Les personnes qui recherchent des objets dans des piles d’images 3D réussissent moins bien que lorsqu’elles recherchent les mêmes objets dans des images 2D uniques.
L’amélioration continue de la technologie d’imagerie est très prometteuse dans les domaines où la détection visuelle est nécessaire, comme le dépistage du cancer. L’imagerie tridimensionnelle en particulier est devenue populaire car elle fournit une image plus complète de l’objet cible et de son contexte.
« De plus en plus de médecins et de radiologues examinent ces volumes 3D, qui sont de nouvelles technologies qui vous permettent de regarder non seulement une image, mais un ensemble d’images », a déclaré le professeur de psychologie de l’UC Santa Barbara. Miguel Eckstein, dont l’expertise se situe dans le domaine de la recherche visuelle. «Dans certaines modalités d’imagerie, cela donne aux médecins des informations sur le volume et leur permet de segmenter ce qui les intéresse.»
Un scanner de tomographie par émission de positons / tomodensitométrie (TEP / CT). Crédit d’image: Ciflox75 via Wikimedia Commons, CC-BY-SA-3.0
Il est généralement admis qu’avec toutes ces informations supplémentaires fournies, le taux de réussite de la détection devrait augmenter considérablement. Cependant, ce n’est pas toujours le cas, a déclaré Eckstein. Dans un étudier publié dans la revue Current Biology, lui, l’auteur principal Miguel Lago et leurs collaborateurs soulignent une étrange vision de la vision humaine: nous sommes en fait pire pour trouver de petites cibles dans des piles d’images 3D que si elles étaient dans une seule image 2D.
«Pour ce type de petites cibles, ce qui se passe, c’est qu’elles deviennent plus difficiles à trouver dans ces volumes 3D», a expliqué Eckstein. Contrairement aux humains, les observateurs de la machine (par exemple, les réseaux de neurones profonds) n’ont pas montré ce déficit avec de petites cibles dans la recherche 3D, ce qui suggère que l’effet est lié à un goulot d’étranglement visuel-cognitif humain.
C’est un phénomène qui pourrait avoir des implications importantes dans le domaine médical, en particulier dans le domaine du dépistage du cancer du sein avec la popularité croissante de la tomosynthèse mammaire (mammographie 3D) pour détecter non seulement de grandes masses inhabituelles, mais aussi des microcalcifications qui pourraient signaler les débuts du cancer. développement. Selon l’étude, la recherche dans des rendus 3D a conduit à des taux élevés de petits échecs de cible et à une confiance de décision considérablement diminuée de la part de l’observateur.
«Une autre chose que nous avons découverte, c’est que lorsque vous demandez aux gens qui recherchent ces volumes 3D combien ils ont exploré, ils avaient tendance à surestimer un peu ce qu’ils pensaient avoir exploré», a-t-il ajouté. Sur la base des résultats d’un logiciel de suivi oculaire, les sujets effectuant la recherche 3D ne regardaient que la moitié environ de la zone de recherche tout en rapportant jusqu’à plus de 80% d’exploration d’image.
Selon l’article, une grande partie de la raison de cette diminution des performances est la façon dont nous utilisons notre vision lorsque nous recherchons. Nous utilisons à la fois une vision focalisée et une vision périphérique pour analyser l’objet devant nous et décider où fixer ensuite notre attention. Les personnes effectuant des recherches sur une image 2D avaient tendance à se fier davantage à leur fovéa (la partie de la rétine qui amène les objets à une mise au point nette et directe) et à déplacer leur mise au point de manière plus exhaustive autour de l’image. Ceux qui recherchent des rendus 3D – composites de nombreuses images – ont moins bougé leur regard et s’appuient sur un traitement visuel périphérique.
«Ce qui se passe, c’est que lorsque les médecins regardent ces images 3D, ils ont essentiellement sous-exploré l’ensemble des données», a déclaré Eckstein, dont les collaborateurs du département de radiologie de l’Université de Pennsylvanie ont reproduit l’effet avec certains radiologues. «Ils ne regardent pas chaque endroit sur chaque image, car cela prend beaucoup de temps.» Le manque de mouvement des yeux dans les recherches 3D pourrait également être une question de stratégie, a-t-il ajouté, dans laquelle les cliniciens se fixent au même endroit dans chaque image alors qu’ils retournent dans la pile.
Les petites cibles, a expliqué Eckstein, étaient hautement détectables au point de fixation ou à proximité, mais devenaient beaucoup moins visibles à mesure qu’elles se déplaçaient vers la périphérie. Cette limitation visuelle fondamentale, la sous-exploration des mouvements oculaires et le recours à la vision périphérique ont entraîné un nombre élevé d’erreurs dans les recherches 3D.
On ne pouvait pas en dire autant des grandes cibles, qui suivaient la sagesse commune sur les avantages des images 3D; leur détection a été améliorée dans les recherches 3D.
Les résultats de cet article illustrent les écarts qui surgissent parfois entre la technologie que nous inventons et notre capacité à en tirer le meilleur parti, selon Eckstein.
«Nous sommes doués pour faire de la technologie, mais parfois nous ne nous y connectons pas vraiment bien», dit-il. «Et nous ne savons pas que nous ne nous y connectons pas aussi bien.»
Dans le cas des radiologues passant au peigne fin des images 3D pour de petites cibles, ce goulot d’étranglement de la vision et de la cognition humaine, une fois reconnu, pourrait être amélioré avec de la pratique et des temps de recherche prolongés. Dans certains cas, les cliniciens s’appuient déjà sur des images 2D synthétisées pour les petites cibles tout en utilisant des rendus 3D pour les grands objets. Les performances peuvent également être améliorées grâce à l’utilisation de la vision par ordinateur, de l’intelligence artificielle et / ou de la présence de plusieurs observateurs scrutant les images.
La source: UC Santa Barbara
