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Un groupe de chercheurs du Skoltech Center for Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE) a remporté la 4e place au concours international de prédiction de l’intelligence chez les adolescents par IRM. Pour la toute première fois, les scientifiques de Skoltech ont utilisé des méthodes d’ensemble basées sur des réseaux 3D d’apprentissage profond pour faire face à cette tâche de prédiction difficile.

Utiliser l’IRM pour prédire l’intelligence

En 2013, les National Institutes of Health (NIH) des États-Unis ont lancé la première étude à grande échelle de ce type dans le domaine de la recherche sur le cerveau des adolescents, Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD, https://abcdstudy.org/), pour voir si et comment les loisirs et les habitudes des adolescents affectaient le développement ultérieur de leur cerveau.
L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique courante utilisée pour obtenir des images des organes et des tissus internes humains. Les scientifiques se sont demandé si le niveau d’intelligence peut être prédit à partir d’une image du cerveau obtenue par IRM. La base de données des NIH contient un total de plus de 11 000 images IRM structurelles et fonctionnelles d’enfants âgés de 9 à 10 ans.
Les scientifiques des NIH ont lancé un concours international, mettant pour la toute première fois l’énorme base de données des NIH à la disposition d’une large communauté. Les participants ont été chargés de construire un modèle prédictif basé sur des images du cerveau. Dans le cadre du concours, l’équipe de Skoltech a utilisé des réseaux neuronaux au traitement des images IRM. Pour ce faire, ils ont construit une architecture de réseau permettant d’appliquer plusieurs modèles mathématiques aux mêmes données afin d’augmenter la précision de la prédiction, et ont utilisé une nouvelle méthode d’ensemble pour analyser les données d’IRM.

Les chercheurs se sont concentrés sur « l’intelligence fluide »

Dans leur récente étude, les chercheurs de Skoltech se sont concentrés sur la prédiction du niveau d’intelligence, ou de ce qu’on appelle « l’intelligence fluide« , qui caractérise les capacités biologiques du système nerveux et qui a peu à voir avec les connaissances ou les compétences acquises. Fait important, ils ont fait des prédictions pour le niveau d’intelligence des fluides et la variable cible indépendamment de l’âge, du sexe, de la taille du cerveau ou du scanner IRM utilisé.
 » Notre équipe développe entre autres, des méthodes d’apprentissage profond pour les tâches de vision par ordinateur dans l’analyse des données d’IRM. Dans cette étude, nous avons appliqué des ensembles de classificateurs à la 3D des réseaux de neurones de super précision : avec cette approche, on peut classer une image telle quelle, sans en réduire la dimension au préalable et, donc, sans perdre de précieuses informations », explique Ekaterina Kondratyeva, doctorante au CDISE.

Des prédictions encore peu précises mais utiles pour divers aspects du développement cognitif

Les résultats de cette étude ont permis de trouver la corrélation entre « l’intelligence fluide » de l’enfant et l’anatomie du cerveau. Bien que la précision des prédictions soit loin d’être parfaite, les modèles produits lors de ce concours permettront de faire la lumière sur divers aspects du développement cognitif, social, émotionnel et physique des adolescents. Cette ligne de recherche continuera certainement à s’étendre.
Les résultats de cette étude ont été publiés dans la revue Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction.
L’équipe Skoltech a été invitée à présenter sa nouvelle méthode à l’une des plus prestigieuses conférences d’imagerie médicale au monde, la MICCAI 2019, à Shenzhen, en Chine.
Source : Skolkovo Institute of Science and Technology
Crédit photo : Pixabay (montage)