Démêler les images du cerveau : où est la maladie, où est la distorsion ? express

‹›

Deux images du même cerveau, prises à des moments différents, ressemblent à des photos d'une même maison avant et après rénovation. Pour comprendre ce qui a changé, on les superpose et on observe les différences. Mais l'IRM n'est pas une caméra parfaite : elle ajoute elle-même des distorsions, comme si la photo était prise à travers une vitre légèrement ondulée. Auparavant, les programmes ne distinguaient pas les changements réels de ceux dus à l'appareil.

Le réseau de neurones DisMorph apprend sur des exemples entièrement synthétiques, où l'on sait à l'avance quelle partie de la distorsion est technique et laquelle est anatomique. Ensuite, il décompose les différences entre deux images en deux flux : l'un pour les artefacts de l'IRM, l'autre pour les modifications réelles des tissus. Cette approche rappelle le travail d'un restaurateur qui sépare les fissures de la vieille peinture pour comprendre ce qui était représenté à l'origine sur le tableau.

Sur des paires d'images de patients atteints de la maladie d'Alzheimer, la méthode a mis en évidence des modifications dans les structures cérébrales associées à la maladie, tout en signalant les distorsions résiduelles après correction standard. C'est comme si le médecin obtenait non pas une image floue, mais deux images nettes : l'une montrant le cerveau lui-même, l'autre les défauts de prise de vue.

Cette approche ouvre la voie à des mesures plus précises des changements cérébraux dans les cliniques, où les appareils et les réglages ne sont pas toujours identiques. Au lieu de se demander si ce que l'on voit sur l'image est une maladie ou un artefact, le médecin pourra les voir séparément.