Gros succès pour HECKTOR, un assemblement international en ligne pour combattre les tumeurs

Des chercheurs de l’Institut Informatique de gestion de la HES-SO Valais-Wallis à Sierre ont organisé une compétition d’algorithmes pour la détection et le contourage automatique de tumeurs grâce à l’intelligence artificielle. Cette compétition constitue une première concernant l’utilisation d’images de radiologie et de médecine nucléaire. Cela prouve que le Valais peut coordonner de la recherche de pointe au niveau mondial.

Active depuis 13 ans dans l’imagerie médicale avec un haut niveau de compétences, le Professeur Adrien Depeursinge et son équipe (Vincent Andrearczyk, Valentin Oreiller & Pierre Fontaine) ont coordonné le comité d’organisation de la compétition « HECKTOR 2020 », réalisée dans le cadre de la Conférence internationale « MICCAI 2020 » qui s’est déroulé du 4 au 8 octobre passé en ligne. Cette dernière vise à identifier le meilleur algorithme d’intelligence artificielle pour la détection et le contourage automatique de tumeurs des voies aérodigestives supérieures. La conférence MICCAI hébergeant la compétition rassemble chaque année les experts informaticiens et radiologues dans ce domaine de pointe.

18 équipes pour une première mondiale

Cette compétition constitue une première concernant l’utilisation conjointe d’images de radiologie et de médecine nucléaire pour le contourage des tumeurs. En effet, alors que ces premières contiennent de l’information sur des potentielles anomalies anatomiques, ces dernières renseignent sur le métabolisme des tissus. Le cancer étant avide de glucose et modifiant localement la structure des tissus, les algorithmes permettant d’exploiter ces deux types d’images simultanément ont un fort potentiel pouvant se généraliser à la plupart des cancers. La communauté scientifique a répondu présent avec la participation de plus de 18 équipes prestigieuses à travers le monde.

1ère place pour le laboratoire français LaTIM

Le prix de 500 euros, sponsorisé par Siemens Healthineers Switzerland, a été remporté par le laboratoire de traitement de l’information médicale (LaTIM) à Brest (France). Leur approche, basée sur du Deep Learning, a surpassé la performance des médecins pour certains patients.

Une aide pour les médecins

L’équipe de recherche est très active dans l’analyse d’images radiologiques. Ces algorithmes d’intelligence artificielle pourraient grandement faciliter le travail des médecins pour évaluer la progression ou régression des tumeurs durant le cours du traitement, ou permettre des études à grande échelle pour de la médecine personnalisée.

Collaboration nationale et internationale

Cette initiative de recherche est le fruit d’une collaboration de longue durée avec le Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV, Prof. Prior). A l’international, cette compétition a été rendue possible grâce à la participation des Université de McGill (Canada), Université de Sherbrooke (Canada), Centre Eugène Marquis (France) et MD Anderson Cancer Center (USA). Ce travail a été principalement soutenu par le Fonds National Suisse de la Recherche Scientifique (FNS) dans le contexte du projet VISIBLE (205320_179069).

Pour de plus amples informations, rendez-vous sur le site du laboratoire du Prof. Adrien Depeursinge : medgift.hevs.ch

Cerveau et tumeur des voies aérodigestives supérieures mis en évidence dans une image 3D combinant l’anatomie (radiologie, gris) et le métabolisme (médecine nucléaire, couleur) des tissus.

Comparaison des résultats obtenus par le meilleur algorithme (en vert) et du vrai contour (en rouge) pour deux patients vus dans une image de radiologie (gauche) et une image de médecine nucléaire (droite).