Utilisation de l'intelligence artificielle pour le dépistage de l'Alzheimer par la détection de la protéine bêta-amyloïde dans des images hyper-spectrales de la rétine

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Optina Diagnostics développe une technologie qui permettra la détection précoce de la maladie d'Alzheimer par imagerie rétinienne. À l'heure actuelle, le diagnostic de la maladie d'Alzheimer s'appuie sur un nombre de tests neuro-comportementaux subjectifs ainsi que sur des examens de tomographie par émission de positrons (TEP) qui sont dispendieux et contraignants. La détection du biomarqueur-clé propre à la maladie, soit la protéine bêta-amyloïde dans les yeux de personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer est derrière cette idée révolutionnaire qui a le potentiel de mener à un diagnostic plus rapide et moins coûteux. Ainsi, le test d'imagerie rétinienne d'Optina Diagnostics se base sur un balayage de la rétine grâce à un système d'imagerie métabolique hyper-spectrale de la rétine. Ce système d'imagerie prodigue une grande quantité de données qui ne sont pas actuellement toutes exploitées par l'approche prise par Optina Diagnostics en utilisant des méthodes d'apprentissage machine et plus spécifiquement en utilisant des classificateurs de type SVM (support vector machine) qui indiquent le statut probable (positif ou négatif) de la maladie d'Alzheimer selon la détection de l'amyloïde cérébrale après le traitement de l'information hyper-spectrale de la rétine. En effet, le fait de n'utiliser que des caractéristiques extraites du cube hyper-spectrale de la rétine par les méthodes d'apprentissage machine utilisées par Optina Diagnostics et compte tenu de la difficulté à obtenir suffisamment de données pour entraîner les modèles et pour faire en sorte que le comportement de ces modèles soit adaptable aux changements, rend les performances de détection des modèles en dessous des objectifs de taux de succès de détection visés par l'entreprise. L'objectif de ce projet est de poursuivre le travail commencé dans le cadre d'une subvention d'engagement partenarial (SEP) pour l'utilisation d'approches d'intelligence artificielle plus précisément les réseaux profonds afin de trouver de manière autonome des caractéristiques permettant d'améliorer les performances des algorithmes de détection de la maladie d'Alzheimer par imagerie rétinienne.