Augmentation du cycle-GAN spécifique à un domaine

Ecrit par Tribun le

Augmentation du cycle-GAN spécifique à un domaine

[23 FEVRIER, 2022]

Auteurs: Rutger H.J. Fick, Alizera Moshayedi, Gauthier Roy, Jules Dedieu, Stéphanie Petit, and Saima Ben Hadj - Tribun Health, Paris, France

Abstract. En tant que 3ème lauréat du concours de détection de mitoses MIDOG, nous avons créé un algorithme en cascade composé d'un détecteur Mask-RCNN, suivi d'un ensemble de classification composé de ResNet50 et DenseNet201 pour affiner les candidats mitotiques détectés. Les données d'entraînement MIDOG sont constituées de 200 images provenant de quatre scanners, dont trois sont annotées pour les instances mitotiques avec des annotations de centroïdes. Nos principaux choix algorithmiques sont les suivants : tout d'abord, pour améliorer la généralisation de nos réseaux de détection et de classification, nous utilisons un GAN à cycle résiduel de pointe pour transformer chaque domaine de scanner en autant de domaines de scanner. Pendant l'apprentissage, nous chargeons ensuite aléatoirement, pour chaque image, l'un des quatre domaines. De cette façon, nos réseaux peuvent apprendre du quatrième domaine de scanner non annoté même si nous n'avons pas d'annotations pour celui-ci. Deuxièmement, pour l'entraînement du réseau de détection, plutôt que d'utiliser des boîtes de délimitation à taille fixe basées sur les centroïdes, nous créons des boîtes de délimitation spécifiques aux mitoses. Pour ce faire, nous annotons manuellement une petite sélection de mitoses, nous formons un Mask-RCNN sur ce petit ensemble de données et nous l'appliquons au reste des données pour obtenir des annotations complètes. Nous avons entraîné l'ensemble des classifications de suivi en utilisant uniquement les exemples positifs et négatifs complexes fournis par le défi. Sur l'ensemble de test préliminaire et final, l'algorithme obtient un score F1 de 0,7578 et 0,7361, respectivement, ce qui nous place en deuxième place préliminaire et en troisième place finale au classement.

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