Évaluation et adaptation de réseaux VGG16 pour la détection de carcinome sur des lames d'histologie: de la résection à la biopsie

La classification assistee par ordinateur des images histologiques est un sujet de plus en plus populaire pour les applications d’apprentissage profond. Les images histologiques sont multi-gigapixels, hierarchiques et de dimensions non uniformes, alors que les images de biopsie sont de meme nature mais contiennent une quantite tres limitee de tissus, ce qui pose de nouveaux defis a la pathologie computationnelle. L’analyse de la biopsie est une tâche clinique difficile, mais elle joue parfois un role decisif dans le diagnostic et la selection de la gestion du traitement. Dans cette etude, nous avons effectue une optimisation de l’architecture et des parametres pour VGG16, et avons montre qu’ils avaient la capacite d’identifier les tumeurs sur les images histologiques de resection. Nous avons egalement demontre leur generalisabilite aux images histologiques des biopsies de carcinome hepatocelluclaire et propose en outre une strategie de chevauchement pour ameliorer les resultats.