Deep Learning Methods for Grading Head and Neck Squamous Lesions from Whole Slide Images
Méthodes d'apprentissage automatisé pour l'amélioration du diagnostic des cancers épidermoïdes du larynx à partir d'images histologiques
Abstract
This thesis explores the use of computational pathology to evaluate and grade precancerous and cancerous lesions of the larynx, a condition subject to subjective classification by pathologists. By using Al models and a vast database of histological images, we have developed diagnostic assistive tools that enhance the inter and intra observer reproducibility, thereby improvings patient care.
Cette thèse explore l'utilisation de la pathologie computationnelle pour évaluer et grader les lésions précancéreuses et cancéreuses du larynx, une condition sujette à une classification subjective de la part des pathologistes. En utilisant des modèles d'IA et une vaste base de données d'images histologiques, nous avons développé des outils d'aide au diagnostic améliorant la reproductibilité inter et intra observateurs, permettant ainsi une meilleure prise en charge des patients.
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