Modelos híbridos para classificar imagens histológicas: uma associação de deep features por transferência de aprendizado com comitê de classificadores

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dc.contributor.advisorNeves, Leandro Alves [UNESP]
dc.contributor.authorOliveira, Cléber Ivo de
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2021-08-19T16:08:25Z
dc.date.available2021-08-19T16:08:25Z
dc.date.issued2021-08-05
dc.description.abstractO uso de modelos CNN explorando transferência de aprendizado profundo é uma estratégia que pode ser aplicada para definir atributos de alto nível e, consequentemente, permitir investigações de padrões em conjuntos reduzidos de imagens, situação comumente evidenciada no contexto de imagens médicas. A principal vantagem dessa estratégia está em projetar modelos que minimizam a ocorrência de overfitting, tornando-os mais úteis para a prática clínica. Portanto, neste trabalho, descrevemos uma proposta capaz de definir modelos híbridos para classificar imagens histológicas de tecido mamário, colorretal e hepático, por meio da associação de deep features via transferência de aprendizado, seleção por ranqueamento e classificação via comitê. Os atributos foram definidos a partir de camadas das arquiteturas AlexNet e ResNet-50. Os atributos foram organizadas em subconjuntos de características mais relevantes e avaliados por meio de validação cruzada k-fold. Os principais modelos híbridos foram definidos com deep features fornecidas pela rede ResNet-50, utilizando as camadas activation_48_relu e avg_pool. Os melhores resultados foram valores de acurácia de 98,00% e 99,32%, ao utilizar no máximo 35 deep features. O modelo foi capaz de reduzir o total de deep features em até 99,86% para obter os melhores valores de acurácia. Nossa proposta com informações detalhadas sobre os métodos, características e melhores associações são contribuições relevantes para a comunidade interessada no estudo de técnicas de machine learning para o reconhecimento de padrões.pt
dc.description.abstractThe use of CNN models exploring deep learning transfer is a strategy that can be applied to define high-level attributes and make them feasible to carry out pattern investigations in reduced image sets, a situation commonly evidenced in the context of medical images. The obtained models can minimize the occurrence of overfitting and make them more useful for clinical practice. In this work, we describe a proposal capable of defining hybrid models to classify histological images from breast, colorectal and liver tissues, through the association of deep features by transfer learning, selection by ranking, and ensemble classifier. The features were defined by using layers from the AlexNet and ResNet-50 architectures. The attributes were organized into subsets of the most relevant features and submitted to a k-fold cross-validation process. The main hybrid models were defined with deep features from the ResNet-50 network, using the activation_48_relu and avg_pool layers. The best results were accuracy values of 98.00% and 99.32%, using a maximum of 35 deep features. The model was able to reduce the total of deep features by up to 99.86% to obtain the best accuracy values. Our proposal with detailed information regarding the methods, features and best combinations are relevant contributions for the community interested in the study of machine learning techniques for pattern recognition.en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipIdCNPq: 132940/2019-1
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 001
dc.identifier.capes33004153073P2
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/214087
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectDeep featurespt
dc.subjectTransferência de aprendizadopt
dc.subjectModelos híbridospt
dc.subjectImagens histológicaspt
dc.subjectReconhecimento de padrõespt
dc.subjectTransfer learningen
dc.subjectHybrid modelsen
dc.subjectHistological imagesen
dc.subjectPattern recognitionen
dc.titleModelos híbridos para classificar imagens histológicas: uma associação de deep features por transferência de aprendizado com comitê de classificadorespt
dc.title.alternativeHybrid models for classifying histological images: an association of deep features by transfer learning with ensemble classifieren
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio Pretopt
unesp.embargoOnlinept
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.graduateProgramCiência da Computação - IBILCEpt
unesp.knowledgeAreaComputação aplicadapt
unesp.researchAreaInteligência computacionalpt

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