Quand la recherche sur le cerveau allume l’ingénierie

Le cerveau est l’un des organes les plus complexes du corps humain. Essentiel tant pour la cognition que le système moteur, ses défaillances s’accompagnent malheureusement de graves conséquences, d’où l’importance de la recherche visant à prévenir, à détecter et à soigner les pathologies du cerveau.

Cette recherche, loin de se cantonner à la médecine, se décline dans plusieurs domaines, dont l’ingénierie. À l’ÉTS, plusieurs chercheurs en ont fait leur domaine d’intérêt. Nous vous en présentons un échantillon ici.

Mieux vaut prévenir que guérir

Longtemps banalisées dans certains milieux sportifs, les commotions cérébrales sont heureusement prises très au sérieux aujourd’hui. Certains sports, comme le football américain, sont réputés pour le risque de commotion cérébrale qu’il pose aux joueurs qui le pratiquent. Toutefois, force est de constater que les casques de protection ont peu évolué durant les dernières années. La protection qu’ils apportent est nettement insuffisante parce que d’une part, l’ajustement entre la tête du joueur et le casque n’est pas optimal et, d’autre part, les coussinets de protection n’arrivent pas à rediriger l’énergie d’impact dans des directions stratégiques.

Éric Wagnac et Yvan Petit, professeurs à l’ÉTS, se sont joints au consortium Kollide pour participer au NFL Helmet Challenge, un concours visant à créer un nouveau modèle de casque plus performant. Kollide a remporté ce concours aux côtés de deux autres équipes. L’équipe de Kollide travaille maintenant à amener son prototype à la commercialisation.

Le football américain n’a toutefois pas le monopole des commotions cérébrales. D’autres sports comme le football (soccer en Amérique du Nord) causent un nombre insoupçonné de blessures à la tête. Ces blessures surviennent lors d’impacts involontaires (p. ex. collision entre joueurs) ou volontaires (techniques de tête). Après études des accélérations de la tête lors de matchs, les membres d’une équipe de recherche de l’ÉTS en sont même venus à la conclusion que ce sport entraînait un nombre important d’impacts à la tête et ont pointé les techniques de tête comme étant les plus susceptibles de causer des blessures à la tête.

Interpréter les images médicales et les signaux du cerveau

Les images médicales, comme les IRM, sont l’outil par excellence pour détecter plusieurs maladies liées au cerveau. Ce puissant outil est par contre ralenti par le nombre limité de radiologues, spécialistes formés pour interpréter ces images et poser un diagnostic. Des chercheurs et chercheuses de l’ÉTS travaillent à créer des algorithmes d’intelligence artificielle pouvant diagnostiquer automatiquement une panoplie de pathologies et ainsi accélérer le traitement des images.

Par exemple, Matthew Toews, professeur à l’ÉTS, a mis au point un algorithme qui augmente considérablement les capacités diagnostiques dans le domaine des AVC. Ce même chercheur a dirigé une équipe qui a su caractériser la matière blanche du cerveau de façon à en extraire une empreinte cérébrale, unique pour chaque personne.

Un autre groupe de recherche de l’ÉTS s’est attaqué à un problème de taille : la détection de tumeurs cérébrales avec des algorithmes d’intelligence artificielle alors que ces lésions sont plus petites de plusieurs ordres de grandeur que la partie saine du cerveau sur les images médicales. Au lieu d’essayer de prédire les pixels, ils se sont concentrés sur le contour de la vérité terrain : des tumeurs plus petites ont pu être repérées et l’apprentissage s’est avéré plus stable.

Un autre chercheur, Sylvain Bouix, veut aussi faciliter l’interprétation des IRM, mais cette fois dans le domaine de la santé mentale. Il se concentre sur le développement d’outils qui aideront les neuroscientifiques à comprendre ce qui se passe dans le cerveau humain.

D’autres chercheurs comme Jean-Marc Lina conçoivent des algorithmes pour estimer l’activité du cerveau à partir de mesures électromagnétiques non invasives, obtenues autour de la tête. Il analyse notamment les mécanismes cérébraux caractéristiques qui surviennent durant le sommeil

Analyser les paroles pour évaluer l’Alzheimer

Enfin des équipes de recherche de l’ÉTS ont mis au point des algorithmes qui analysent la parole pour détecter la maladie d’Alzheimer et son évolution. La méthode computationnelle de la professeure Sylvie Ratté se base sur l’analyse de descriptions d’une image effectuées par des personnes âgées. Rachel Bouserhal, pour sa part, capte la parole et d’autres signaux physiologiques au moyen d’un dispositif intra-oculaire avancé , porté en permanence. Le but ultime de sa recherche est que les changements cognitifs individuels soient détectés plus tôt. L’analyse du langage non verbal par intelligence artificielle est aussi une piste explorée pour mieux analyser les besoins des personnes en perte d’autonomie.

Mieux traiter, plus tôt

Étant donné le vieillissement de la population, la recherche sur le cerveau devient un incontournable. Il faut détecter plus tôt les pathologies afin de ralentir leur progression, voire de les guérir, et ainsi préserver l’autonomie et la qualité de vie le plus longtemps possible.