Computational models and analysis of histopathological images of colorectal cancer
Creators: name: Γεωργίου, Νεκτάριος Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Νευρωνικό Δίκτυο
Καρκίνος
Ορθό
Neural Network
Cancer
Colorectal

description: Η παρούσα διατριβή διερευνά την εφαρμογή υπολογιστικών μοντέλων για την ανάλυση ιστοπαθολογικών εικόνων στο πλαίσιο του καρκίνου του παχέος εντέρου. Η μελέτη χρησιμοποιεί ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων από εικόνες καρκίνου του παχέος εντέρου που σχολιάζονται σε οκτώ διακριτές κατηγορίες με βάση την αναπαράστασή τους σε τμήματα καρκινικών κυττάρων. Ο πρωταρχικός στόχος είναι να χρησιμοποιηθούν Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNN) για ταξινόμηση εικόνων, χρησιμοποιώντας διάφορους αλγόριθμους ταξινόμησης εικόνων για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητάς τους στο πλαίσιο της ταξινόμησης του καρκίνου. Η μεθοδολογία έρευνας περιλαμβάνει την υλοποίηση δικτύων CNN για τη διάκριση μοτίβων και χαρακτηριστικών εντός ιστοπαθολογικών εικόνων. Επιπλέον, η μελέτη διερευνά τη χρήση τεχνικών εξαγωγής χαρακτηριστικών για την εξαγωγή σημαντικών δεδομένων από τις εικόνες, συμβάλλοντας σε μια πιο λεπτή κατανόηση των καρκινικών ιστών. Η διατριβή αξιολογεί και συγκρίνει την απόδοση διαφορετικών αλγορίθμων ταξινόμησης εικόνων στο πλαίσιο ανάλυσης εικόνας καρκίνου του παχέος εντέρου. Τα ευρήματα αυτής της έρευνας συμβάλλουν στον αυξανόμενο όγκο γνώσεων στην υπολογιστική παθολογία, προσφέροντας πληροφορίες σχετικά με την αποτελεσματικότητα των CNN και τους αλγόριθμους ταξινόμησης εικόνων στη διάκριση μεταξύ διαφορετικών κατηγοριών καρκινικών κυττάρων. Η ενσωμάτωση τεχνικών εξαγωγής χαρακτηριστικών ενισχύει την ερμηνευσιμότητα των αποτελεσμάτων, ρίχνοντας φως σε βασικά χαρακτηριστικά των ιστοπαθολογικών εικόνων. Αυτή η εργασία έχει επιπτώσεις για την ανάπτυξη πιο ακριβών και αποτελεσματικών εργαλείων για τη διάγνωση και την πρόγνωση του καρκίνου. Συμπερασματικά, η παρούσα διατριβή υπογραμμίζει τις δυνατότητες των υπολογιστικών μοντέλων στην ενίσχυση της ανάλυσης ιστοπαθολογικών εικόνων, ειδικά στον τομέα του καρκίνου του παχέος εντέρου. Η ενοποίηση των CNN και των αλγορίθμων ταξινόμησης εικόνων, παράλληλα με την εξαγωγή χαρακτηριστικών, αποτελεί μια πολλά υποσχόμενη οδό για την προώθηση του πεδίου της υπολογιστικής παθολογίας και τη βελτίωση των διαγνωστικών ικανοτήτων στην έρευνα για τον καρκίνο
description: This thesis explores the application of computational models for the analysis of histopathological images in the context of colon cancer. The study utilizes a comprehensive dataset of colon cancer images annotated into eight distinct categories based on their representation of cancerous cell portions. The primary objective is to employ Convolutional Neural Networks (CNNs) for image classification, employing various image classification algorithms to assess their efficacy in the context of cancer classification. The research methodology involves the implementation of CNN networks to discern patterns and features within histopathological images. Additionally, the study investigates the use of feature extraction techniques to derive meaningful data from the images, contributing to a more nuanced understanding of the cancerous tissues. The thesis evaluates and compares the performance of different image classification algorithms in the context of colon cancer image analysis. The findings of this research contribute to the growing body of knowledge in computational pathology, offering insights into the effectiveness of CNNs and image classification algorithms in distinguishing between different categories of cancerous cells. The incorporation of feature extraction techniques enhances the interpretability of the results, shedding light on key characteristics within the histopathological images. This work holds implications for the development of more accurate and efficient tools for cancer diagnosis and prognosis. In conclusion, this thesis underscores the potential of computational models in enhancing the analysis of histopathological images, specifically in the domain of colon cancer. The integration of CNNs and image classification algorithms, alongside feature extraction, presents a promising avenue for advancing the field of computational pathology and improving diagnostic capabilities in cancer research