Cette technique permet de détecter les explosifs... et bientôt les tumeurs ?

Si son utilisation la plus évidente est la recherche de bombes et autres substances dangereuses dans les aéroports, les résultats de l’étude, décrits dans la revue Nature Communications, montrent que cette technologie pourrait également permettre de détecter les fissures et la rouille dans les bâtiments et, à terme, d’identifier des tumeurs chez l’homme à un stade précoce.

L’équipe de chercheurs de l’University College London (UCL), a caché de petites quantités d’explosifs, notamment du Semtex et du C4, à l’intérieur d’appareils électriques tels que des ordinateurs portables, des sèche-cheveux et des téléphones portables. Ces articles ont ensuite été placés dans des sacs contenant des brosses à dents, des chargeurs et d’autres objets du quotidien afin de reproduire fidèlement le contenu du sac de n’importe quel voyageur.

Alors que les appareils de radiographie standards analysent les objets avec un champ uniforme de rayons X, l’équipe de Londres a scanné les sacs à l’aide d’un appareil sur mesure contenant des masques, c’est-à-dire des feuilles de métal percées de trous, qui séparent les faisceaux en une série de faisceaux plus petits.

Lors du passage au crible des sacs et de leur contenu, les faisceaux ont été diffusés selon des angles aussi petits qu’un microradian (environ 20 000 fois plus petits qu’un degré). Ensuite, les données ont été analysées par une IA entraînée à reconnaître la texture spécifique des matériaux grâce à un modèle particulier de changement d’angles.

L’IA est exceptionnellement douée pour détecter ces matériaux, même lorsqu’ils sont cachés dans d’autres objets, explique l’auteur principal de l’étude Sandro Olivo, du département de physique médicale et de génie biomédical de l’ULC. "Même si nous cachons une petite quantité d'explosif quelque part, au milieu de beaucoup d'autres choses, l'algorithme la trouvera parce qu'il aura décelé un peu de texture."

Lors des tests, l'algorithme a été capable d'identifier correctement les explosifs dans 100% des cas. Toutefois, l'équipe de chercheurs a admis qu'il serait irréaliste d'attendre un tel niveau de précision lors d'études plus vastes dans des conditions qui ressembleraient davantage à celles de la vie réelle.

Selon Sandro Olivo et son équipe, cette technique pourrait également être utilisée dans le domaine médical, notamment pour le dépistage du cancer. Bien qu’ils n’aient pas encore fait des tests pour voir si la technique pouvait différencier avec succès la texture d’une tumeur avec le tissu mammaire sain environnant par exemple, ils se disent enthousiastes à l’idée de détecter de très petites tumeurs situées derrière la cage thoracique d’un patient qui auparavant auraient pu passer inaperçues.

"J'adorerais le faire un jour", ajoute Sandro Olivo. "Si nous obtenons un taux de réussite similaire dans la détection de la texture des tumeurs, le potentiel de diagnostic précoce est énorme."

"Cette dernière étude des équipes de l'UCL semble extrêmement prometteuse. Elle associe une nouvelle imagerie par rayons X à l'IA et présente un potentiel majeur pour les tâches extrêmement difficiles que sont la détection de menaces dans les bagages à main ou encore le contrôle non destructif (CND) telles que la détection de fissures", déclare Kevin Wells, professeur associé à l'Université du Surrey.

"La détection du cancer comporte son propre ensemble de défis et nous sommes impatients de voir l'évolution des travaux dans ce domaine en temps voulu."

Article de Rhiannon Williams, traduit de l'anglais par Kozi Pastakia.