Faire avancer le diagnostic du cancer avec l'apprentissage auto-supervisé

Le cancer est un gros souci de santé dans le monde entier. En 2020, presque 10 millions de personnes sont mortes de différents types de cancer. Détecter le cancer tôt peut vraiment améliorer les taux de survie. Par exemple, si le cancer de la peau est repéré rapidement, les chances de survie peuvent atteindre 90 %. Cependant, beaucoup de gens, surtout dans les communautés plus pauvres, n'ont pas accès à des professionnels de santé formés capables d'identifier le cancer à temps. Du coup, il y a un besoin pressant d'outils qui peuvent aider à diagnostiquer le cancer sans nécessiter d'expertise médicale coûteuse ou étendue.

Au fil des ans, l'apprentissage automatique a attiré beaucoup d'attention pour son potentiel à aider au diagnostic du cancer, en particulier en analysant des images médicales. Pour des cancers comme ceux du poumon et du sein, l'apprentissage automatique peut aider à classer les images comme "malignes" ou "bénignes", ou même les catégoriser en types plus spécifiques. Cependant, un des grands défis d'utiliser l'apprentissage profond dans ce domaine, c'est que ça nécessite généralement de grandes quantités de données étiquetées pour fonctionner efficacement.

Collecter des données étiquetées dans le domaine médical est difficile et peut coûter cher, car ça demande souvent l'avis d'experts. C'est particulièrement vrai pour certains types de cancer, comme le cancer oral, où trouver suffisamment de jeux de données publics est compliqué. Par exemple, une étude a montré qu'il n'y a pas beaucoup de jeux de données disponibles pour les images de cancer oral que les chercheurs peuvent utiliser.

#Le Rôle de l'Apprentissage Automatique

Ces dernières années, l'apprentissage automatique est devenu une solution populaire pour le diagnostic du cancer, notamment en utilisant des images de tumeurs ou de lésions. Les modèles s'appuient souvent sur des techniques appelées "apprentissage par transfert", où un système déjà formé sur une tâche est adapté pour travailler sur une tâche liée. L'idée, c'est que ça peut faire gagner du temps et des ressources, surtout quand on essaie d'entraîner un modèle depuis zéro.

L'apprentissage par transfert est particulièrement utile en vision par ordinateur, où beaucoup de modèles commencent avec un réseau pré-entraîné sur un grand jeu de données comme ImageNet. ImageNet contient plus de 14 millions d'images dans une grande variété de catégories. En utilisant un modèle qui a déjà appris à reconnaître des caractéristiques de base à partir de cette base de données, les chercheurs peuvent affiner ces modèles pour des tâches spécifiques, comme le diagnostic du cancer à partir d'images de peau.

Cependant, pour certains cancers, comme le cancer oral, le manque de jeux de données étiquetées disponibles peut rendre difficile l'entraînement de ces modèles de manière efficace. C'est là qu'intervient l'Apprentissage auto-supervisé (SSL). Le SSL permet aux modèles d'apprendre à partir de données non étiquetées, ce qui peut être plus accessible.

#Qu'est-ce que l'Apprentissage Auto-Supervisé ?

L'apprentissage auto-supervisé est une méthode où les modèles sont entraînés en utilisant des données qui ne sont pas étiquetées. L'objectif est de créer un bon point de départ pour le modèle afin qu'il puisse mieux performer sur des tâches en aval. Contrairement aux méthodes d'apprentissage traditionnelles qui nécessitent des étiquettes, les méthodes auto-supervisées génèrent leurs propres signaux d'entraînement à partir des données elles-mêmes.

Une méthode appelée Barlow Twins est un type spécifique d'apprentissage auto-supervisé qui a montré des promesses dans les tâches de classification d'images. Ça fonctionne en utilisant deux vues différentes de la même image et en entraînant le modèle à comprendre les relations entre ces deux vues. En faisant ça, le modèle peut apprendre à se concentrer sur les caractéristiques essentielles des images, ce qui peut aider à faire de meilleures prédictions par la suite.

#Application au Diagnostic du Cancer de la Peau

Dans notre travail, on s'est concentré sur la détection du cancer de la peau en utilisant à la fois des méthodes d'Apprentissage supervisé traditionnelles et des méthodes d'apprentissage auto-supervisé. On a comparé deux modèles : un préparé avec l'apprentissage supervisé standard et un autre qui utilisait des méthodes auto-supervisées avec Barlow Twins. Pour tester leur efficacité, on a utilisé un jeu de données avec un nombre limité d'images étiquetées de lésions cutanées.

Nos expériences ont révélé que l'apprentissage auto-supervisé a surpassé l'apprentissage supervisé. Le modèle entraîné avec des méthodes auto-supervisées a obtenu un taux de précision plus élevé dans la classification des différents types de lésions cutanées comparé à la méthode traditionnelle. C'est particulièrement significatif dans les contextes où les données étiquetées sont rares.

#Jeu de Données Utilisé

On a spécifiquement utilisé un Jeu de données d'images créé par l'International Skin Imaging Collaboration (ISIC), qui contient diverses catégories de lésions cutanées. Le jeu de données est bien organisé et a été largement utilisé dans des études liées au cancer de la peau.

Malgré sa richesse, le jeu de données faisait face à des défis avec le déséquilibre de classes, ce qui signifie que certains types de lésions étaient sous-représentés par rapport à d'autres. Par exemple, il y avait significativement moins d'images de types spécifiques de cancer, ce qui peut rendre plus difficile pour les modèles d'apprendre efficacement.

#Entraînement des Modèles

Pour l'entraînement, on a utilisé des Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN), qui sont un type de réseau de neurones particulièrement bon pour traiter des données d'image. Notre entraînement a impliqué plusieurs étapes, y compris :

1. Préparation des Images : Les images devaient être redimensionnées et augmentées (modifiées légèrement) pour s'assurer que les modèles pouvaient bien généraliser sur de nouvelles images.

2. Affinage : Les modèles ont d'abord été pré-entraînés sur le jeu de données ImageNet-soit par l'apprentissage supervisé traditionnel, soit par l'apprentissage auto-supervisé avec Barlow Twins. On a ensuite affiné ces modèles avec notre jeu de données spécialisé.

3. Évaluation : Après l'entraînement, on a évalué les modèles sur un jeu de données de test séparé pour mesurer leurs performances.

Le modèle auto-supervisé a montré une précision moyenne de 70 % sur le test, tandis que le modèle supervisé a atteint environ 66 %. Ça indique que les modèles entraînés avec le SSL peuvent exploiter efficacement des données non étiquetées, surtout dans les circonstances où il est difficile de rassembler des données étiquetées.

#Avantages de l'Apprentissage Auto-Supervisé

Un des principaux avantages d'utiliser l'apprentissage auto-supervisé, en particulier avec l'algorithme Barlow Twins, c'est sa capacité à améliorer les performances même avec moins d'images étiquetées. Comme obtenir des données étiquetées peut être si difficile et coûteux, la possibilité d'utiliser des images non étiquetées représente un grand avantage.

De plus, la méthode supporte des tailles de lot plus petites, ce qui peut aider dans des environnements avec des ressources limitées. Les chercheurs peuvent utiliser de grandes quantités de données non étiquetées pour améliorer le modèle, rendant plus facile l'adaptation à des scénarios médicaux spécifiques.

#Implications pour le Diagnostic Médical

Les résultats soulignent que l'apprentissage auto-supervisé pourrait être un outil précieux pour la classification d'images de cancer, particulièrement dans les cas où il n'y a pas assez de données étiquetées disponibles. Ça peut être particulièrement utile pour diagnostiquer des cancers dans des environnements médicaux sous-dotés où l'avis d'experts est moins accessible.

Les résultats de notre travail suggèrent que des améliorations significatives peuvent être atteintes en :

1. Optant pour l'Apprentissage Auto-Supervisé : Pour les tâches de classification d'images, notamment dans les domaines médicaux, le SSL peut donner de meilleurs résultats que les méthodes traditionnelles nécessitant de grands ensembles de données étiquetées.

2. Collectant Plus de Données Non Étiquetées : Au lieu de se concentrer uniquement sur la collecte d'exemples étiquetés, les chercheurs médicaux peuvent rassembler une plus large gamme d'images non étiquetées pour pré-entraîner des modèles.

3. Affinant sur des Cas Spécifiques : Après le pré-entraînement auto-supervisé, l'affinage sur des données étiquetées limitées peut aider à adapter les modèles pour des applications spécifiques, comme la détection de divers types de cancer de la peau.

#Résumé et Directions Futures

En résumé, cette étude montre que l'application de l'apprentissage auto-supervisé pour le diagnostic du cancer à partir de données d'images pourrait donner de meilleurs résultats que l'approche traditionnelle supervisée. C'est particulièrement bénéfique dans des scénarios médicaux où la collecte de données étiquetées peut être une tâche difficile. En explorant des techniques auto-supervisées, les chercheurs peuvent débloquer un nouveau potentiel pour améliorer le diagnostic du cancer et les résultats pour les patients.

Pour l'avenir, il y a plusieurs pistes à explorer :

• Élargir à D'autres Types de Cancer : Il serait précieux d'appliquer ces méthodes à d'autres cancers, comme le cancer oral ou pancréatique, qui font face à des défis similaires en matière de disponibilité des données.
• Explorer Différentes Architectures : Explorer d'autres architectures de réseaux de neurones, comme les transformateurs de vision, pourrait offrir des insights supplémentaires et potentiellement de meilleures performances.
• Tester avec des Données du Monde Réel : Les études futures pourraient impliquer des données cliniques du monde réel pour valider l'efficacité des modèles dans des contextes pratiques.

En tirant parti des techniques d'apprentissage auto-supervisé, on peut mieux relever les défis du diagnostic du cancer en imagerie médicale, menant finalement à un meilleur accès aux soins de santé pour les populations mal desservies.