Un algorithme d'intelligence artificielle récemment développé peut prédire directement la position et le mouvement des yeux lors d'une imagerie par résonance magnétique (IRM). La technologie pourrait fournir de nouveaux diagnostics pour les troubles neurologiques qui se manifestent par des changements dans les mouvements oculaires.
Une personne moyenne cligne 11 fois par minute et chaque clignement contient plus de 100 mouvements oculaires. C'est une masse d'informations monstrueuse. Mesurer précisément ces mouvements oculaires lors d'une IRM peut en dire beaucoup aux scientifiques sur nos pensées et nos souvenirs, mais aussi sur les maladies du cerveau.
Les chercheurs du Max Planck Institute de Leipzig (Allemagne) et de Institut Kavli pour la neuroscience des systèmes de Trondheim (Norvège) ont maintenant développé un logiciel qui utilise l'intelligence artificielle pour prédire directement la position et les mouvements des yeux à partir d'images IRM.
A quoi sert un tel logiciel ?
La méthode ouvre des possibilités de diagnostic et de recherche rapides et peu coûteuses. Par exemple dans les maladies neurologiques, qui se manifestent souvent aussi par des changements dans la dynamique des yeux.
Pour enregistrer les mouvements oculaires, les instituts de recherche utilisent généralement un suivi des yeux, une technologie de capteur dans laquelle la lumière infrarouge est projetée sur la rétine, réfléchie et enfin mesurée.
« L'IRM ayant un champ magnétique très puissant, il n'est pas possible d'utiliser des caméras standards. Un équipement spécial compatible avec l'IRM est nécessaire et n'est souvent pas disponible en raison des coûts élevés », explique l'auteur de l'étude. Matthias Nau.
Maintenant, les choses pourraient devenir plus faciles avec DeepMReye, le logiciel gratuit et facile à utiliser développé par l'équipe allemande et norvégienne et présenté dans la revue Nature Neuroscience.
DeepMReye, c'est-à-dire : prédire les mouvements oculaires
Avec DeepMReye, il est désormais possible de surveiller le comportement visuel des patients même sans équipement coûteux. Il s'agit d'un réseau neuronal avancé qui détecte les modèles de mouvements oculaires, allant même jusqu'à prédire où une personne regardera.
L'équipe a formé le réseau neuronal avec ses propres données accessibles au public auprès des participants à l'étude. Cela a permis à l'IA d'étudier le comportement du regard des participants et des patients même dans les données IRM existantes, acquises à l'origine sans suivi oculaire. Un résultat extraordinaire : les scientifiques peuvent désormais utiliser des études et des ensembles de données qui, auparavant, n'auraient fourni aucune information.
De plus : le logiciel peut également prédire quand les yeux sont ouverts ou fermés et suivre les mouvements des yeux même lorsque les yeux restent fermés. Cela peut permettre d'effectuer une surveillance oculaire même lorsque les participants à l'étude sont endormis.
Que lit une IA qui lit les mouvements oculaires ?
Jusqu'à présent, les fonctionnalités de DeepMReye surprennent. Je suis aussi du genre inquiet. Je ne sais pas, cette chose qu'il y a un lecteur capable de connaître les chemins de mes yeux même pendant que je dors me cause un peu d'angoisse. A quoi peut servir exactement cette intelligence artificielle ? Je fais l'hypothèse de forts développements dans toutes ces technologies qui impliquent l'oculométrie : de la surveillance aux applications de réalité virtuelle et augmentée, mais j'imagine que le premier domaine d'utilisation est clinique.
Les chercheurs confirment mon impression : « Je peux imaginer que le logiciel sera également utilisé en milieu clinique. Par exemple dans le laboratoire du sommeil pour étudier les mouvements oculaires aux différentes étapes du sommeil », dit-il Matthias Nau.
Une application importante qui pourrait à terme amener la surveillance des mouvements oculaires directement entre les cabinets diagnostic moins invasif et plus efficace pour obtenir une grande quantité d'informations.
Le logiciel DeepMReye est une application open source et peut être téléchargé ici : https://github.com/DeepMReye/DeepMReye/
