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23-25 November 2016
CPI, Universidad Politécnica de Valencia
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Contribution Póster

CPI, Universidad Politécnica de Valencia - Hall - Cubo Azul (3ª planta)
SADM: Sistemas de Ayuda a la Decisión en Medicina

Diagnóstico Automático del HER2 con Deep Learning

Speakers

  • María Gloria BUENO GARCÍA

Description

A. Pedraza (1), I. Serrano (1), MM. Fernandez-Carrobles (1), M. García Rojo (2), L. González (3), G. Bueno (1) (1) VISILAB, E.T.S.I.I. UCLM, Ciudad Real (2) Hospital de Jerez de la Frontera, Cádiz (3) Hospital General Universitario, Ciudad Real RESUMEN Esta publicación presenta un método basado en deep learning para el diagnóstico automático del HER2 en imágenes de cáncer de mama. La tarea de automatizar la puntuación del HER2 tiene una significativa utilidad clínica, ya que reduce la subjetividad en el proceso de diagnóstico, así como la carga de trabajo de los patólogos. La principal idea del enfoque implementado es aprovecharse del potencial ofrecido por estas técnicas de aprendizaje automático y su capacidad para extraer características significativas. Como resultado, se estima la puntuación del HER2 junto a un porcentaje de confianza sobre la decisión tomada, aportando una comparativa entre los resultados ofrecidos por el algoritmo y la valoración realizada por una serie de patólogos para un conjunto de imágenes de prueba. El algoritmo proporciona una precisión del 95.62% para un conjunto de 5750 muestras que pertenecen a 28 WSI (whole slide images).