Le Fonds de recherche du Québec récompense Parnian Afshar, doctorante à Concordia, pour ses travaux sur la prédiction et le dépistage du cancer
« L’imagerie médicale est essentielle pour diagnostiquer le cancer », déclare Parnian Afshar.
Parnian Afshar, doctorante à l’Institut d’ingénierie des systèmes d’information de l’Université Concordia, a remporté le Prix Relève étoile Louis-Berlinguet du mois de mars; cette récompense est décernée par le Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT).
La chercheuse, qui se spécialise dans une discipline émergente de l’imagerie médicale appelée radiomique, travaille à améliorer la précision et la prévisibilité des méthodes de détection du cancer.
« 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, explique-t-elle. L’imagerie médicale est essentielle pour diagnostiquer le cancer. Grâce aux avancées en matière d’apprentissage machine et d’apprentissage profond, nous pouvons aider les radiologistes à faire des déductions et à diagnostiquer les maladies plus tôt. »
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.
L’équipe de recherche avec laquelle collabore Parnian Afshar a aussi découvert que les mêmes modèles peuvent être modifiés pour faciliter le dépistage de la COVID-19, une étape primordiale dans la rupture de la chaîne d’infection du virus.
Un modèle d’intelligence artificielle pour diagnostiquer le cancer du poumon
La publication gagnante, dont Parnian Afshar est l’autrice principale, s’intitule « 3D-MCN: A 3D Multi-scale Capsule Network for Lung Nodule Malignancy Prediction. »
Les recherches de la doctorante visent à étendre la détection du cancer au-delà de la zone tumorale principale, et ce, en ayant recours à l’intelligence artificielle.
« L’article se penche sur le développement d’un modèle d’intelligence artificielle pour diagnostiquer le cancer du poumon au moyen de solutions explicables et concrètes aux yeux des médecins, précise-t-elle. Nous essayons d’établir une distinction entre les nodules pulmonaires bénins et malins pour faciliter le diagnostic de ce cancer et atténuer les coûts sur le plan économique et émotionnel. »
Le Prix Relève étoile Louis-Berlinguet est décerné chaque mois par le FRQNT pour promouvoir l’excellence de la recherche dans la catégorie « Nature et technologies ». Il s’accompagne d’une bourse de 1 000 $.
Parnian Afshar est aussi lauréate du Programme de bourses d’excellence pour étudiants étrangers (PBEEE) du FRQNT. Elle espère poursuivre ses recherches en imagerie histopathologique et en intelligence artificielle.
« Je suis très heureuse d’avoir gagné ce prix, car cela signifie que je suis sur la bonne voie, souligne-t-elle. Grâce au FRQNT et au PBEEE, je reçois du soutien depuis la deuxième année de mon doctorat. Cela m’a permis de poursuivre mes études l’esprit tranquille. »
Lisez la publication primée de Parnian Afshar et apprenez-en plus sur l’Institut d’ingénierie des systèmes d’information de l’Université Concordia.
