Soutenance de thèse de Mickael Tardy (équipe SIMS)
12 octobre 2021 @ 8 h 30 min - 10 h 30 min
Mickael Tardy, doctorant au sein de l’équipe SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Apprentissage profond, Imagerie du sein, Classification, Segmentation, Supervision faible » / « Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer »
12 octobre 2021 à 8h30, dans l’amphi du bât. S sur le site de Centrale Nantes. La participation à distance est possible sur https://ec-nantes.zoom.us/j/96524720031 (mot de passe : .hQf3mFm)
Jury :
– Directeur de thèse : Diana Mateus
– Co-encadrant : NA
– Rapporteurs : Elsa Angelini (Senior Data Scientist, ICL / Maitre de Conférences, Telecom Paris) ; Gustavo Carneiro (Professeur, The University of Adelaide),
– Autres membres : Sébastien Molière (Praticien hospitalier, CHU de Strasbourg) ; François Rousseau (Professeur, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire) ; Maria A. Zuluaga (Maître de Conférences, EURECOM)
Résumé : Le cancer du sein est un des plus répandus chez la femme. Le dépistage systématique permet de baisser le taux de mortalité mais crée une charge de travail importante pour les professionnels de santé. Des outils d’aide au diagnostic sont conçus pour réduire ladite charge, mais un niveau de performance élevé est attendu. Les techniques d’apprentissage profond peuvent palier les limitations des algorithmes de traitement d’image traditionnel et apporter une véritable aide à la décision. Néanmoins, plusieurs verrous technologiques sont associés à l’apprentissage profond appliqué à l’imagerie du sein, tels que l’hétérogénéité et le déséquilibre de données, le manque d’annotations, ainsi que la haute résolution d’imagerie. Confrontés auxdits verrous, nous abordons la problématique d’aide au diagnostic de plusieurs angles et nous proposons plusieurs méthodes constituant un outil complet. Ainsi, nous proposons deux méthodes d’évaluation de densité du sein étant un des facteur de risque, une méthode de détection d’anormalités, une technique d’estimation d’incertitude d’un classifieur basé sur des réseaux neuronaux, et une méthode de transfert de connaissances depuis mammographie 2D vers l’imagerie de tomosynthèse. Nos méthodes contribuent notamment à l’état de l’art des méthodes d’apprentissage faible et ouvrent des nouvelles voies de recherche.
Mots-clés : Apprentissage profond, Imagerie du sein, Classification, Segmentation, Supervision faible
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Abstract: Breast cancer has the highest incidence amongst women. Regular screening allows to reduce the mortality rate, but creates a heavy workload for clinicians. To reduce it, the computer-aided diagnosis tools are designed, but a high level of performances is expected. Deep learning techniques have a potential to overcome the limitations of the traditional image processing algorithms. Although several challenges come with the deep learning applied to breast imaging, including heterogeneous and unbalanced data, limited amount of annotations, and high resolution. Facing these challenges, we approach the problem from multiple angles and propose several methods integrated in complete solution. Hence, we propose two methods for the assessment of the breast density as one of the cancer development risk factors, a method for abnormality detection, a method for uncertainty estimation of a classifier, and a method of transfer knowledge from mammography to tomosynthesis. Our methods contribute to the state of the art of weakly supervised learning and open new paths for further research.
Keywords: Deep learning, Breast Imaging, Classification, Segmentation, Weak supervision
