Detección de mitosis mediante redes neuronales
Si tiene suficientes datos, puede entrenar una red neuronal desde cero, una red que aprenda automáticamente las características relevantes y que simultáneamente actúe como un clasificador posterior.
Tome como ejemplo las células detectoras que experimentan mitosis. Aquí tenemos una red neuronal convolucional simple que puede hacer el trabajo.
La información para el entrenamiento y análisis ha sido extraída del Desafío de evaluación de la proliferación de tumores 2016. La información ha sido preprocesada en 97x97 imágenes, centradas en las células en cuestión.
Use aproximadamente las tres cuartas partes de los datos para el entrenamiento y el resto para las pruebas.
Un subconjunto de muestras de mitosis se ve así.
Un subconjunto de muestras que no están en mitosis se ve así.
Nuevamente, para aumentar el conjunto de entrenamiento, realice la duplicación de imágenes y rotaciones.
Calcule las métricas del clasificador y verifique la efectividad de la red neuronal.
Teniendo en cuenta esta tarea desafiante, una tasa de error de menos del 10% es comparable a lo que lograría un patólogo.