en en en fi en en fi en en zh fi fi en fi en en en en en en id fr de en en en en en fi en en en en en tr eu es en en sl en en en fi fi en en en en fi en en en en en it fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Transformers for breast cancer classification
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Show download detailsHide download details
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Rintasyöpä on maailmanlaajuisesti naisten yleisin syöpä, sen varhainen havaitseminen voi merkittävästi vähentää siihen liittyvää kuolleisuutta. Histopatologista analyysiä tarvitaan kasvainten laadun määrittämiseksi solutasolla. Histopatologisten kuvien manuaalinen analyysi vie kuitenkin aikaa ja on altis virheille. Syväoppimiseen pohjautuvassa tutkimuksessa on esitetty menetelmiä rintasyövän tunnistamiseen, jotka voivat auttaa patologeja diagnosoimisessa. Konvoluutioneuroverkot ovat pitkään olleet käytetyin menetelmä rintasyövän luokitteluun syväoppimisessa, mutta ne ovat enimmäkseen rajoittuneet keskittymään kuvien paikallisiin ominaisuuksiin. Vision Transformer on osoittautunut suoriutumaan konvoluutioneuroverkkoja paremmin useissa kuvanluokittelutehtävissä, koska se pystyy keskittymään kuvien pitkän matkan riippuvuuksiin. Tämän tutkielman tavoitteena on arvioida Vision Transformer -pohjaisten mallien suorituskykyä vertaamalla niitä yleisesti käytettyyn konvoluutioneuroverkkoon ResNet-50, kokeilut suoritetaan PCam-aineistolla. Mallien koulutuksessa hyödynnämme sekä perinteistä siirto-oppimiseen perustuvaa lähestymistapaa että myös toimialuekohtaiseen esikoulutukseen perustuvaa lähestymistapaa. Osoitamme, että implementoiduilla Vision Transformer -malleilla saadaan parempia tuloksia kuin ResNet-50 -mallilla. Parhaalla mallilla B/16 saavutettiin paras AUC-tulos arvolla 0.97315. Toimialuekohtaisen esikoulutuksen käyttö parantaa suorituskykyä kaikissa malleissa paitsi Ti/16 malleissa. ...
Breast cancer is the most common cancer worldwide in females apart from non-melanoma skin cancer. Detecting breast cancer as early as possible could significantly reduce its death rates. Histopathological analysis of the breast tissues is needed for determining the malignancy of the tumor on a cellular level. Manual analysis of histopathological images is time consuming and sensitive to human errors. Deep learning has introduced methods for recognizing breast cancer to assist pathologists in their diagnostic workflow. The convolutional neural networks have for long been the bandwagon deep learning model for breast cancer classification, but they are mostly limited at focusing on local variations in image patterns. The Vision Transformer, which originated from the dominant Transformer architecture in natural language processing has shown to outperform convolutional neural networks on several image classification benchmarks, due to its ability to focus on long range dependencies in images. In this thesis we aim to evaluate the performance of Vision Transformer based models by comparing them to the commonly used convolutional neural network ResNet-50 on the PCam-dataset. For training we utilize both the conventional transfer learning based approach and also an pre-training approach based on domain adaptation. We demonstrate the effectiveness of the implemented Vision Transformer models in the medical domain, by obtaining better results than the ResNet-50 on the PCam-dataset, with the best model B/16 achieving the best AUC score of 0.97315. The use of domain-based pre-training shows a performance gain for every model except the Ti/16-family models. ...
image classification vision transformer transformer convolutional neural network syväoppiminen rintasyöpä syöpätaudit neuroverkot konenäkö deep learning breast cancer cancerous diseases neural networks (information technology) computer vision
Show full item record
Pro gradu -tutkielmat [24074]
Showing items with similar title or keywords.
The potential of convolutional neural network in the evaluation of tumor-stroma ratio from colorectal cancer histopathological images
Tässä Pro gradu-työssä tutkitaan konvoluutioneuroverkkojen käyttömahdollisuuksia histopatologisista kuvista tehtävässä kasvain-strooma suhdeluvun arvioinnissa. Tarkoituksena on selvittää, mikä on siirto-opettamisen vaikutus, ...
Hyper-flexible Convolutional Neural Networks based on Generalized Lehmer and Power Means
Terziyan, Vagan; Malyk, Diana; Golovianko, Mariia; Branytskyi, Vladyslav (Elsevier, 2022)
Convolutional Neural Network is one of the famous members of the deep learning family of neural network architectures, which is used for many purposes, including image classification. In spite of the wide adoption, such ...
Tree species classification of drone hyperspectral and RGB imagery with deep learning convolutional neural networks
Nezami, Somayeh; Khoramshahi, Ehsan; Nevalainen, Olli; Pölönen, Ilkka; Honkavaara, Eija (MDPI AG, 2020)
Interest in drone solutions in forestry applications is growing. Using drones, datasets can be captured flexibly and at high spatial and temporal resolutions when needed. In forestry applications, fundamental tasks include ...
Classification of Heart Sounds Using Convolutional Neural Network
Li, Fan; Tang, Hong; Shang, Shang; Mathiak, Klaus; Cong, Fengyu (MDPI, 2020)
Heart sounds play an important role in the diagnosis of cardiac conditions. Due to the low signal-to-noise ratio (SNR), it is problematic and time-consuming for experts to discriminate different kinds of heart sounds. Thus, ...
Validation of the breast cancer Analysis Protocol Packages (APPs) for the determination of estrogen and progesterone receptors (ER, PR), human epidermal growth factor recep- tor 2 (HER2) and proliferation index (Ki67) in breast cancer
Rintasyöpä on naisten yleisin syöpä maailmassa. Sillä on merkittävä vaikutus kansanterveyteen sekä yhteiskuntaan ja tämän vuoksi sitä on tutkittu laajasti jo pitkään. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena on validoida kaupallisen ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.