Une chercheuse de Concordia est doublement récompensée pour ses efforts en matière de prédiction et de dépistage du cancer

Déjà primée, Parnian Afshar obtient une bourse Borealis AI Global 2021
31 mai 2021
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« Grâce aux avancées en matière d’apprentissage machine et, plus particulièrement, d’apprentissage profond, nous pouvons aider les radiologistes à faire des déductions et à diagnostiquer les maladies plus tôt », précise Parnian Afshar.

Doctorante à l’Institut d’ingénierie des systèmes d’information de l’Université Concordia, Parnian Afshar œuvre dans un domaine émergent lié à l’imagerie médicale : la radiomique. Elle entend améliorer la précision et la prévisibilité des méthodes de détection du cancer.

La radiomique emploie des techniques d’apprentissage profond pour extraire des éléments qui sont autrement invisibles à l’œil nu sur les images médicales. Elle permet ainsi aux médecins de diagnostiquer plus tôt les tumeurs.

Les travaux innovants que mène Parnian Afshar lui ont dernièrement valu une bourse de recherche Borealis AI Global. Ce soutien financier permettra à la doctorante de poursuivre son projet au cours des trimestres d’hiver et d’été 2021. Créé par la Banque Royale du Canada, l’institut de recherche Borealis AI promeut les plus récents progrès en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine de pointe.

Parnian Afshar figure au nombre des dix étudiantes et étudiants des cycles supérieurs sélectionnés pour l’octroi d’une bourse de 10 000 $. Cette somme leur assure un travail rémunéré durant six mois et demi, soit jusqu’à la fin de l’été 2021.

Rappelons qu’en mars 2021, Parnian Afshar a reçu le Prix Relève étoile Louis-Berlinguet pour une étude intitulée « 3D-MCN: A 3DMulti-scale Capsule Network for Lung Nodule Malignancy Prediction » et parue dans la revue Scientific Reports. Accordé mensuellement par le Fonds de recherche du Québec, le Prix Relève étoile Louis-Berlinguet récompense l’excellence de la recherche dans les domaines de la nature et des technologies.

« Cette discipline pourrait avoir des retombées transformatrices. »

Parlez-nous un peu de vos travaux...

Parnian Afshar: J’ai commencé mes études doctorales en 2017, sous la supervision d’Arash Mohammadi (Ph. D.). Département d’enseignement multidisciplinaire, l’Institut d’ingénierie des systèmes d’information de l’Université Concordia est l’endroit idéal pour effectuer ma recherche. En effet, celle-ci se situe au croisement du génie et de l’imagerie médicale.

Dans les premières étapes de ma recherche, j’ai conçu des modèles fondés sur la radiomique et l’apprentissage profond aux fins de la prédiction et du dépistage du cancer. Dans la dernière année, nous avons constaté que ces mêmes modèles pouvaient être modifiés afin de régler les problèmes liés au diagnostic de la COVID-19. Cette découverte a eu une incidence primordiale sur la rupture de la chaîne d’infection du virus.

À votre avis, pourquoi votre recherche a-t-elle suscité l’intérêt de Borealis AI? 

PA: Mes travaux s’inscrivent dans les objectifs que poursuit Borealis AI. Comme de juste, ils portent sur l’élaboration et l’exploration de techniques d’apprentissage machine et d’apprentissage profond aux fins d’applications cruciales en imagerie médicale.

Borealis AI appuie financièrement des étudiantes et des étudiants qui effectuent des recherches en matière d’apprentissage machine et qui démontrent une nette capacité à concevoir des applications concrètes dans ce domaine.

Quelle importance revêt cette discipline pour la société?

PA: Le cancer est la première cause de mortalité au Canada – en partie parce que les patients reçoivent souvent un diagnostic à un stade avancé de la maladie. L’imagerie médicale joue un rôle essentiel dans le dépistage du cancer. Grâce aux avancées en matière d’apprentissage machine et, plus particulièrement, d’apprentissage profond, nous pouvons aider les radiologistes à faire des déductions et à diagnostiquer les maladies plus tôt.

De plus, nous pouvons désormais préciser de quel type de maladie il s’agit et prévoir l’efficacité du traitement proposé. Cette discipline pourrait donc avoir des retombées transformatrices; c’est du reste ce qui motive ma recherche.

Dans votre domaine, y a-t-il beaucoup de recherches qui se font à Concordia et à Montréal?

PA: Nul doute, Montréal est une plaque tournante de l’intelligence artificielle au Canada. Par ailleurs, l’Université subventionne maintenant des recherches pointues dans ce domaine. À preuve, les travaux de nombreux scientifiques de Concordia se trouvent à l’avant-garde de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine.

Quels sont vos projets pour les mois et années à venir?

PA: Je compte poursuivre mes recherches sur l’imagerie histopathologique et les précieuses données qu’elle intègre. Comme les images sont à très haute résolution, leur traitement pose un défi. En revanche, les progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle facilitent l’extraction des éléments d’information fort utiles que contiennent ces images et, partant, le diagnostic de diverses maladies.
 

Lisez le rapport de recherche primé de Parnian Afshar.



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