diff --git "a/projetos/Classifica\303\247\303\243o de Ocorr\303\252ncias de Tumor em Imagens de Tecidos Humanos/README.md" "b/projetos/Classifica\303\247\303\243o de Ocorr\303\252ncias de Tumor em Imagens de Tecidos Humanos/README.md"
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-# Identificação de Ocorrências de Tumor em Imagens de Tecidos Humanos
-# Identification of Tumor Occurrences in Human Tissue Images
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-## 0. Apresentação
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-O presente projeto foi originado no contexto das atividades da disciplina de pós-graduação *IA901 - Processamento de Imagens e Reconhecimento de Padrões*,
-oferecida no primeiro semestre de 2023, na Unicamp, sob supervisão da Profa. Dra. Leticia Rittner, do Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA) da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC).
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-|Nome | RA | Curso|
-|--|--|--|
-| Eduardo Parducci | 170272 | Graduação em Eng. de Computação|
-| Gianni Shigeru Setoue Liveraro | 265945 | Doutorado em Física Aplicada|
-| Pedro Rodrigues Corrêa | 243236 | Graduação em Física|
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-## 1. Descrição do Projeto
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-O câncer é um dos acometimentos mais letais e prevalentes na população mundial, sendo um termo comum que engloba mais de 100 doenças que ocorrem em diferentes órgãos do corpo humano (próstata, pulmão, boca, pele, cólon e etc). A principal característica do câncer é o crescimento desenfreado de células anormais, que eventualmente podem formar tumores e se espalhar para outros órgãos gerando complicações, processo conhecido como metástase [2].
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-A principal causa para o surgimento dessa doença é a mutação de células comuns, que são alterações na estrutura do DNA contido no núcleo. Existem diversos fatores de risco que podem propiciar a ocorrência destas mutações, como, por exemplo, o consumo de substâncias tóxicas ou exposição a fontes de radiação. Contudo, esse é um fenômeno que também pode ter causas internas, podendo ocorrer em indivíduos por fatores hereditários ou imunológicos.
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-Todos os anos, milhares de pessoas são acometidas pelo câncer no Brasil e no mundo, e muitas vidas ainda são perdidas. Uma das formas mais eficazes de tratamento (que pode envolver práticas de radioterapia ou quimioterapia) consiste no diagnóstico precoce, momento ao qual a doença ainda está nos primeiros estágios de desenvolvimento e não gerou complicações para o paciente. Nesta fase, maiores são as chances de sucesso no tratamento e de sobrevivência a longo prazo. O diagnóstico precoce pode ocorrer não apenas por exames de rotina, mas também com abordagens que envolvam procedimentos de biópsia, em que partes do tecido na região acometida pelo câncer são analisadas em microscopia. É nesse cenário que a capacidade de desenvolver algoritmos capazes de analisar imagens de células em lâminas de tecidos e identificar células cancerígenas se torna extremamente valiosa.
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-As lâminas de tecidos contêm informações visuais sobre as células e suas características morfológicas. No entanto, a análise manual dessas imagens requer um tempo significativo e está sujeita a variações e a erros humanos. Ao desenvolver algoritmos de análise de imagens, é possível automatizar e agilizar o processo de detecção de células cancerígenas, melhorando a tomada de decisão dos médicos e levando a práticas mais personalizadas no tratamento de cada paciente [3].
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-Perante o exposto, este projeto consiste em aplicar técnicas de aprendizado de máquina para classificar imagens de lâminas de tecidos de diferentes órgãos. Serão feitas duas classificações: a primeira irá separar as imagens com presença ou não de tumor no tecido a partir da análise de células neoplásicas, que podem estar presentes (indicação de tumor) ou não. A segunda classificação é do tipo de tecido representado pela imagem da lâmina de microscopia entre dezenove classes distintas. Para o primeiro tipo de classificação, serão utilizadas máscaras com a segmentação das células neoplásicas, as quais extraímos a classe binária da imagem (0: não possui célula neoplásica, 1: possui célula neoplásica). Adicionalmente, uma tarefa de regressão foi feita para estimar o número de células totais e neoplásicas em cada imagem. Com esta informação, torna-se possível estimar a “densidade de células potencialmente cancerígenas” em uma imagem e, com isso, diagnosticar o estado de agravamento do paciente - algo que pode ser usado para a otimização dos tratamentos.
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-# 2. Metodologia
-Para o desenvolvimento do projeto, utilizamos o dataset 'PanNuke', disponibilizado no site Kaggle. A escolha do dataset se deu pelo fato deste ser atualmente o maior e mais diverso dataset para segmentação de núcleos celulares e classificação, o qual foi feito a partir do NuClick. Além disso, ele foi anotado de maneira semi-automática, com a supervisão de profissionais da área para o controle de qualidade [1]. Mais informações sobre as imagens podem ser vistas a seguir.
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-## 2.1 Bases de Dados e Evolução
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-Resumo sobre a base:
-O dataset 'PanNuke' consiste em 7901 imagens RGB com dimensões (256, 256, 3) de rotuladas em 19 tipos de tecido humano. Para cada imagem RGB, estão associadas 7 máscaras de segmentação de núcleos celulares também rotuladas. Tanto as imagens dos tecidos quanto as máscaras estão no formato .npy. Os tipos de tecido são Breast, Colon, Lung, Kidney, Prostate, Bladder, Ovarian, Esophagus, Pancreatic, Thyroid, Skin, Adrenal Gland, Cervix, Bile Duct, Testis, Head Neck, Liver, Stomach, Uterus. As máscaras, por sua vez, são imagens de seis bandas. Cada banda carrega a informação da segmentação de algum elemento específico na imagem:
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-0: Células neoplásicas;
-1: Inflamatórias;
-2: Células do tecido conectivo/mole;
-3: Células mortas;
-4: Epiteliais;
-6: Background.
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-Alguns exemplos podem ser vistos abaixo, assim como a distribuição das imagens.
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- Figura 1: Algumas imagens do dataset que representam as segmentações dos núcleos celulares, onde cada cor se refere a um tipo de máscara.
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- Figura 2: Distribuição das imagens do dataset por tipo de tecido.
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-Atualmente, o dataset 'PanNuke' está disponível em três partes - todas com a mesma estrutura/formato de organização das imagens. Os links para os datasets utilizados no projeto assim como um resumo das suas principais informações podem ser vistas na tabela abaixo:
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-Base de Dados | Endereço na Web | Resumo descritivo
------ | ----- | -----
-Cancer Instance Segmentation and Classification 1 | https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/cancer-inst-segmentation-and-classification | Primeira parte do dataset 'PanNuke'. Contém 2523 imagens de tecidos e as respectivas máscaras de segmentação. Os rótulos de cada tipo de tecido também estão disponíveis.|
-Cancer Instance Segmentation and Classification 2 | https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/cancer-instance-segmentation-and-classification-2 | Segunda parte do dataset, contendo 2656 imagens de tecidos e as respectivas máscaras de segmentação. Os rótulos de cada tipo de tecido também estão disponíveis.|
-Cancer Instance Segmentation and Classification 3 | https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/cancer-instance-segmentation-and-classification-3 | Terceira parte do dataset, contendo 2722 imagens de tecidos e as respectivas máscaras de segmentação. Os rótulos de cada tipo de tecido também estão disponíveis.|
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-## 2.2 Processamento das imagens
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-Para facilitar o uso das imagens (e permitir que elas fossem carregadas na memória RAM/GPU dos sistemas operacionais utilizados), desenvolvemos um algoritmo que faz uma cópia local das três partes do dataset 'PanNuke', extraindo e salvando cada imagem, de dentro dos arquivos .npy, no formato .png. Cada imagem foi salva com um número em seu nome, que serve como um identificador ( `Image_*.png`).
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-Este mesmo código também faz a leitura da máscara de cada imagem, mais especificamente da banda '0', que corresponde a segmentação de células neoplásicas, visando a classificação. Assim, segue que a variável-classe (presença ou não de células neoplásicas) é construída a partir do cálculo do desvio-padrão (STD) dessa banda. Se STD=0, a imagem de tecido correspondente é classificada como sem células neoplásicas (classe '0', negativa), caso contrário (STD>0), consideramos que a imagem possui células neoplásicas. Adicionalmente, calculamos o número de células totais de cada imagem a partir dos cinco canais nas respectivas máscaras de segmentação (Neoplasic, Inflammatory,Connective/Soft tissue, Dead, Epithelial) - o mesmo foi feito para o número de células neoplásicas apenas. O método de contagem consistiu em contabilizar o número de valores únicos nas matrizes de cada canal. Essa contagem foi possível apenas pelo fato de que a cada região de segmentação é associado um valor único.
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-Além das próprias imagens, este código possui como output uma tabela, em que cada linha representa uma imagem. Nela, ainda existem cinco colunas que representam ID das imagens, Tipo de tecido, Classe (presença ou não de célula neoplásica), Número total de células e Número de células neoplásicas.
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-Abaixo vemos a distribuição dos tecidos que possuem ou não células neoplásicas:
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- Figura 4: Distribuição da presença de células neoplásicas (tumores) no conjunto de imagens de tecidos.
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-Conclui-se então que para o propósito inicial do projeto, que é a classificação de tecidos com ou sem a presença de células neoplásicas, as quais são tumores, tem-se um dataset equilibrado (entre tecidos com e sem tumor) e totalmente anotado para tal propósito.
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-### 2.2.1 Análise de data augmentation
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-Inicialmente, foi realizado um estudo exploratório para identificar os efeitos do processo de data augmentation sobre as imagens dos tecidos. Este passo foi necessário para verificar quais transformações são coerentes com o que se esperaria no processo de aquisição das imagens.
-Nesta análise, as transformações mais tradicionais foram vistas: VerticalFlip, HorizontalFlip, Pad (padding=30), Random Crop (padding mode=’reflect’) e Random Erasing. Os resultados podem ser vistos na Figura 5. Os flips horizontal e vertical preservam a estrutura espacial da imagem original. O Random Crop também preserva grande parte da informação estrutural da imagem, apesar da pequena distorção causada pelo preenchimento de borda do tipo ‘reflect’. Por outro lado, as transformações Pad e Random Erasing criam cenários pouco realistas, introduzindo bordas fixadas ou apagando regiões inteiras - o que pode prejudicar a etapa de treinamento. Em vista disso, excluímos estas transformações do processo de data augmentation de todos os treinamentos contidos neste trabalho.
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- Figura 5: Exemplos de aplicação das transformações de data augmentation (horizontal e vertical flips, Pad, Random Crop e Random Erasing) em uma imagem do conjunto de dados.
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-## 2.3 Divisão de treino, teste e validação
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-Como o projeto envolve treinar algoritmos de aprendizado de máquina, foi necessário dividir o conjunto de imagens em grupos de treino, validação e teste. Portanto, foi desenvolvido um algoritmo que acessa o diretório das imagens ‘.png’ e cria cópias destas imagens (sem repetições) em três novos diretórios: ‘/train’, ‘/val’ e ‘/test’. Para as tarefas de classificação, estruturamos as classes em subdiretórios no formato: ‘/0’, ‘/1’, ‘/2’,...,‘/n’. Escolhemos essa organização para tirar o máximo de proveito do método DataLoader() da biblioteca PyTorch. Para a tarefa de regressão, os valores a serem preditos foram salvos em um arquivo .csv.
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-Em todos os estudos (com exceção daqueles em que o treinamento usava um único tecido), a partição escolhida para os conjuntos foi de 70% treino, 20% teste e 10% validação. Além disso, mantivemos, em cada conjunto, a mesma proporção de tipos de tecido encontradas no dataset original (por exemplo, se no conjunto original de imagens tivéssemos 30% delas sendo do pulmão; nos conjuntos de treino, teste e validação teremos a mesma proporção).
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-## 2.4 Experimentos
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-Nesta etapa, utilizamos os conjuntos de treino, teste e validação para fazer as análises com técnicas de Deep Learning. Uma descrição sucinta destas abordagens pode ser vista abaixo.
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-Para tais análises recorremos, em um primeiro momento, a uma abordagem envolvendo o método de Transfer Learning. A arquitetura escolhida foi a EfficientNet_B0, a qual obteve um melhor desempenho dentre as outras arquiteturas testadas e que também se mostrou pouco custosa computacionalmente, evitando treinamentos/testes proibitivos. O método DataLoader foi empregado para carregar na memória as imagens processadas dos diretórios e aplicar as transformações necessárias. Devido ao tamanho de entrada da EfficientNet_B0, uma etapa de resize foi necessária para redimensionar todas as imagens para o tamanho 224 x 224.
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-Alguns sub experimentos, testando diferentes configurações de hiperparâmetros, foram feitos visando um ajuste ótimo da rede neural. Ao fim deste processo fixamos para todos os treinamentos os seguintes hiperparâmetros:
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-- Learning Rate: 0.0001
-- Optimizer: ADAM
-- N Epochs: 70
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-No caso das tarefas de classificação, a Loss Function escolhida foi a Entropia Cruzada (Cross Entropy). Para a tarefa de regressão, optamos pelo Erro Quadrático Médio (Mean Squared Error, MSE). Em todos os casos, o modelo escolhido após o treinamento foi aquele que minimizou o erro junto aos dados do conjunto de validação (Holdout). Por fim, ajustamos uma semente aleatória igual à 42 nos códigos para garantir reprodutibilidade em todos os estudos.
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-A seguir, todas as análises realizadas serão descritas em detalhe.
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-#### 2.4.1 Classificação de Tumores
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-No primeiro tipo de classificação realizado no projeto, o de tumores, são utilizadas as máscaras disponibilizadas no dataset, que rotulam, dentre outros canais, a presença de tecido neoplásico, isto é, um tumor. Então, ao associar tal imagem a uma das duas classes retiradas dessa máscara (com tumor ou sem tumor), pode-se então treinar a EfficientNet_B0 para classificar imagens não vistas no treinamento. Mesmo que a máquina não utilize dos mesmos critérios que um ser humano utilizaria para determinar tal presença ou não, como citado em [4], ela será capaz de aprender a identificar certos padrões e utilizá-los, então, para cumprir seu objetivo.
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-##### 2.4.1.1 Experimento I (Baseline)
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-Neste experimento, utilizamos todos os tecidos nas etapas de treinamento, validação e testes. O objetivo foi verificar a performance do modelo de Deep Learning no cenário mais básico possível, em termos de dataset. Adicionalmente, neste experimento, verificamos o quanto o modelo treinado acertava na tarefa de classificação considerando os diferentes tipos de tecido. A pergunta de pesquisa a ser respondida foi: será que algum tecido é mais desafiador para o modelo classificar?
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-A qualidade do treinamento feito com a EfficientNet_B0 pode ser vista na Figura 6, que mostra as curvas de Loss e Acurácia em função do número de épocas. A partir de certo ponto, as curvas tendem a oscilar em torno de um valor específico de Loss e Acurácia - indicando algum tipo de saturação no treinamento, sendo uma evidência de que a rede neural pode já ter capturado os principais padrões a serem aprendidos do conjunto de treinamento.
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-Fig. 6. Curvas de Loss (Cross Entropy) e Acurácia em função do número de épocas para o treinamento da EfficientNetB0 neste estudo.
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-##### 2.4.1.1 Experimento II
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-Neste experimento, treinamos a EfficientNet_B0 com as imagens de todos os tecidos, menos o tecido ‘Breast’, que foi separado para ser utilizado apenas na fase de testes. Esta escolha se deu pelo fato do tecido ‘Breast’ ser o mais populoso do dataset (>2000 imagens).
-Portanto, a pergunta a ser respondida neste experimento foi: o modelo de Deep Learning é capaz de generalizar e aprender a reconhecer células neoplásicas em um tipo de tecido não visto durante o treinamento?
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-##### 2.4.1.1 Experimento III
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-Este experimento envolveu o treinamento da EfficientNet_B0 somente com as imagens do tecido ‘Breast’, enquanto os demais tecidos foram utilizados como conjunto teste. Pelo mesmo motivo do experimento anterior, a escolha do tecido ‘Breast’ se deu por ser aquele mais populoso do dataset. Assim sendo, a pergunta de pesquisa a ser respondida neste experimento foi: o modelo de Deep Learning é capaz de aprender e generalizar a presença de células neoplásicas no restante dos tecidos sendo que foi treinado somente com um deles?
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-#### 2.4.2 Classificação de Tecidos
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-Neste estudo, a EfficientNet_B0 foi treinada para classificar os 19 tipos distintos de tecido. A premissa é que, enquanto nós, humanos, somos capazes de diferenciar tipos de tecido com base em algumas características morfológicas, como discutido em [5], os algoritmos de ML deverão também ser capazes de aprender a identificar tais padrões para, assim, conseguir predizer o tipo daquele tecido.
-Neste problema, a discriminação do tipo de tecido configura um problema de classificação multi-classe. Existem pelo menos duas abordagens para se atacar este problema:
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-One vs All: O problema multiclasse é transformado em um problema de classificação binária, onde uma categoria é tida como “positiva” e todas as demais são tidas como “negativas”. O problema desta abordagem é que é necessário treinar um modelo para cada combinação possível de classes. Por outro lado, a vantagem é que se torna possível aplicar métricas da classificação binária (ROC Curve, AUC, TPR, FPR e etc) nas análises, que são facilmente interpretadas.
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-All vs All: Um único modelo é treinado para discriminar todas as categorias possíveis. A dificuldade desta abordagem reside na forma de mensurar a qualidade das predições. Por outro lado, a vantagem é o treino e uso de um único modelo.
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-As duas abordagens foram empregadas nos experimentos deste estudo, como pode ser visto a seguir.
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-#### 2.4.2.1 Experimento I
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-Este experimento consistiu em discriminar as imagens do tecido 'Breast' (categoria “positiva”), que é a categoria predominante no dataset, dos demais tecidos (categoria “negativa”). A abordagem foi, portanto, do tipo “One-vs-All”. O intuito foi verificar se “Breast” possuía algum padrão muito distinto dos demais tecidos, permitindo a sua identificação. Além disto, este experimento (em conjunto do Experimento II) serviu como um “Toy Model”, sendo a forma mais simples de se abordar o problema multiclasse - porém, com o potencial de provar se a EfficientNet_B0 tinha capacidade de discriminar diferentes tecidos de acordo com a sua estrutura.
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-#### 2.4.2.1 Experimento II
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-As mesmas configurações do Experimento I foram empregadas neste experimento, porém o tecido considerado (classe “positiva”) foi “Colon”, o segundo com mais imagens no dataset.
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-#### 2.4.2.1 Experimento III
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-Finalmente, o Experimento III consistiu em empregar a EfficientNet_B0 para diferenciar os 19 tipos de tecido. Para isso, construímos a camada de saída da rede neural com 19 neurônios. A qualidade do treinamento pode ser vista na Figura 7. Como nos estudos anteriores, escolhemos o modelo que minimiza o erro junto aos dados de validação durante o treinamento.
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-Fig. 7. Curvas de Loss (Cross Entropy) e Acurácia em função do número de épocas para os grupos treino e teste no treinamento da EfficientNet_B0 neste estudo.
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-Nas análises, também observamos quais tecidos foram mais desafiadores ou mais fáceis do modelo discriminar.
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-#### 2.4.3 Contagem de células
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-Para este estudo, escolhemos novamente empregar a EfficientNet_B0 com Transfer Learning. Partimos da premissa de que, se a EfficientNet_B0 foi capaz de reconhecer padrões nas imagens (isto é, diferenciou os tipos de células e os tipos de tecidos) para fazer as classificações, ela deveria ser capaz de fazer o mesmo na tarefa de contabilização das células.
-Todos os hiperparâmetros da EfficientNet_B0 foram mantidos iguais aos dos estudos anteriores de classificação. A maior modificação foi em relação a camada de saída, que foi construída com 2 neurônios e sem qualquer função de ativação. Portanto, para uma certa imagem de entrada, a EfficientNet_B0 deveria estimar o número de células neoplásicas e o número total de células. Esta escolha se deu pelo fato de que a escala de aproximação das imagens de microscopia pode afetar diretamente a contagem do número de células neoplásicas. Deste modo, o valor absoluto de células neoplásicas em uma certa imagem pode não ter muito valor clínico - sem uma referência, é difícil estimar se a quantidade de células neoplásicas presentes em um tecido é alarmante ou não. Deste modo, construímos a EfficientNet_B0 para estimar também o número de células totais. Com isso, é possível calcular a razão:
-$$Densidade= \frac{N. de células neoplásicas}{N. total de células}$$,
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-que pode ser relacionada de forma mais confiável com o estado de agravamento do paciente. Pacientes com tecidos muito acometidos pelo câncer, devem apresentar uma Densidade=1, enquanto pacientes saudáveis ou ainda nos estágios iniciais da doença devem ter Densidade~0.
- Em termos de treinamento, utilizamos como função custo o MSE. O modelo escolhido foi aquele que minimizou o MSE junto aos dados de validação. A Figura 8 mostra o desempenho do treinamento. Em geral, o modelo apresentou uma certa estabilidade (tanto junto ao grupo de treino quanto ao de validação) para épocas mais elevadas.
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- Figura 8: Curvas de Loss (Mean Squared Error) e Acurácia em função do número de épocas para os grupos treino e teste no treinamento da EfficientNetB0 neste estudo.
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-## 2.5 Análise de dados
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-### 2.5.1 Problema de classificação binário
-As técnicas de classificação podem fornecer a probabilidade P de uma observação pertencer a uma determinada classe. Pelo fato desta saída probabilística P ser contínua e restrita ao intervalo [0, 1], a classificação em si ocorre ao se determinar um parâmetro livre conhecido como Decision Threshold, que representa um valor de corte sobre as probabilidades. Considerando um cenário com duas classes, uma observação é classificada como positiva se P ≥Decision Threshold - caso contrário, ela é rotulada como sendo negativa. Cada valor de Decision Threshold produz uma matriz de confusão diferente, modificando também as suas métricas de desempenho. Mesmo assim, ainda é possível avaliar a performance geral de classificadores binários recorrendo a um método conhecido como ROC Curve, que não depende da escolha de qualquer limiar sobre as probabilidades. Resumidamente: A ROC Curve correlaciona os valores de True Positive Rate (TPR) e False Positive Rate (FPR) para todos os valores possíveis de Decision Threshold [Ref].Uma quantidade que sintetiza as informações das ROC Curves é a Area Under the Curve (AUC), que varia no intervalo $[0, 1]$.
-Mesmo recorrendo às ROC Curves para fazer avaliações gerais dos modelos, é fato que, na prática, a qualidade das classificações depende fortemente do valor escolhido para o Decision Threshold. Algumas análises adotam o seu valor padrão de $0.5$. No entanto, o ideal é que a escolha desse limiar leve em consideração as demandas e particularidades de cada estudo. Em situações em que os erros de classificação possuem um custo alto, pode ser mais adequado trabalhar com valores mais elevados de Decision Threshold. Por outro lado, se os erros de classificação forem menos importantes do que identificar a classe positiva, pode ser mais interessante recorrer a Decision Thresholds menores. De todo modo, existem algumas figuras de mérito que podem ser empregadas para otimizar essa escolha, tais como:
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-$$\textrm{Youden's Index} = TPR - FPR $$
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-$$\textrm{F1-Score} = 2*\frac{Precision*TPR}{Precision+TPR}$$
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-$$\textrm{G-Mean} = \sqrt{TPR*(1 - FPR)} $$
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-Nesse caso, o Decision Threshold escolhido deve ser aquele que maximiza as relações acima, por representar o valor de corte em que a quantidade de acertos do classificador é máxima ou equilibrada com relação aos seus erros.
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-Portanto, todas estas métricas (TPR, FPR e AUC) serão usadas em nossas análises. Adicionalmente, usaremos outras métricas de classificação conhecidas, tais como:
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- Acurácia: porcentagem de observações classificadas corretamente
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- Precisão: porcentagem de observações classificadas como positivas que são realmente positivas.
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-Em geral, para o cálculo delas, consideramos o valor de Decision Threshold que maximiza uma das três figuras de mérito apresentadas.
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-### 2.5.2 Problema de classificação multi-classe
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-Para o problema multiclasse na abordagem All vs All, também empregamos a métrica de Acurácia, Precisão, TPR e F1-score adaptadas para o cenário com múltiplas categorias.
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-### 2.5.3 Problema de Regressão
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-Para a contagem de células, estimamos a qualidade do modelo com o próprio MSE e em conjunto do Erro Absoluto Médio (Mean Absolute Error, MAE), que tem a vantagem de retornar valores na mesma “escala de medida” da grandeza medida pela regressão. Adicionalmente, as análises feita envolveram:
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-Comparação estatística (média, desvio-padrão (STD), Mediana, Min, Max) das predições com os valores esperados.
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-Scatter plot entre as predições feitas para o número de células (totais e neoplásicas) em relação aos valores esperados
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-Comparação do MAE entre os tecidos, para descobrir qual era o mais desafiador para a EfficientNet_B0. Adicionalmente, comparamos os nossos resultados à literatura recente [6].
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-Inspeção visual dos acertos e erros cometidos pela EfficientNet_B0 utilizando as imagens dos tecidos e as respectivas máscaras.
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-## 2.6 Ferramentas
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-Para a organização e visualização dos dados do dataset, foram utilizadas as bibliotecas Pandas, Numpy e Matplotlib. Para a confecção do workflow do projeto, o grupo utilizou a ferramenta de desenho de workflows Draw.io. Para as tarefas de classificação e regressão sobre as imagens, foi utilizada unicamente a biblioteca PyTorch. A análise dos resultados finais (com as métricas de performance apropriadas) foi feita com a biblioteca Scikit-Learn.
-Todo o projeto foi desenvolvido, em linguagem Python, no formato de Notebooks do Google Colaboratory - com uso de GPUs/CPUs. Adicionalmente, todos os arquivos (raw, intermediários e finais) têm sido salvos na plataforma Google Drive - sendo, eventualmente, repassados para o Github.
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-A documentação com o detalhamento sobre todos os pacotes/bibliotecas utilizadas, assim como suas versões, pode ser encontrada no diretório ‘/src’. Instruções para instalação também estão inclusas.
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-# 3. Workflow
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-O Workflow para a reprodução dos estudos e experimentos feitos pode ser conferido abaixo.
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-# 4. Resultados Finais
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-Nesta seção, apresentamos os resultados finais do projeto, considerando todos os experimentos realizados.
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-## 4.1 Classificação de Tumores
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-### 4.1.1 Experimento Baseline:
-#### 4.1.1.1 Performance Geral
-A Figura 9 apresenta a ROC Curve do experimento Baseline (treinamento/validação/teste com todos os tecidos). Neste cenário, a EfficientNet_B0 apresentou um desempenho elevado (AUC=0.974), indicando que mesmo sem qualquer tipo de pré-processamento, foi possível identificar a existência de células neoplásicas na maior parte das imagens de teste. Os pontos coloridos correspondem aos valores de threshold que maximizam o Índice de Youden, o G-Mean e o F1-Score. É possível ver na Figura 6, que mostra o True Positive Rate e o False Positive Rate em função do Decision Threshold, que o F1-Score é máximo para o valor de Threshold igual a 0.22. Em termos de desempenho, este limiar é equivalente aos obtidos com G-Mean e o Índice de Youden, porém, a escolha de um D. Threshold inferior é interessante sob o ponto de vista clínico por retornarem valores mais elevados de falsos positivos. Clinicamente, é menos custoso ter falsos positivos no diagnóstico de câncer do que ter falsos negativos. Portanto, elegemos Decision Threshold=0.22 como o ponto ótimo de trabalho do modelo Baseline.
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-Fig. 9. ROC Curve da EfficientNet_B0 no cenário baseline (treino e teste com todos os tecidos). Os pontos coloridos correspondem aos valores de threshold que maximizam o Índice de Youden, o G-Mean e o F1-Score.
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-A Tabela 1 sintetiza algumas métricas de desempenho, para o estudo baseline, considerando também o valor de Decision Threshold que maximiza o F1-Score. É possível ver que, em geral, os valores obtidos de acurácia e precisão também são muito elevados (>90%), reafirmando que o modelo foi capaz de distinguir as principais diferenças contidas nas imagens.
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-Fig. 10. True Positive Rate e False Positive Rate em função do Decision Threshold para os dois estudos.
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-Tab. 1. Síntese das principais métricas de performance para os estudos: Baseline e experimento 1.
-|Estudos|AUC|TPR*|FPR*|Precision*|Accuracy*|F1-score*|D. Threshold*|
-|---|---|---|---|---|---|---|---|
-|Baseline|0\.974|0\.94|0\.07|0\.93|0\.94|0\.93|0\.22|
-* Métricas calculadas com base no valor ótimo (máximo) do F1-score, que retornou o resultado com o menor D. Threshold.
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-#### 4.1.1.2 Análise de desempenho por tecido
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-A Figura 11 mostra a performance do modelo baseline para diferentes tecidos. Apenas aquelas com as três maiores (Stomach, Lung, Prostate) e três menores (Uterus, HeadNeck, Bile-duct) performances estão representadas. Para as maiores performances, temos AUCs~1 - indicando uma classificação perfeita dos tecidos. Nos piores casos, temos AUC~0.89, que ainda é uma performance considerada razoável para um classificador. Por completeza, a Tabela 2 mostra o resultado para todos os tecidos e outras métricas de desempenho.
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-Fig. 11. ROC Curve comparando a performance do modelo baseline para diferentes tecidos. Apenas aquelas com as três maiores (Skin, Thyroid, Esophagus) e três menores (Liver, Bile-duct, Lung) performances estão representadas.
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-Tab. 2. Síntese das principais métricas de performance para o estudo Baseline considerando os diferentes tecidos.
-|N\. amostras|Types|AUC|TPR*|FPR*|Precision*|Accuracy*|F1-Score*|
-|---|---|---|---|---|---|---|---|
-|37|Skin|1\.0|1\.0|0\.0|1\.0|1\.0|1\.0|
-|45|Thyroid|0\.997|1\.0|0\.09|0\.92|0\.93|0\.96|
-|84|Esophagus|0\.997|0\.98|0\.08|0\.92|0\.95|0\.95|
-|35|Prostate|0\.99|1\.0|0\.23|0\.81|0\.91|0\.9|
-|39|Testis|0\.989|0\.86|0\.0|1\.0|0\.92|0\.92|
-|26|Kidney|0\.988|0\.88|0\.1|0\.9|0\.88|0\.89|
-|58|Cervix|0\.987|0\.95|0\.06|0\.94|0\.95|0\.94|
-|87|Adrenal\_gland|0\.983|0\.98|0\.03|0\.97|0\.98|0\.97|
-|76|HeadNeck|0\.978|0\.89|0\.05|0\.95|0\.92|0\.92|
-|470|Breast|0\.972|0\.95|0\.1|0\.9|0\.93|0\.92|
-|29|Stomach|0\.966|0\.94|0\.08|0\.92|0\.93|0\.93|
-|37|Uterus|0\.965|0\.96|0\.09|0\.91|0\.95|0\.93|
-|39|Pancreatic|0\.964|0\.85|0\.08|0\.91|0\.9|0\.88|
-|29|Bladder|0\.963|1\.0|0\.06|0\.94|0\.97|0\.97|
-|29|Ovarian|0\.961|0\.94|0\.08|0\.92|0\.93|0\.93|
-|288|Colon|0\.938|0\.86|0\.01|0\.99|0\.96|0\.92|
-|44|Liver|0\.93|0\.87|0\.0|1\.0|0\.93|0\.93|
-|84|Bile-duct|0\.913|0\.92|0\.33|0\.74|0\.82|0\.82|
-|36|Lung|0\.886|1\.0|1\.0|0\.5|0\.97|0\.67|
-* Métricas calculadas com base no valor ótimo (máximo) do F1-score do modelo Baseline junto aos dados de todos os tecidos.
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-#### 4.1.1.3 Identificando padrões nas imagens classificadas incorretamente
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-Nesta seção, exibimos alguns exemplos de imagens cuja a rede neural errou a classificação. A Figura 12 apresenta tanto as imagens originais quanto as respectivas máscaras de segmentação, junto com a predição feita pela EfficientNet_B0 e o resultado verdadeiro.
-Em muitos casos, notamos que a EfficientNet_B0 treinada confundia células de tipos diferentes (inflamatórias, epiteliais e etc) com as células neoplásicas - levando a predição incorreta de que haviam células neoplásicas na imagem. Por outro lado, houveram situações em que a região da célula neoplásica presente era pouco definida na imagem, ou estava em uma região de borda. Em alguns destes casos, a EfficientNet_B0 não foi capaz de detectar a presença das células neoplásicas, portanto.
-Estes problemas também podem ser a causa para a dificuldade da rede neural em operar com alguns tipos de tecidos, como visto anteriormente. Porém, reforçamos que esta afirmação só pode ser feita com absoluta certeza junto a presença de algum especialista na área de histologia.
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-Fig. 12. Exemplos de imagens de diferentes tecidos classificados incorretamente e suas respectivas masks.
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-### 4.1.2 Comparação entre experimentos
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-Fig. 11. ROC Curve comparando a performance do modelo baseline com o experimentos I e II.
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-Tab. 3. Síntese das principais métricas de performance para os três estudos envolvendo a identificação de células neoplásicas nos tecidos.
-|Estudo|AUC|TPR*|FPR*|Precision*|Accuracy*|F1-Score*|
-|---|---|---|---|---|---|---|
-|Baseline|0\.974|0\.94|0\.07|0\.93|0\.94|0\.93|
-|Experiment I|0\.859|0\.59|0\.07|0\.89|0\.72|0\.71|
-|Experiment II|0\.852|0\.92|0\.42|0\.69|0\.75|0\.79|
-* Métricas calculadas com base no valor ótimo (máximo) do F1-score do modelo Baseline junto aos dados de todos os tecidos.
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-#### 4.1.2.1 Performance entre tecidos para o experimento II
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-Fig. 12. ROC Curve comparando a performance do modelo obtido no experimento II para diferentes tecidos. Apenas aquelas com as três maiores e três menores performances estão representadas.
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-## 4.2 Classificação de Tecidos
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-## 4.2.1 Experimentos I e II (One vs All)
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-Tab. 4. Síntese das principais métricas de performance para os experimentos I e II, que usam uma abordagem One vs All para a classificação de tecidos.
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-|Estudo|AUC|TPR*|FPR*|Precision*|Accuracy*|F1Score*|
-|---|---|---|---|---|---|---|
-|Experiment\_I|0\.995|0\.99|0\.0|1\.0|0\.99|0\.99|
-|Experiment\_II|0\.995|0\.99|0\.0|1\.0|0\.99|0\.99|
-* Métricas calculadas com o valor default do decision threshold (=0.5).
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-## 4.2.2 Experimento III (All vs All)
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-Fig. 13. Matriz de confusão da EfficientNetB0 treinada para classificar todos os tecidos.
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-General accuracy: 0.9739
-General precision: 0.9661
-General F1 score: 0.9570
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-Tab. 4. Síntese das principais métricas de performance para a EfficientNet_B0 aplicada na classificação de cada tecido.
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-|Classe|precision|recall|f1-score|N. de amostras|
-|---|---|---|---|---|
-|Adrenal\_gland|0\.9666666666666667|1\.0|0\.983050847457627|87\.0|
-|Bile-duct|0\.9120879120879121|0\.9880952380952381|0\.9485714285714287|84\.0|
-|Lung|0\.9210526315789473|0\.9722222222222222|0\.9459459459459458|36\.0|
-|Ovarian|0\.9310344827586207|0\.9310344827586207|0\.9310344827586207|29\.0|
-|Pancreatic|0\.9736842105263158|0\.9487179487179487|0\.9610389610389611|39\.0|
-|Prostate|0\.9705882352941176|0\.9705882352941176|0\.9705882352941176|34\.0|
-|Skin|0\.9166666666666666|0\.8918918918918919|0\.9041095890410958|37\.0|
-|Stomach|1\.0|1\.0|1\.0|29\.0|
-|Testis|0\.9487179487179487|0\.9487179487179487|0\.9487179487179487|39\.0|
-|Thyroid|1\.0|0\.9333333333333333|0\.9655172413793104|45\.0|
-|Uterus|0\.9705882352941176|0\.8918918918918919|0\.9295774647887325|37\.0|
-|Bladder|1\.0|0\.8275862068965517|0\.9056603773584906|29\.0|
-|Breast|0\.9873417721518988|0\.9957446808510638|0\.9915254237288136|470\.0|
-|Cervix|0\.9649122807017544|0\.9482758620689655|0\.9565217391304347|58\.0|
-|Colon|0\.9829351535836177|1\.0|0\.9913941480206541|288\.0|
-|Esophagus|1\.0|0\.9404761904761905|0\.9693251533742331|84\.0|
-|HeadNeck|0\.9743589743589743|1\.0|0\.9870129870129869|76\.0|
-|Kidney|0\.9583333333333334|0\.8846153846153846|0\.9199999999999999|26\.0|
-|Liver|0\.9761904761904762|0\.9318181818181818|0\.9534883720930233|44\.0|
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-## 4.3 Contagem de células
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-### 4.3.1 Desempenho geral e por tecido
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-Tab. 5. Comparação de atributos estatísticos (Mean, standard-deviation (STD), Median, Min e Max) das distribuições dos dados reais e preditos pela EfficientNet_B0. Análise feita para o número de células totais e neoplásicas. Para as predições, foram calculados os valores de Mean Squared Error (MSE) e Mean Absolute Error (MAE).
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-| EfficientNet_B0 performance w.r.t the Test images (N=1571) |
-| ---------------------------------------------------------- |
-| | Actual | Predicted |
-| Feature | Mean | STD | Median | Min | Max | Mean | STD | Median | Min | Max | MAE | MSE |
-| N. of
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-Neoplasic Cells | 9.21 | 13.97 | 1 | 0 | 112 | 9.36 | 12.91 | 3 | 0 | 100 | 2.2 | 16.8 |
-| N. of Total Cells | 23.71 | 20.49 | 19 | 0 | 196 | 23.17 | 20.24 | 19 | 0 | 225 | 2.7 | 16.4 |
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-Fig. 14. Comparação entre os valores preditos do número total de células (gráfico superior) e de células neoplásicas (gráfico inferior) pela EfficientNet_B0, assim como os valores esperados para a distribuição das imagens da amostra de testes. O gráfico da esquerda mostra a correlação entre as predições e os seus respectivos valores verdadeiros. A linha diagonal tracejada, que indica um regressor ideal, foi incluída para comparação. Por completeza, o gráfico da direita mostra a correlação dos valores preditos com a diferença entre as predições e os valores esperados.
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-Fig. 15. Boxplots representando a distribuição do Erro Absoluto cometido pela EfficientNet_B0 com relação a todos os tecidos da amostra de testes na contagem do número total de células (gráfico superior) e de células neoplásicas (gráfico inferior). As linhas amarelas indicam a mediana enquanto os triângulos verdes representam o Mean Absolute Error (MAE). A linha azul tracejada (MAE=12) indica a performance obtida na referência [6] e foi incluída para comparação.
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-### 4.3.1 Inspeção visual das predições feitas pela EfficientNet_B0
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-Abaixo, temos alguns exemplos de imagens com as respectivas masks relacionadas com a performance da EfficientNet_B0. Olhando as imagens, podemos concluir que:
-Em alguns casos, o modelo foi capaz de reconhecer com perfeição todas as estruturas dos tecidos. Identificamos também que a reden neural apresentou uma Dificuldade maior em diferenciar as células neoplásicas das demais (especialmente as inflamatórias e epiteliais)
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-Fig. 16. Exemplos de imagens de diferentes tecidos classificadas incorretamente e suas respectivas masks.
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-# 5. Conclusão e futuro
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-## Referências
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-[1]: G., Jevgenij et. al, “PanNuke Dataset Extension, Insights and Baselines”, 2020.
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-[2]: Defining Cancer. National Cancer Institute
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-[3]: Bhuiyan MR, Abdullah J. Detection on Cell Cancer Using the Deep Transfer Learning and Histogram Based Image Focus Quality Assessment. Sensors (Basel). 2022
-Sep 16;22(18):7007. doi: 10.3390/s22187007. PMID: 36146356; PMCID: PMC9504738.
-
-[4]: Jaber, N. "Can Artificial Intelligence Help See Cancer in New, and Better, Ways?" (cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging). March 22, 2022.
-
-[5]: Rachel. "Classification and Types of Epithelial Tissues" (rsscience.com/epithelium-classification-and-types/)
-
-[6]: Lavitt, Falko, et al. "Deep learning and transfer learning for automatic cell counting in microscope images of human cancer cell lines." Applied Sciences 11.11 (2021): 4912.
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