Andrea Ferraris
Sviluppo di un sistema basato sull’intelligenza artificiale per l’identificazione ed il grading del tumore alla mammella in immagini istologiche. = Development of an artificial intelligence-based system for the identification and grading of breast cancer in histological images.
Rel. Filippo Molinari, Massimo Salvi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2021
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- Tesi
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Abstract: |
Il carcinoma alla mammella è la neoplasia più frequente nel mondo femminile con un tasso di mortalità che si attesta intorno al 17%. Il tasso di mortalità è strettamente legato alla tempestività con cui si effettua la diagnosi, tempi minori corrispondono a prognosi migliori. In ambito tecnologico, lo sviluppo del deep learning e in particolare delle CNN (convolutional neural network) ha fornito un ottimo strumento per la classificazione e la segmentazione di immagini. In questo lavoro di tesi si è sviluppato un sistema automatico per la caratterizzazione del carcinoma alla mammella in immagini istologiche basato su CNN capace di classificare il tessuto tra quattro classi: a) Normal b) Benign c) In-Situ d) Invasive. La classificazione di una eventuale neoplasia su più classi rispetto alla più semplice classificazione binaria (tumore si/no), permette di poter utilizzare sul paziente trattamenti clinici più mirati e specifici, con una ripercussione positiva sull’esito della terapia. In questo progetto si è deciso di adottare una strategia in particolare, aumentare le prestazioni del classificatore migliorando la qualità e il contenuto informativo delle immagini che vengono fornite in ingresso. La fase di pre-processing è composta da due step: la normalizzazione dello stain dell’immagine tramite un modello cycle-GAN e una estrazione smart delle aree (patch) che presentano un maggior contenuto informativo per ogni immagine. Il classificatore vero e proprio è stato ottenuto aggregando 3 differenti architetture: DenseNet201, DenseNet169 e Inception_ResNetV2; i risultati ottenuti dalla classificazione delle patch delle tre reti sono stati combinati ottenendo un valore per ogni patch e in una fase di post-processing è stato ottenuto il label dell’immagine di provenienza. Infine il sistema produce una rappresentazione in cui è possibile valutare grading e probabilità di appartenenza a una classe per ogni patch estratta da ciascuna immagine. |
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Relators: | Filippo Molinari, Massimo Salvi |
Academic year: | 2020/21 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 80 |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-21 - BIOMEDICAL ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | UNSPECIFIED |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17587 |
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