Une équipe de l'Université Laval s'illustre dans un défi numérique en imagerie médicale
L’équipe DEEP_UL, formé des étudiants aux cycles supérieurs de l’Université Laval Cédric Bélanger, Daniel Gourdeau, Maxence Larose et Leonardo Di Schiavi Trotta, a obtenu le troisième rang de la compétition DL Sparse View CT Challenge de l’American Association of Physicists in Medecine (AAPM).
À propos du DL Sparse View CT Challenge
Le DL Sparse View CT Challenge de l’AAPM est und éfi numérique consistant en l’utilisation de l’apprentissage profond, ou de toute autre méthode axée sur les données, afin de reconstruire des images tomodensitométriques à partir de données brutes.
Les équipes participant au défi doivent ainsi offrir la récupération la plus précise à partir de données de projections idéales. À la ligne de départ, celles-ci se voit fournir 4000 paires données / images basées sur une simulation de tomodensitométrie mammaire 2D utilisées afin d’entraîner l’algorithme. Par la suite, chaque équipe est maître de la façon par laquelle elle utilise, entraîne et valide ces paires. La dernière étape du défi permet ensuite de mettre en application les modèles développées sur 100 cas fournis sans les images correspondantes qui doivent, ainsi, être reconstruites.
À propos de l'équipe DEEL_UL
Lors de l’édition 2021 du défi, la délégation de l’Université Laval, composée de Cédric Bélanger, Daniel Gourdeau, Maxense Larose et Leonardo Di Schiavi Trotta, a su mettre à profit différentes expertises et ainsi relever avec brio le défi, en utilisant des techniques liées au calcul informatique de pointe sur GPU, à la théorie de la formation de l’image et à l’apprentissage automatique.
Sur le plan académique, les trois étudiants sont supervisés par les professeurs Louis Archambault, Luc Beaulieu, Philippe Després, liés à la Faculté des sciences et de génie, ainsi que Simon Duchesne, rattaché à la Faculté de médecine de l’Université Laval.
Les quatre participants sont, notamment, liés au programme FONCER en science des données responsables dans le domaine de la santé, ainsi qu’au Centre de recherche sur le cancer, au Centre de recherche en données massives, au Centre CERVO de même qu’à l’Institut intelligence et données. Leurs travaux sont financés par le CRSNG ainsi que les Fonds de recherche du Québec, avec le soutien de la Fondation canadienne pour l’innovation en ce qui a trait à l’usage des infrastructures de recherche numériques.
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