Titel:
Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer ; Apprentissage automatique pour l’aide au diagnostic précoce du cancer du sein
Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
Le cancer du sein est un des plus répandus chez la femme. Le dépistage systématique permet de baisser le taux de mortalité mais crée une charge de travail importante pour les professionnels de santé. Des outils d’aide au diagnostic sont conçus pour réduire ladite charge, mais un niveau de performance élevé est attendu. Les techniques d’apprentissage profond peuvent palier les limitations des algorithmes de traitement d’image traditionnel et apporter une véritable aide à la décision. Néanmoins, plusieurs verrous technologiques sont associés à l’apprentissage profond appliqué à l’imagerie du sein, tels que l’hétérogénéité et le déséquilibre de données, le manque d’annotations, ainsi que la haute résolution d’imagerie. Confrontés auxdits verrous, nous abordons la problématique d’aide au diagnostic de plusieurs angles et nous proposons plusieurs méthodes constituant un outil complet. Ainsi, nous proposons deux méthodes d’évaluation de densité du sein étant un des facteur de risque, une méthode de détection d’anormalités, une technique d’estimation d’incertitude d’un classifieur basé sur des réseaux neuronaux, et une méthode de transfert de connaissances depuis mammographie 2D vers l’imagerie de tomosynthèse. Nos méthodes contribuent notamment à l’état de l’art des méthodes d’apprentissage faible et ouvrent des nouvelles voies de recherche. ; Breast cancer has the highest incidence amongst women. Regular screening allows to reduce the mortality rate, but creates a heavy workload for clinicians. To reduce it, the computer-aided diagnosis tools are designed, but a high level of performances is expected. Deep learning techniques have a potential to overcome the limitations of the traditional image processing algorithms. Although several challenges come with the deep learning applied to breast imaging, including heterogeneous and unbalanced data, limited amount of annotations, and high resolution. Facing these challenges, we approach the problem from multiple angles and propose several methods integrated in complete ...