Development of machine learning algorithms for the automated characterization of prostate cancer based on histopathological images
Creators: name: Βλάχος, Γεώργιος Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Καρκίνος προστάτη
Ιστοπαθολογική εικόνα
Μηχανική μάθηση
Βαθιά μάθηση
Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα
Διάγνωση
Αυτοματοποίηση
Prostate cancer
Histopathological image
Machine Learning
Deep Learning
Convolutional Neural Network
Diagnosis
Automation

description: The pivotal role of early and precise cancer diagnosis cannot be overstated, especially given the complexity and variability inherent in oncological diseases. The traditional method of cancer diagnosis and characterization, histopathology, is based on the visual examination of human tissue under the microscope by specialized pathologists. This examination, while invaluable, can be time-consuming, subjective, and prone to diagnostic errors. In response to these challenges, this thesis explores the integration of computational strategies, specifically machine learning (ML) algorithms, to potentially augment and automate the diagnostic process. By providing a comprehensive review of existing methodologies in this area, the study highlights the progress and challenges faced in the automated analysis of cancer tissue images. It also presents a detailed summary of the available datasets of prostate cancer tissue images, which serve as a foundation for the development and validation of computational models. Central to this work is the exploration of deep learning, particularly convolutional neural networks (CNNs), and their fundamental principles. Leveraging state-of-the-art pre-trained architecture, this thesis introduces a customized CNN model designed to enhance the precision of prostate cancer characterization. The model employs a patch-based approach, wherein entire tissue images are dissected into smaller, manageable segments, allowing for a more detailed and comprehensive analysis. Utilizing the largest dataset available, the study demonstrates the model's capability to efficiently process and analyze a significant amount of histopathological data. The findings are meticulously analyzed, offering insightful conclusions, and proposing directions for future research to further refine and improve automated cancer characterization techniques. Through its analytical and methodological contributions, this thesis represents a significant step forward in the utilization of deep learning for the effective diagnosis and understanding of prostate cancer from histopathological images.
description: Η έγκαιρη και ακριβής διάγνωση του καρκίνου του προστάτη αποτελεί ζωτικής σημασίας παράγοντα για την επιτυχή πρόγνωση και θεραπεία της νόσου. Η παραδοσιακή μέθοδος διάγνωσης, η ιστοπαθολογική εξέταση, βασίζεται στην οπτική αξιολόγηση των βιοψιών από εξειδικευμένους παθολόγους. Η διαδικασία αυτή, όμως, μπορεί να είναι χρονοβόρα, υποκειμενική και επιρρεπής σε διαγνωστικά σφάλματα. Η παρούσα διπλωματική εργασία εστιάζει στην ανάπτυξη αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, και ειδικά βαθιάς μάθησης, για την αυτοματοποιημένη διάγνωση του καρκίνου του προστάτη με βάση ιστοπαθολογικές εικόνες. Σκοπός της εργασίας είναι η δημιουργία ενός αξιόπιστου και αντικειμενικού συστήματος υποβοήθησης της διάγνωσης, το οποίο θα δύναται να λειτουργήσει συμπληρωματικά προς την κρίση του παθολόγου. Αρχικά, η εργασία πραγματεύεται τη σημασία της έγκαιρης και ακριβούς διάγνωσης του καρκίνου του προστάτη, καθώς και τις δυσκολίες που σχετίζονται με την παραδοσιακή μέθοδο της ιστοπαθολογίας. Στη συνέχεια, παρουσιάζονται οι βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης, με έμφαση στα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (ΣΝΔ), τα οποία αποτελούν ιδανικά εργαλεία για την ανάλυση ιατρικών εικόνων. Ακολουθεί μια ανασκόπηση της βιβλιογραφίας σχετικά με την εφαρμογή της βαθιάς μάθησης στην αυτόματη διάγνωση του καρκίνου του προστάτη. Γίνεται αναφορά στις διαθέσιμες βάσεις δεδομένων ιστοπαθολογικών εικόνων, καθώς και στις υφιστάμενες μεθοδολογίες και τα επιτευχθέντα αποτελέσματα. Στο κύριο μέρος της εργασίας, παρουσιάζεται η μεθοδολογία που υιοθετήθηκε για την ανάπτυξη του ΣΝΔ. Περιγράφονται τα στάδια προεπεξεργασίας των εικόνων, η αρχιτεκτονική του δικτύου, η διαδικασία εκπαίδευσης και οι παράμετροι που βελτιστοποιήθηκαν. Ακολούθως, γίνεται ανάλυση των πειραματικών αποτελεσμάτων. Αξιολογείται η απόδοση του ΣΝΔ και συγκρίνονται τα αποτελέσματα με αντίστοιχες προσεγγίσεις. Στο τελευταίο κεφάλαιο, συζητούνται τα πλεονεκτήματα και οι περιορισμοί της προτεινόμενης μεθοδολογίας. Επισημαίνονται οι δυνατότητες βελτίωσης και οι μελλοντικές προοπτικές της έρευνας.