MIcroscope COgnitif : un explorateur visuel cognitif pour l'histopathologie. Application à la graduation du cancer du sein. – MICO

Durant la dernière décennie, l'histopathologie a été largement acceptée en tant qu'examen efficace pour le diagnostic et le pronostic des maladies très répandues telles que le cancer du sein. Actuellement, l'analyse d'images médicales en histopathologie reste un travail effectué par des experts humains qui se traduit par l'examen quotidien de centaines d'échantillons. Ce travail fastidieux se révèle souvent inconsistant et subjectif. Le microscope cognitif (MICO) vise à un changement radical des pratiques médicales, en proposant un environnement nouveau d'imagerie médicale cognitive, permettant de fiabiliser la prise de décision en histopathologie. Notre objectif est de réaliser une plateforme sémantique, ouverte, générique d'histologie numérisée intégrant une dimension cognitive. MICO associe perception visuelle, contexte, cognition et expérience pour renforcer une assistance au diagnostic visuel en suivant une approche centrée sur le comportement de l'utilisateur. MICO sera une plateforme à adaptation diffuse, au moyen de mécanismes d'apprentissage facilitant une acquisition rapide, incrémentale et continue des connaissances médicales explicites et implicites. MICO saura exploiter le contexte selon différents niveaux incluant les connaissances spécifiques du domaine, les informations sur le patient, l'interprétation partielle du contenu visuel et le retour d'expérience subjectif de l'utilisateur. Un problème essentiel affectant les systèmes actuels de diagnostic assisté par ordinateur est l'opacité de leur mode de fonctionnement, rendant les utilisateurs du système méfiants et les résultats difficiles à valider. MICO se propose de générer une rupture dans la pratique médicale, en jetant les bases d’une technologie nouvelle d’imagerie médicale cognitive confluente faisant appel à une exploitation raisonnée du contexte. Notre plateforme sera dotée de fonctions cognitives allant de la perception active à la description symbolique, de la manipulation symbolique à la communication, et d'une approche ad hoc à une capitalisation des expériences précédentes. MICO se comportera d'une manière cognitivement cohérente avec les pratiques médicales standard, en suivant une représentation uniforme des éléments d’analyse d’image, de raisonnement et de contexte. Cette transparence pendant l'intégralité du processus est exploitée afin d'offrir une confluence entre l'utilisateur et la plateforme, ainsi qu’une validation médicale des résultats au moyen de technologies de recherche sémantique d’images basée sur leur contenu. La plateforme sera totalement configurable et utilisable au travers d'un explorateur de connaissances permettant, de manière incrémentale, la capture, la représentation et l'utilisation et la découverte de connaissances médicales nouvelles. Afin d'assurer une flexibilité structurelle, MICO présente une structure modulaire. Par ailleurs, dans le but d'assurer une communication sémantique entre les différents modules, un middleware sera utilisé, en se basant sur une technologie de type web sémantique. Le middleware fera le lien entre la base de production, la base de connaissances sur le domaine, la base de règles, l’interface utilisateur et la machine de numérisation, le tout s'appuyant sur l'état de l'art disponible en termes de technologies et sur les ontologies du domaine. La gradation du diagnostic du cancer du sein sera implémentée, testée et validée dans le cadre du projet MICO, afin de démontrer la viabilité et la pertinence du système. Faisant partie d’un processus durable, initié par l’expérience des partenaires industriels et universitaires, MICO sera un système ouvert, facilement déployable dans plusieurs domaines médicaux spécifiques comme l’histopathologie, la cytopathologie et l’hématologie.