Évaluation et adaptation de réseaux VGG16 pour la détection de carcinome sur des lames d'histologie: de la résection à la biopsie - Centre de recherche des Cordeliers Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Évaluation et adaptation de réseaux VGG16 pour la détection de carcinome sur des lames d'histologie: de la résection à la biopsie

Résumé

La classification assistée par ordinateur des images histologiques est un sujet de plus en plus populaire pour les applications d’apprentissage profond. Les images histologiques sont multi-gigapixels, hiérarchiques et de dimensions non uniformes, alors que les images de biopsie sont de même nature mais contiennent une quantité très limitée de tissus, ce qui pose de nouveaux défis à la pathologie computationnelle. L’analyse de la biopsie est une tâche clinique difficile, mais elle joue parfois un rôle décisif dans le diagnostic et la sélection de la gestion du traitement. Dans cette étude, nous avons effectué une optimisation de l’architecture et des paramètres pour VGG16, et avons montré qu’ils avaient la capacité d’identifier les tumeurs sur les images histologiques de résection. Nous avons également démontré leur généralisabilité aux images histologiques des biopsies de carcinome hépatocelluclaire et proposé en outre une stratégie de chevauchement pour améliorer les résultats.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format : Poster

Dates et versions

hal-03339691 , version 1 (09-09-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03339691 , version 1

Citer

Qinghe Zeng, Nicolas Loménie, Christophe Klein, Julien Calderaro. Évaluation et adaptation de réseaux VGG16 pour la détection de carcinome sur des lames d'histologie: de la résection à la biopsie. ORASIS 2021, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France. ⟨hal-03339691⟩
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