Une équipe de chercheurs allemands a développé DeepMB une plateforme d’apprentissage profond offrant une imagerie optoacoustique de haute qualité et en temps réel via la spectroscopie d’optoacoustique multi-spectrale (MSOT).

DeepMB Une plateforme d'apprentissage profond développée par des chercheurs allemands offrant une imagerie optoacoustique en temps réel et d'une qualité exceptionnelle grâce à la spectroscopie d'optoacoustique multi-spectrale (MSOT).

En imagerie médicale, l’obtention rapide d’images de haute qualité a depuis longtemps entravé l’utilité clinique de la tomographie optoacoustique multispectrale (MSOT). Cette technologie de pointe, qui promet de diagnostiquer et d’évaluer diverses maladies, notamment le cancer du sein et la dystrophie musculaire, est souvent limitée par le traitement chronophage nécessaire pour produire des images détaillées. Des chercheurs ont dévoilé une solution révolutionnaire qui pourrait révolutionner l’imagerie médicale.

Alors que certains algorithmes peuvent produire des images en temps réel, ils sacrifient souvent la qualité de l’image. D’autre part, des algorithmes plus complexes peuvent générer des images de haute qualité mais sont impraticablement lents. Ce dilemme de longue date a suscité le besoin d’une approche innovante.

DeepMB est un cadre d’apprentissage profond conçu pour permettre une imagerie optoacoustique en temps réel et de haute qualité. DeepMB comble l’écart entre la vitesse de l’imagerie en temps réel et la qualité de l’image obtenue grâce à la reconstruction basée sur le modèle. Il le fait en exprimant la reconstruction basée sur le modèle à l’aide d’un réseau neuronal profond.

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Les métriques associées à DeepMB sont impressionnantes. En entraînant le système sur des signaux optoacoustiques synthétisés associés à des images de vérité terrain créées par reconstruction basée sur le modèle, les chercheurs ont obtenu une reconstruction précise des images optoacoustiques en un temps étonnant de 31 millisecondes par image. Plus impressionnant encore, DeepMB peut reconstruire les images environ 1000 fois plus rapidement que les algorithmes de pointe, tout en maintenant pratiquement aucune perte de qualité d’image, comme confirmé par des évaluations qualitatives et quantitatives d’un ensemble de données diversifié d’images in vivo.

Les implications de DeepMB sont vastes. Il promet de fournir aux cliniciens un accès immédiat à des images MSOT de haute qualité, indépendamment de l’état du patient ou de la zone du corps examinée. Cette percée ouvre la voie à une imagerie de contraste multispectrale de haute résolution grâce à la tomographie optoacoustique portable de devenir une partie routinière de la pratique clinique. L’impact sur les études médicales et les soins aux patients pourrait être transformateur, offrant aux professionnels de la santé un outil puissant pour poser des diagnostics plus précis et fournir des soins de qualité supérieure.

En conclusion, DeepMB représente un bond en avant considérable en imagerie optoacoustique. Sa polyvalence ne se limite pas à la MSOT mais s’étend à d’autres modalités d’imagerie telles que l’échographie, les rayons X et l’imagerie par résonance magnétique. Avec DeepMB, les chercheurs ont mis au point une approche novatrice qui promet d’améliorer les résultats de la santé et de changer la manière dont nous diagnostiquons et traitons les maladies. DeepMB pourrait devenir un pilier de l’imagerie médicale moderne, car il continue à évoluer en fournissant des résultats de haute qualité à des vitesses sans précédent et en transformant le domaine de manière positive.

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