SolVisionÉtude de cas

Identification visuelle et classification des cellules par IA

Détection des cellules cancéreuses par IA

Inspection cellulaire dans les examens pathologiques

Lors du dépistage du cancer, les échantillons sont obtenus par biopsie ou biopsie liquide et peuvent contenir des cellules issues de la tumeur ou de l’ADN lié à celle-ci. Les médecins déterminent si les cellules sont normales ou anormales en se basant sur leurs caractéristiques uniques et analysent le degré de cytopathie pour établir un pronostic et définir le traitement approprié.

Images de biopsie et variations cellulaires

L’analyse des caractéristiques cellulaires permet de distinguer les cellules cancéreuses des cellules normales et de classifier les cellules cancéreuses. Cependant, sur les images microscopiques, les cellules cancéreuses présentent des apparences variables et sont disposées de manière aléatoire, ce qui peut influencer le jugement du médecin ou ses critères de sélection. Face à ces incertitudes, les systèmes d’inspection traditionnels sont insuffisants pour détecter et évaluer ces variations cellulaires.

Classification des cellules avec le deep learning par IA

Grâce à l’outil de classification de SolVision, le modèle d’IA peut être entraîné à reconnaître les différentes caractéristiques des cellules normales et des cellules cancéreuses. L’outil d’augmentation des données du système permet de simuler divers types et variations cellulaires, renforçant ainsi l’apprentissage et la stabilité du modèle d’IA. Ce modèle avancé peut ensuite être utilisé pour identifier et classifier les cellules avec précision, aidant ainsi les médecins à établir de meilleurs pronostics.