[ca] Aquest projecte consisteix en la creació d'un algoritme capaç de detectar i classificar nuclis cel·lulars en imatges d'histologia de pacients de càncer de mama. Aquestes imatges, proporcionades per l'Institut Català de la Salut (ICS), s'han tenyit per tal de detectar les proteïnes Ki67 i RE (receptor d'estrògens) que permeten, als patòlegs, diagnosticar la gravetat de la malaltia de la pacient i especificar el tractament més adequat. L'algoritme es desenvolupa utilitzant la base de dades de l'antigen Ki67 i consisteix en 3 blocs. El bloc A utilitza l'arquitectura U-Net per desenvolupar un algoritme de segmentació semàntica que detecta i classifica conjunts de cèl·lules píxel a píxel. El bloc B també utilitza l'arquitectura U-Net però, aquesta vegada, per desenvolupar un algoritme de regressió que detecta els centres de les cèl·lules. Un últim pas, el bloc C, combina els dos resultats anteriors per identificar cada cèl·lula de forma individual utilitzant un algoritme de watershed (conca hidrogràfica) per partir les cèl·lules que s'han unit en una sola component connexa del bloc A en tants centres com hagi predit el bloc B. El nombre limitat d'imatges de la base de dades, la falta d'equilibri en les classes de cèl·lules i la qualitat, lluny de ser perfecta, de les imatges del ground truth fan complexa la tasca d'entrenar un algoritme d'aprenentatge profund. Tot i això, es realitza una optimització exhaustiva dels tres blocs i l'algoritme final aconsegueix un F-score ponderat basat en cèl·lules de 0.7811. La puntuació Ki67 que dóna als patòlegs la noció de la gravetat de la malaltita es prediu amb un error absolut mitjà del 3.68%. Al generalitzar a la base de dades de RE, amb una lleugera modificació en els hiperparàmetres, l'algoritme arriba a un F-score ponderat de 0.8183 amb un 1.72% d'error en la puntuació RE.

[en] This project deals with the creation of an algorithm capable of detecting and classifying cell nuclei in histology images from breast cancer patients. These images, provided by the Catalan Institute of Health (ICS), were stained to detect the Ki67 and ER (estrogen receptor) antigens that allow the pathologists to diagnose patient disease gravity and also specify the proper treatment. The algorithm has been developed using the Ki67 antigen database and it consists of 3 different blocks. Block A uses a U-Net architecture to develop a semantic segmentation algorithm that detects and classifies sets of cells pixel-by-pixel. Block B also uses a U-Net architecture but this time, to develop a regression algorithm that detects the cell centers. A final step, block C, combines both results to identify each individual cell using a watershed algorithm to split the connected components from A in as many centers as block B predicts. The limited number of images in the database, the lack of balance in the cell classes and the far from perfect quality of the ground truth images make the task of training a deep learning algorithm complex. However, an exhaustive optimization of the three blocks is performed and the final algorithm reaches a cell based weighted F-score of 0.7811. The Ki67 score that gives pathologists the notion of how serious the disease is, is predicted with a mean absolute error of 3.68%. When generalizing to the ER database, with a slight modification in the hyperparameters, the algorithm reached a weighted F-score of 0.8183 with 1.72% of error in ER score.