Meetup #AperiTech della Community di Deep Learning Italia!

Deep Learning Italia” Online Conference.

Si affronteranno temi legati esclusivamente alla progettazione e implementazione di Reti Neurali e il Deep Learning nell'Intelligenza Artificiale di oggi.

Il Meetup di DLI nasce dall'esigenza di sopperire alla carenza di meetup tecnici sul Deep Learning in Italia mentre ormai se ne contano molteplici in altre città del mondo come Londra, Amsterdam e San Francisco. Il Meetup sarà orientato sia alla ricerca accademica e che al mondo delle startup.

Marco Caballo, PhD. Advanced X-Ray Tomographic Imaging (AXTI) Lab, Department of Medical Imaging, Radboud University Medical Center, Nijmegen, the Netherlands

Titolo: Deep learning per diagnosi di cancro al seno in immagini tomografiche

Abstract: Il cancro al seno rimane ai primi posti per incidenza nelle donne di tutto il mondo. L’introduzione di programmi di screening negli scorsi decenni e il miglioramento delle cure hanno aiutato a ridurne la mortalita’, ma si stima che oltre 130,000 donne in Europa, e mezzo milione nel mondo, muoiono ogni anno di cancro al seno. Per ridurre la sua mortalita’, si puo’ e si deve agire su ogni livello, dal migliorare la detection in screening, fino al personalizzare il trattamento per ogni paziente. Tra questi livelli, diagnosticare il cancro ad uno stadio iniziale, in modo certo, rapido e non invasivo, e’ cruciale per migliorare le speranze di sopravvivenza della paziente. Questo studio ha come scopo di migliorare la diagnosi di cancro al seno attraverso l’analisi di immagini senologiche tomografiche usando approcci di deep learning. Questo scopo viene raggiunto tramite due livelli. Nel primo, diverse architetture sono state sviluppate per segmentare i tumori presenti nelle immagini, e per quantificarne il grado di malignita’. Nel secondo livello, metodi per modellizzare l’incertezza nelle predizioni basati su inferenza bayesiana sono stati implementati. L’effetto di tale incertezza sulle predizioni di malignita’ e’ stato studiato, ed utilizzato per migliorare le performance. L’approccio studiato ha dimostrato buoni livelli di performance nel classificare tumori al seno come benigni o maligni, e apre dunque le porte per un potenziale uso dell’Intelligenza Artificiale per migliorare la diagnosi di cancro al seno basato su immagini tomografiche. Il prossimo passo e’ ulteriore validazione dei risultati ottenuti, possibilmente in modo prospettivo, su nuovi dataset esterni.

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