Un bel avenir pour le diagnostic personnalisé par l’analyse d’image
Particules d’information dans une IRM cérébrale. @Matthew Toews
Les algorithmes développés par Matthew Toews peuvent contribuer au diagnostic de maladies graves ou à l’authentification scientifique d’un tableau de maître que l’on soupçonne d’être un faux. Son « petit dernier », conçu en collaboration avec des chercheurs de l’ÉTS, du CRCHUM, de la Harvard Medical School, du MIT et du Centech, augmente considérablement les capacités diagnostiques dans le domaine des AVC, et est sur le point d’être intégré aux appareils d’imagerie médicale des hôpitaux du Québec.
Matthew Toews s’est intéressé au traitement de l’image dès le début de ses études. Il a fait de l’analyse de l’imagerie médicale 3D l’objet de sa thèse de doctorat, puis celui de ses recherches postdoctorales à la Harvard Medical School, à Boston, de 2009 à 2014.
Le chercheur est passionné par la résolution de problèmes liés à l’analyse des images, notamment dans le domaine de la photographie, de la vidéo et des images médicales, mais aussi du son. En effet, d’un point de vue scientifique, le son est une image pourvue d’une dimension temporelle. « Ma recherche consiste à modéliser l’image comme un ensemble de particules, en me basant sur le système visuel des mammifères, tel que décrit par les chercheurs David Hubel et Torsten Wiesel [ce qui leur a valu le prix Nobel de médecine en 1981], et la vision par ordinateur, et en faisant appel aux théories des probabilités, de l’information et de la géométrie. »
L’intelligence artificielle et le corps humain
Particules d’information dans une TDM pulmonaire
Durant ses études, Matthew Toews a commencé par développer un algorithme d’apprentissage pouvant extraire les caractéristiques de certains points d’intérêt du visage, au moyen d’un processus semblable à celui de l’appareil visuel humain.
« Tous les grands développements dans le domaine de l’intelligence artificielle ont été inspirés par les connaissances du cerveau humain », explique-t-il. Le chercheur a par la suite adapté cet algorithme à l’analyse d’images médicales 3D. En observant certaines caractéristiques du cerveau de gens atteints de maladies cérébrales, il les compare à celles de cerveaux sains pour les classifier.
Cette classification permet de diagnostiquer certaines maladies avant même l’apparition des premiers symptômes et d’évaluer leur progression et leur gravité. Le professeur Toews souhaite orienter ses recherches de façon à utiliser la même technique pour d’autres maladies présentant des régularités, par exemple la maladie de Parkinson et la sclérose en plaques par IRM cérébrales, ou bien le diagnostic de maladies pulmonaire par TDM.
Incursion de la science en art
Si la plupart des applications et des algorithmes conçus par le professeur touchent l’imagerie cérébrale, il y a toutefois des exceptions. Sa méthodologie lui a notamment permis de créer un algorithme permettant d’authentifier un tableau de Jackson Pollock. « Les toiles du grand peintre américain où la technique du dripping a été utilisée présentent une certaine régularité. Il était donc possible d’en extraire certains points d’intérêt et de faire la comparaison avec d’autres œuvres. » Si l’expérience n’a pas été concluante, elle a toutefois confirmé la possibilité d’explorer l’utilisation de la technique dans d’autres champs d’application.
Intelligence artificielle et imagerie médicale
Matthew Toews, professeur à l’ÉTS
Le chercheur propose depuis peu un nouveau cours portant sur l’intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale, dans le cadre duquel les étudiants peuvent traiter des IRM de tumeurs cérébrales. Ce cours – qu’il dédie au regretté professeur Pascal Gingras, l’ancien chef de son département qui est décédé récemment d’un cancer du cerveau – contribuera peut-être à développer chez certains étudiants une passion pour ce domaine d’avenir.
Si sa chevelure hirsute peut lui donner l’allure d’un chercheur distrait, Matthew Toews, qui se dit en outre un peu mathématicien et avoue en riant qu’il aimerait écrire le premier modèle quantique de l’information, est aussi un très bon vivant. « Il n’y a plus de place chez moi pour de nouveaux jouets ! » s’exclame-t-il. Avec sa famille, il pratique une foule d’activités sportives, y compris le hockey sur glace. Il joue du piano et de la guitare et se rend à l’ÉTS en rollerblades ou à vélo, été comme hiver.
