23.10.2018, 16:00 Uhr
Universität Wien
Besprechungsraum 4.34
Währinger Str. 29
1090 Wien
Titel: Cancer recognition in histological specimens of breast cancer tissue by means of arti cial intelligence
Kurzfassung:
In einigen bisher publizierten Arbeiten wurde gezeigt, dass es möglich ist, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Bereiche von Tumorzellen in histologischen Praparaten zu identi zieren. Für diese Arbeiten wurden üblicherweise nur ein oder wenige verschiedene neuronale Netzwerke verwendet und die Grösse des Fensters für den ersten Layer des neuronalen Netzwerks war darüberhinaus ebenfalls meist festgelegt. Bis heute ist jedoch unklar welche Netzwerkarchitektur und welche Fenstergrösse die besten Resultate liefern. In meiner Arbeit habe ich vier verschiedene Fenstergrössen und verschiedene Netzwerkkon gurationen ausprobiert. Die errechneten Modelle wurden mit verschiedenen Bagging und Boosting Methoden kombiniert und dadurch entstanden neue Modelle für die Klass kation der Bilder. Für die Durchführung wurde cloud computing mit einer zentralisierten Datenbank verwendet. An der Spitze des Verarbeitungsstapels stand ein genetischer Algorithmus, der die Hyperparameter der besten bisher gefundenen Modelle kombiniert. Die Auswertung erfolgte sowohl mittels statistischer Methoden alsoauch durch Clusteranalyse. Für diese Arbeit wurde verschiedenen Programme in Python basierend auf den Keras und Tensorflow Bibliotheken implementiert. Mehr als 900 verschiedene Hyperparameterkombinationen wurden mit Bildern von Brustkrebs getestet.