radiothérapie guidée par IRM via deep learning »
Le développement d’un parcours patient uniquement basé sur l’IRM en radiothérapie dépend de la capacité à pouvoir corréler les intensités de l’IRM avec les propriétés d’atténuation des tissus (habituellement obtenues avec une TDM/CT). De nombreuses méthodes ont été proposées dans la littérature pour résoudre ce problème, souvent sous l’appellation de génération de pseudo-CT/synthetic CT (pCT/sCT). Ces méthodes ont récemment connu des changements importants avec l’émergence de l’apprentissage profond. La précision et la vitesse de génération ont considérablement augmenté. Les réseaux adverses génératifs (GAN) ont poursuivi cet élan avec leur capacité à apprendre à générer n’importe quelle distribution de données.
Organisé en présentiel au Pôle Recherche de la faculté de médecine de Lille, amphi D (1er étage, aile Ouest du Pôle Recherche). La station de métro la plus proche est 'CHU - Centre Oscar Lambret', sur la ligne 1.
Cette après-midi d'études seras également retransmise par Zoom.