Metodologia para a classificação multiclasse de imagens histológicas baseada em inteligência artificial explicável

Methodology for multiclass classification of histological images based on explainable artificial intelligence

dc.contributorNascimento, Marcelo Zanchetta do
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088
dc.contributorMartins, Luiz Gustavo Almeida
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2546751023256424
dc.contributorTravençolo, Bruno Augusto Nassif
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2590427557264952
dc.contributorMartins, Alessandro Santana
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5858025881688783
dc.creatorFaria, Tiago Pereira de
dc.date2022-08-16T16:55:30Z
dc.date2022-08-16T16:55:30Z
dc.date2022-04-29
dc.date.accessioned2023-09-28T21:12:58Z
dc.date.available2023-09-28T21:12:58Z
dc.identifierFARIA, Tiago Pereira de. Metodologia para a classificação multiclasse de imagens histológicas baseada em inteligência artificial explicável. 2022. 118 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.198
dc.identifierhttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35475
dc.identifierhttps://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.198
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9066059
dc.descriptionComputer-aided diagnostic (CAD) systems have been studied as a tool to decrease inter-expert variability and streamline the diagnostic process. In this type of system, computer vision and machine learning techniques are usually employed in the automatic diagnosis from histopathological images. Despite resulting in high precision classifiers, many of these methods are black boxes, in which the knowledge used in the decision is implicit in the model, or is represented in a complex way. This aspect decreases the reliability of the system and makes it difficult to debug. In this context, this work proposes a methodology that integrates multiclass classification and explainable artificial intelligence (XAI) methods to build more interpretable and reliable CAD systems. The prediction is made from morphological and non-morphological descriptors, extracted from the cell nuclei identified in the segmented images. These descriptors are pre-processed and used in the construction of the models. In order to improve the understanding of classifications, our methodology integrates different XAI techniques. A strategy based on binary predictors estimates the reliability of model decisions, categorizing them as reliable, uncertain or inconclusive. Then, methods based on Anchors and Shapley Additive Explanations (SHAP) are used to explain the global and local behavior of the model. A new way of displaying anchors provides an alternative to interpret the predictive model's decision. Finally, a data display approach, based on histograms and 3D visualizations, helps in the diagnosis of uncertain or inconclusive cases. This methodology was evaluated in the classification of histological images of non-Hodkin lymphomas and oral dysplasias, resulting in models with an average accuracy of around 94% and 92%, respectively. Based on the interpretation analyses, it was possible to improve the understanding of the behavior of multiclass classifiers.
dc.descriptionCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.descriptionFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.descriptionDissertação (Mestrado)
dc.descriptionSistemas de diagnóstico apoiado por computador (CAD) têm sido estudados como uma ferramenta para diminuir a variabilidade entre especialistas e agilizar o processo de diagnóstico. Nesse tipo de sistema, técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina costumam ser empregadas no diagnóstico automático a partir de imagens histopatológicas. Apesar de resultar em classificadores de alta precisão, muitos desses métodos são caixas-pretas, em que o conhecimento usado na decisão está implícito no modelo, ou é representado de forma complexa. Esse aspecto diminui a confiabilidade do sistema e dificulta sua depuração. Nesse contexto, este trabalho propõe uma metodologia que integra métodos de classificação multiclasse e de inteligência artificial explicável (XAI) para a construção de sistemas CAD mais interpretáveis e confiáveis. A predição é feita a partir de descritores morfológicos e não-morfológicos, extraídos dos núcleos celulares identificados nas imagens segmentadas. Esses descritores são pré-processados e empregados na construção dos modelos. A fim de melhorar a compreensão acerca das classificações, nossa metodologia integra diferentes técnicas de XAI. Uma estratégia baseada em preditores binários estima a confiabilidade das decisões do modelo, categorizando-as em confiáveis, incertas ou inconclusivas. Então, métodos baseados em âncoras (anchors) e no Shapley Additive Explanations (SHAP) são usados para explicar o comportamento global e local do modelo. Uma nova forma de exibição das âncoras fornece uma alternativa para interpretar a decisão do modelo preditivo. Por fim, uma abordagem de exibição dos dados, baseada em histogramas e visualizações 3D, auxilia no diagnóstico dos casos incertos ou inconclusivos. Essa metodologia foi avaliada na classificação de imagens histológicas de linfomas não Hodkin e de displasias orais, resultando em modelos com uma acurácia média em torno de 94% e 92%, respectivamente. Com base nas análises de interpretação, foi possível melhorar a compreensão sobre o comportamento de classificadores multiclasse.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia
dc.publisherBrasil
dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
dc.subjectInteligência artificial explicável
dc.subjectExplainable artificial intelligence
dc.subjectClassificação multiclasse
dc.subjectMulticlass classification
dc.subjectDescritores morfológicos e não-morfológicos
dc.subjectMorphological and non-morphological descriptors
dc.subjectImagens histológicas
dc.subjectHistological images
dc.subjectSistema de apoio ao diagnóstico
dc.subjectDiagnostic support system
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
dc.subjectComputação
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectHistologia - Técnica
dc.subjectDiagnóstico por imagem
dc.titleMetodologia para a classificação multiclasse de imagens histológicas baseada em inteligência artificial explicável
dc.titleMethodology for multiclass classification of histological images based on explainable artificial intelligence
dc.typeDissertação


Este ítem pertenece a la siguiente institución