{"id":36588,"date":"2020-09-03T15:24:46","date_gmt":"2020-09-03T19:24:46","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/cifarnews\/2020\/09\/03\/algorithms-in-astronomy-and-biomedicine\/"},"modified":"2021-11-25T04:08:13","modified_gmt":"2021-11-25T09:08:13","slug":"algorithmes-en-astronomie-et-en-biomedecine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2020\/09\/03\/algorithmes-en-astronomie-et-en-biomedecine\/","title":{"rendered":"Algorithmes en astronomie et en biom\u00e9decine"},"content":{"rendered":"<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Chaque jour, les t\u00e9lescopes et autres instruments astronomiques produisent un d\u00e9luge de donn\u00e9es \u00e0 propos de l&rsquo;Univers. Les astronomes et les cosmologues ont recours \u00e0 de puissants algorithmes informatiques, y compris des m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage automatique, pour analyser ces donn\u00e9es bruit\u00e9es et cerner des ph\u00e9nom\u00e8nes particuliers dignes d&rsquo;int\u00e9r\u00eat. Ces outils peuvent \u00eatre, et ont d&rsquo;ailleurs \u00e9t\u00e9, appliqu\u00e9s au traitement de donn\u00e9es tout aussi complexes en biom\u00e9decine, qu&rsquo;il s&rsquo;agisse de g\u00e9nomique ou d&rsquo;imagerie m\u00e9dicale.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Le 9 juillet 2020, le CIFAR a organis\u00e9 une table ronde virtuelle qui a r\u00e9uni des boursiers du programme\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/recherche\/programme\/extreme-univers-et-gravite\">Extr\u00eame Univers et gravit\u00e9<\/a>\u00a0du CIFAR et des\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/ia\/strategie-pancanadienne-en-matiere-dintelligence-artificielle\/les-chaires-en-ia-canada-cifar\">titulaires d&rsquo;une chaire en IA Canada-CIFAR<\/a>, ainsi que d&rsquo;autres experts internationaux du milieu universitaire et de l&rsquo;industrie pour discuter des perc\u00e9es r\u00e9alis\u00e9es dans le domaine des algorithmes utilis\u00e9s en recherche astronomique et de la fa\u00e7on de les adapter \u00e0 la biom\u00e9decine, et vice versa. Par l&rsquo;entremise de br\u00e8ves pr\u00e9sentations et de discussions dirig\u00e9es, cette rencontre a explor\u00e9 le recours \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle (IA) pour relever des d\u00e9fis communs aux deux domaines, y compris l&rsquo;identification et la classification de ph\u00e9nom\u00e8nes d&rsquo;int\u00e9r\u00eat et le traitement des donn\u00e9es bruit\u00e9es. Cette table ronde a constitu\u00e9 le point de d\u00e9part de discussions et de collaborations intersectorielles au long cours qui pourraient susciter des innovations technologiques, ainsi que contribuer \u00e0 la recherche fondamentale.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-medium\">Parties prenantes cibles<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">Astronomes et cosmologues d&rsquo;observation<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">Experts en microscopie, en radiologie et en imagerie m\u00e9dicale provenant des milieux universitaires, cliniques et industriele<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">\u00a0Informaticien en apprentissage automatique et en vision artificielle<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">D\u00e9veloppeurs de mat\u00e9riel (optique, \u00e9lectronique) et de logiciels pour les t\u00e9lescopes, les microscopes et autres instruments d&rsquo;imagerie<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-medium\">R\u00e9sultats cl\u00e9s<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">Les astronomes cherchent \u00e0 appliquer l&rsquo;apprentissage automatique (AA) \u00e0 trois aspects de l&rsquo;analyse des donn\u00e9es et des images : la d\u00e9tection (trouver des choses qui n&rsquo;ont jamais \u00e9t\u00e9 vues), la classification (trier les objets astronomiques par cat\u00e9gorie) et l&rsquo;inf\u00e9rence (cr\u00e9er des mod\u00e8les astrophysiques et formuler des pr\u00e9dictions). De m\u00eame, les scientifiques biom\u00e9dicaux utilisent les outils d&rsquo;AA pour effectuer de multiples t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;analyse d&rsquo;images : d\u00e9tection, classification, segmentation (identifier correctement la morphologie et la taille des objets d&rsquo;int\u00e9r\u00eat), enregistrement (combiner des images provenant de modalit\u00e9s diff\u00e9rentes, comme la tomodensitom\u00e9trie et l&rsquo;IRM, pour le m\u00eame patient ou le m\u00eame \u00e9chantillon, ou des images provenant de la m\u00eame modalit\u00e9, mais pour un patient ou un \u00e9chantillon diff\u00e9rent) et g\u00e9n\u00e9ration (d&rsquo;images \u00e0 haute r\u00e9solution \u00e0 partir de donn\u00e9es \u00e0 faible r\u00e9solution).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">Comparativement aux m\u00e9thodes d&rsquo;AA pour la classification d&rsquo;objets courants de la vie quotidienne (tels que les voitures, les chats ou les visages humains), l&rsquo;analyse d&rsquo;images en astronomie et en biologie comporte un certain nombre de d\u00e9fis similaires : les objets ou r\u00e9gions d&rsquo;int\u00e9r\u00eat ne constituent g\u00e9n\u00e9ralement qu&rsquo;une toute petite portion des images; les diff\u00e9rences entre deux exemples diff\u00e9rents d&rsquo;un objet de la vie quotidienne sont souvent beaucoup plus petites qu&rsquo;entre deux images du m\u00eame objet astronomique ou biologique r\u00e9alis\u00e9es par des instruments diff\u00e9rents ou \u00e0 des moments diff\u00e9rents; et il peut y avoir une grande variabilit\u00e9 dans le jugement des experts eux-m\u00eames relativement \u00e0 la pr\u00e9sence, \u00e0 l&rsquo;identit\u00e9 et aux caract\u00e9ristiques d&rsquo;un objet astronomique ou biologique.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">De plus, comparativement aux milliers, voire aux millions d&rsquo;images d&rsquo;objets quotidiens disponibles dans des bases de donn\u00e9es telles que<a class=\"color-red\" href=\"http:\/\/image-net.org\/index\">ImageNet<\/a>\u00a0et <a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.cityscapes-dataset.com\/\">Cityscapes Dataset<\/a>, les algorithmes d&rsquo;AA pour l&rsquo;imagerie astronomique et biom\u00e9dicale disposent de bases de donn\u00e9es beaucoup plus petites avec lesquelles s&rsquo;entra\u00eener, et la cr\u00e9ation de tels ensembles de donn\u00e9es par des annotations d&rsquo;experts exige beaucoup de temps. En guise de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement, il faut souvent utiliser un sous-ensemble de donn\u00e9es d&rsquo;observations r\u00e9elles, autrement les chercheurs doivent produire des donn\u00e9es simul\u00e9es ou \u00ab fausses \u00bb pour l&rsquo;entra\u00eenement. Pour tenir compte des effets \u00e9ventuels de la variabilit\u00e9 inter-instruments sur les algorithmes, les mod\u00e8les d&rsquo;AA entra\u00een\u00e9s avec des donn\u00e9es obtenues \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;un instrument en particulier pourraient devoir suivre un nouvel entra\u00eenement avec un sous-ensemble de donn\u00e9es provenant d&rsquo;un autre instrument et faire l&rsquo;objet d&rsquo;une v\u00e9rification. Compte tenu de certaines des similarit\u00e9s entre les images en astronomie et en microscopie, il serait peut-\u00eatre possible d&rsquo;utiliser des ensembles de donn\u00e9es dans un domaine, qu&rsquo;elles soient<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/wwwmpa.mpa-garching.mpg.de\/galform\/virgo\/millennium\/\">simul\u00e9es<\/a>\u00a0ou\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/data.broadinstitute.org\/bbbc\/index.html\">r\u00e9elles<\/a>, pour entra\u00eener pr\u00e9alablement des algorithmes dans l&rsquo;autre domaine.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">Dans le ciel, des millions d&rsquo;\u00e9v\u00e9nements astronomiques se produisent \u00e0 tout moment dans l&rsquo;ensemble du spectre \u00e9lectromagn\u00e9tique \u2014 qu&rsquo;il s&rsquo;agisse des rayons X, de la lumi\u00e8re visible ou des ondes radio \u2014 et une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de grands t\u00e9lescopes, comme l&rsquo;Observatoire LSST\/Vera Rubin au Chili, va surveiller l&rsquo;int\u00e9gralit\u00e9 du ciel avec une r\u00e9solution comparable \u00e0 celle du t\u00e9lescope spatial Hubble. Cela signifie que les astronomes doivent d\u00e9cider de rejeter une certaine proportion des observations afin qu&rsquo;une quantit\u00e9 raisonnable de donn\u00e9es soit stock\u00e9e et fasse l&rsquo;objet d&rsquo;un suivi. Des <a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.3847\/1538-4357\/ab917d\">classificateurs<\/a>\u00a0fond\u00e9s sur l&rsquo;apprentissage profond ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour filtrer les donn\u00e9es et \u00e9liminer les signaux probablement \u00ab faux \u00bb.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">L&rsquo;une des t\u00e2ches principales de l&rsquo;observation astronomique consiste \u00e0 identifier des objets ou des ph\u00e9nom\u00e8nes d&rsquo;int\u00e9r\u00eat \u00ab transitoires \u00bb qui ne sont que de courte dur\u00e9e, comme une \u00e9toile en explosion ou une collision entre deux corps. Traditionnellement, les ph\u00e9nom\u00e8nes transitoires sont identifi\u00e9s en obtenant une image des \u00ab diff\u00e9rences \u00bb entre les observations de nuits diff\u00e9rentes, souvent r\u00e9alis\u00e9es dans des conditions tr\u00e8s diff\u00e9rentes qui m\u00e8nent \u00e0 des images aux propri\u00e9t\u00e9s diff\u00e9rentes; il faudra alors \u00e9valuer si la diff\u00e9rence observ\u00e9e repr\u00e9sente r\u00e9ellement un ph\u00e9nom\u00e8ne astronomique transitoire. Certains astronomes ont mis au point des <button class=\"pdf-btn-link cifar_btn_link\" data-href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1710.01422.pdf\" data-target=\"_blank\" rel=\"noopener\">auto-encodeurs<\/button> \u00e0 base de r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (RNC) pour acc\u00e9l\u00e9rer ce processus. Les biologistes qui utilisent la microscopie par fluorescence pour analyser l&rsquo;activit\u00e9 neuronale en temps r\u00e9el rencontrent un probl\u00e8me similaire \u2014 les courtes salves de signaux qui repr\u00e9sentent les \u00e9v\u00e9nements neuronaux d&rsquo;int\u00e9r\u00eat se produisent de mani\u00e8re al\u00e9atoire dans l&rsquo;espace et le temps, et ne repr\u00e9sentent qu&rsquo;une tr\u00e8s petite partie de l&rsquo;ensemble du champ de vision (aussi peu que 0,01 %). En outre, des biologistes sont en train de mettre au point des outils \u00e0 base de RNC pour d\u00e9tecter et \u00e9tiqueter de tels \u00e9v\u00e9nements dans des images ou des vid\u00e9os d&rsquo;activit\u00e9 neuronale.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><span class=\"font-ttnorms\">Une autre t\u00e2che pr\u00e9sente des similarit\u00e9s entre les deux domaines : la segmentation et la classification des objets d&rsquo;int\u00e9r\u00eat dans les images, qu&rsquo;il s&rsquo;agisse de\u00a0<button class=\"pdf-btn-link cifar_btn_link\" data-href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1601.00978.pdf\" data-target=\"_blank\" rel=\"noopener\">crat\u00e8res<\/button>\u00a0ou plan\u00e9taires, ou de diff\u00e9rents types de\u00a0<button class=\"pdf-btn-link cifar_btn_link\" data-href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1601.00978.pdf\" data-target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tumeurs<\/button> , de\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/bioinformatics\/article\/32\/12\/i52\/2288769\">cellules<\/a>\u00a0ou de\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41598-020-68180-2\">structures cellulaires<\/a>. Ces objets se caract\u00e9risent par le fait que ceux qui appartiennent \u00e0 la m\u00eame classe peuvent pr\u00e9senter de grandes diff\u00e9rences de forme et de taille, ainsi que des limites difficiles \u00e0 d\u00e9finir ou floues en raison de la r\u00e9solution des images ou de la diffraction de la lumi\u00e8re. Les astronomes et les biologistes ont con\u00e7u divers outils d&rsquo;AA pour acc\u00e9l\u00e9rer et automatiser ces t\u00e2ches, identifier les objets manqu\u00e9s, et accro\u00eetre la fiabilit\u00e9 et la pr\u00e9cision de la classification.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-medium\">Priorit\u00e9s et prochaines \u00e9tapes<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Alors que les techniques actuelles fonctionnent bien avec des donn\u00e9es \u00ab \u00e9pur\u00e9es \u00bb \u00e0 signaux forts, la plupart des observations astronomiques affichent de faibles rapports signal-bruit, ainsi que des mod\u00e8les de bruit (les distributions des probabilit\u00e9s de bruit dans les donn\u00e9es) compliqu\u00e9s. Les images obtenues par microscopie se heurtent souvent \u00e0 un probl\u00e8me similaire avec des bruits de fond tels que l&rsquo;autofluorescence (o\u00f9 certaines mol\u00e9cules ou structures cellulaires \u00e9mettent naturellement de la lumi\u00e8re et occultent le signal \u00e9manant de mol\u00e9cules d&rsquo;int\u00e9r\u00eat \u00e9tiquet\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide de facteurs chimiques). La mise au point d&rsquo;algorithmes efficaces avec ce genre de donn\u00e9es bruit\u00e9es demeure un d\u00e9fi. L&rsquo;une des m\u00e9thodes possibles consiste \u00e0 entra\u00eener les algorithmes avec des donn\u00e9es \u00ab sales \u00bb simul\u00e9es, mais cela exige une bonne compr\u00e9hension du mod\u00e8le de bruit afin que le bruit g\u00e9n\u00e9r\u00e9 soit comparable \u00e0 celui des donn\u00e9es r\u00e9elles.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Les informaticiens qui travaillent dans des domaines tels que l&rsquo;IA, l&rsquo;AA et la vision artificielle ont beaucoup \u00e0 apporter au d\u00e9veloppement d&rsquo;algorithmes pour l&rsquo;analyse d&rsquo;images complexes en astronomie et en biom\u00e9decine, mais ils devront apprendre comment mieux composer avec les probl\u00e8mes de bruit et d&rsquo;incertitude. Ils sont aussi confront\u00e9s \u00e0 une difficile courbe d&rsquo;apprentissage en ce qui concerne le langage et les types de donn\u00e9es dans ces domaines. Une meilleure documentation des donn\u00e9es et des outils par les astronomes et les biologistes peut se r\u00e9v\u00e9ler utile, mais il y a souvent un manque de formation ou de motivation chez ces chercheurs \u2014 ces t\u00e2ches prennent du temps et il est peu probable que des publications s&rsquo;ensuivent. Diverses initiatives telles que des concours, des ensembles de donn\u00e9es ouverts, et des conf\u00e9rences ou des clubs de lecture communs peuvent contribuer \u00e0 accro\u00eetre la compr\u00e9hension mutuelle, \u00e0 promouvoir une culture d&rsquo;ouverture et \u00e0 susciter la collaboration.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">\u00c0 l&rsquo;avenir, l&rsquo;\u00e9laboration d&rsquo;un \u00ab dictionnaire \u00bb commun qui r\u00e9pertorie les termes utilis\u00e9s dans les deux domaines (pour quelque chose d&rsquo;apparemment aussi simple que \u00ab bruit \u00bb) contribuerait \u00e0 faciliter un dialogue plus fructueux entre ces domaines. Un groupe de travail pourrait aussi voir le jour afin de r\u00e9unir les deux domaines autour d&rsquo;une initiative commune pour l&rsquo;analyse quantitative d&rsquo;images \u00e0 haut d\u00e9bit, en particulier pour l&rsquo;imagerie \u00e0 intervalle en microscopie et en astronomie.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-medium\">Participants \u00e0 la table ronde<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/timotheebernard\/\">Timoth\u00e9e Bernard<\/a>, d\u00e9veloppeur \u2013 apprentissage automatique,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/imagia.com\/\">Imagia<\/a><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"http:\/\/cms.caltech.edu\/people\/klbouman\">Katie Bouman<\/a>, professeure adjointe, Caltech<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cole-clifford-bb5b19121\/\">Cole Clifford<\/a>, gestionnaire \u2013 produits techniques,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.dessa.com\/\">Dessa<\/a><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/josephpcohen.com\/w\/\">Joseph Paul Cohen<\/a>, stagiaire postdoctoral, Mila \/ Universit\u00e9 de Montr\u00e9al<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/sites.google.com\/view\/salehe-erfanian-ebadi\">Salehe Erfanian Ebadi<\/a>, stagiaire postdoctorale, Universit\u00e9 de l&rsquo;Alberta \/\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/medo.ai\/\">MEDO.ai<\/a><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"http:\/\/vision.gel.ulaval.ca\/~cgagne\/index.html\">Christian Gagn\u00e9<\/a>, professeur, Universit\u00e9 Laval, et titulaire d&rsquo;une Chaire en IA Canada-CIFAR, Mila<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.dhaggard.physics.mcgill.ca\/\">Daryl Haggard<\/a>, professeure agr\u00e9g\u00e9e et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en astrophysique multi-messagers, Universit\u00e9 McGill, et chercheuse mondiale Azrieli, programme Extr\u00eame Univers et gravit\u00e9, CIFAR<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.dunlap.utoronto.ca\/~hlozek\/\">Ren\u00e9e Hlo\u017eek<\/a>, professeure adjointe, Universit\u00e9 de Toronto, et Chercheuse mondiale Azrieli, programme Extr\u00eame Univers et gravit\u00e9, CIFAR<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/connects.catalyst.harvard.edu\/Profiles\/display\/Person\/142883\">Elizabeth Huynh<\/a>, physicienne m\u00e9dicale, Brigham and Women&rsquo;s Hospital \/ \u00c9cole de m\u00e9decine de Harvard<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cervo.ulaval.ca\/fr\/flavie-lavoie-cardinal\">Flavie Lavoie-Cardinal<\/a>, professeure adjointe, Universit\u00e9 Laval<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/pippinlee\/\">Pippin Lee<\/a>, ing\u00e9nieur logiciel,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.dessa.com\/\">Dessa<\/a><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"http:\/\/www.physics.mcgill.ca\/~acliu\/\">Adrian Liu<\/a>, professeur adjoint, Universit\u00e9 McGill, et chercheur mondial Azrieli, programme Extr\u00eame Univers et gravit\u00e9, CIFAR<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.physics.mcgill.ca\/~jruan\/Main.html\">John Ruan<\/a>, professeur adjoint, Universit\u00e9 Bishop<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/david-ruhe-2a0a0b155\/\">David Ruhe<\/a>, \u00e9tudiant dipl\u00f4m\u00e9, Universit\u00e9 d&rsquo;Amsterdam<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.perimeterinstitute.ca\/people\/kendrick-smith\">Kendrick Smith<\/a>, professeur et titulaire d&rsquo;une chaire de recherche, Institut P\u00e9rim\u00e8tre de physique th\u00e9orique, et boursier, programme Extr\u00eame Univers et gravit\u00e9, CIFAR<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.physics.mcgill.ca\/~nvieira\/\">Nicholas Vieira<\/a>, \u00e9tudiant dipl\u00f4m\u00e9, Universit\u00e9 McGill<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/connects.catalyst.harvard.edu\/Profiles\/display\/Person\/112453\">Christopher Williams<\/a>, physicien m\u00e9dical, Brigham and Women&rsquo;s Hospital \/ \u00c9cole de m\u00e9decine de Harvard<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-medium\">Lectures compl\u00e9mentaires<\/span><br \/>\n<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-small\">Ressources du CIFAR :<\/span><\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/nouvelles\/2020\/06\/30\/l-ia-au-service-de-l-astronomie-et-de-la-sant\">L&rsquo;IA au service de l&rsquo;astronomie et de la sant\u00e9<\/a>\u00a0(compte-rendu de recherche)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/docs\/default-source\/event-briefs\/symposiumbrief_untanglingthecosmos_fr.pdf?sfvrsn=ddd487e7_2\">D\u00e9chiffrer le cosmos<\/a>\u00a0(compte-rendu de symposium)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/docs\/default-source\/research-briefs\/kobrief_cg_repeatingfastradioburst_fr.pdf?sfvrsn=8e58854c_2\">Un sursaut radio rapide r\u00e9p\u00e9titif<\/a>\u00a0(compte-rendu de recherche)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/nouvelles\/2020\/03\/09\/la-recherche-en-ia-permet-une-perc-e-en-astronomie\">La recherche en IA permet une perc\u00e9e en astronomie<\/a>\u00a0(nouvelles du CIFAR)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><span class=\"heading-small\">Autres ressources :<\/span><\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><button class=\"pdf-btn-link cifar_btn_link\" data-href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1811.02629.pdf\" data-target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cerner les meilleurs algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique pour la segmentation et l&rsquo;\u00e9valuation de la progression d&rsquo;une tumeur au cerveau et la pr\u00e9diction de la survie globale dans l&rsquo;essai BRATS<\/button>(en anglais), par Spyridon Bakas et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"> <button class=\"pdf-btn-link cifar_btn_link\" data-href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2007.04250.pdf\" data-target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Analyse comparative de la d\u00e9tection m\u00e9dicale hors-distribution<\/button><\/p>\n<p>    \u00a0(en anglais), par Tianshi Cao et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/abs\/pii\/S1361841518307588\">Diff\u00e9rentes formes de supervision : \u00e9tude sur l&rsquo;apprentissage semi-supervis\u00e9, multi-instances et par transfert dans l&rsquo;analyse d&rsquo;images m\u00e9dicales<\/a>\u00a0(en anglais), par Veronika Cheplygina et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-018-07668-y\">M\u00e9thode d&rsquo;apprentissage automatique pour l&rsquo;optimisation automatis\u00e9e en ligne de la microscopie optique de super-r\u00e9solution<\/a>\u00a0(en anglais), par Audrey Durand et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41592-018-0261-2\">U-Net : apprentissage profond pour la num\u00e9ration, la d\u00e9tection et la morphom\u00e9trie cellulaire<\/a>\u00a0(en anglais), par Thorsten Falk et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/mnras\/article\/484\/1\/282\/5289412\">Apprentissage profond et tomographie \u00e0 21 cm de l&rsquo;aube cosmique et de la r\u00e9ionisation<\/a>\u00a0(en anglais), par Nicolas Gillet et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/bioinformatics\/article\/32\/12\/i52\/2288769\">Classification et segmentation d&rsquo;images de microscopie avec l&rsquo;apprentissage profond multi-instances<\/a>\u00a0(en anglais), par Oren Kraus et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.3847\/1538-4365\/aab781\/meta\">Courtiers fond\u00e9s sur l&rsquo;apprentissage automatique pour la classification en temps r\u00e9el du syst\u00e8me d&rsquo;alerte LSST<\/a>\u00a0(en anglais), par Gautham Narayan et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/mnras\/article\/414\/3\/1987\/1035457\">Techniques de classification statistique pour le typage photom\u00e9trique des supernovae<\/a>\u00a0(en anglais), par James Newling et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/mnras\/article-abstract\/476\/4\/5365\/4968015\">Diff\u00e9renciation efficace d&rsquo;images \u00e0 l&rsquo;aide de r\u00e9seaux neuronaux convolutifs pour la d\u00e9tection transitoire en temps r\u00e9el<\/a>\u00a0(en anglais), par Nima Sedaghat et coll.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/abs\/pii\/S0019103518301386\">Identification de crat\u00e8res lunaires \u00e0 l&rsquo;aide de l&rsquo;apprentissage profond<\/a>\u00a0(en anglais), par Ari Silburt et coll.\u00a0<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.3847\/1538-4357\/ab917d\">Recherche optique profonde avec le TCFH d&rsquo;une contrepartie \u00e0 la fusion d&rsquo;une \u00e9ventuelle \u00e9toile \u00e0 neutrons et d&rsquo;un trou noir<\/a>\u00a0(GW190814) (en anglais), par Nicholas Vieira et coll.<\/span><\/p>\n<p><strong>Pour de plus amples renseignements, communiquez avec :<br \/>\n<\/strong>Fiona Cunningham<br \/>\nDirectrice, innovation<br \/>\nCIFAR<br \/>\n<a class=\"color-red\" href=\"mailto:fiona.cunningham@cifar.ca\">fiona.cunningham@cifar.ca<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les algorithmes utilis\u00e9s en recherche astronomique peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s au traitement de donn\u00e9es tout aussi complexes en 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