Deep learning interpretability methods for the classification of blood cell images
Durant l’última dècada, el sector mèdic ha adoptat les xarxes neuronals com a eina per ajudar a diagnosticar i comprendre diferents malalties, degut a la seva elevada precisió i versatilitat. No obstant, la seva integració al flux de treball dels patòlegs s'ha vist greument afectada per la natu...
| Author: | |
|---|---|
| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2021 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repository: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Language: | English |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/362418 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/2117/362418 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Neural networks Neutrophils Deep Learning Interpretability Dysplasia Neural Networks Lime Saliency Maps GradCAM Sensitivity Maps Xarxes neuronals Neutròfils Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria biomèdica |
| Summary: | Durant l’última dècada, el sector mèdic ha adoptat les xarxes neuronals com a eina per ajudar a diagnosticar i comprendre diferents malalties, degut a la seva elevada precisió i versatilitat. No obstant, la seva integració al flux de treball dels patòlegs s'ha vist greument afectada per la naturalesa “Black-Box” que presenten aquests models. Els complexos conceptes matemàtics i estadístics en què es basen aquests models, dificulten enormement la comprensió directa dels criteris de decisió en el qual es basen per fer les seves prediccions. La interpretabilitat de xarxes neuronal té com a objectiu proporcionar explicacions en termes comprensibles a un ésser humà. En aquest projecte, es duu a terme un estudi d’interpretabilitat a la xarxa DisplasiaNet, una xarxa neuronal convolucional especialment optimitzada per classificar les imatges de neutròfils sanguinis perifèrics en Normals o Displastics. Treballant estretament amb patòlegs i amb l’ajut d’una aplicació d’anotacions web construïda a propòsit, s’extreuen les principals característiques morfològiques dels diferents estats cel·lulars. En paral·lel, s’apliquen tècniques d’interpretabilitat d’imatges a la xarxa DisplasiNet, com ara mapes de saliència, mapes d’activació de classes i mapes de sensibilitat envers l’oclusió, per obtenir les caracteristiques que el model considera més rellevants. L'estudi ha descobert que DisplasiaNet detecta displàsia en neutròfils de manera similar als patòlegs, validant així la seva precisió. En primer lloc, es centra en la granularitat del citoplasma i, en segon lloc, en la densitat cromatínica del nucli i la segmentació lobular. |
|---|