Série de séminaires sur l'IA 2022 : Ruchika Verma

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 13 mai 2022, Ruchika Verma, spécialiste de l'apprentissage automatique chez Amii, a présenté un exposé intitulé "Machine Learning to Predict Survival and Treatment Outcomes for Cancer Patients" (Apprentissage automatique pour prédire la survie et les résultats du traitement des patients atteints de cancer) lors du séminaire sur l'IA.

L'évaluation manuelle des images médicales est un défi en raison de la grande variabilité intra- et inter-observateurs. Grâce à l'amélioration des techniques et du matériel de vision par ordinateur, il est désormais possible d'évaluer quantitativement les caractéristiques visuelles subtiles des images histopathologiques et diagnostiques qui sont généralement difficiles à évaluer manuellement. La segmentation des tumeurs et des noyaux est l'un des modules clés de l'analyse des images histopathologiques qui pourrait faciliter l'analyse en aval des échantillons de tissus pour évaluer non seulement les grades ou les stades du cancer, mais aussi pour prédire la récidive tumorale, l'efficacité du traitement et pour quantifier l'hétérogénéité intra-tumorale. L'identification de différents types de noyaux, tels que les noyaux épithéliaux, les neutrophiles, les lymphocytes, les macrophages, etc., pourrait fournir des informations sur la réponse immunitaire de l'hôte qui pourraient faire progresser notre compréhension des mécanismes régissant la résistance aux traitements et l'immunité adaptative dans les cancers de divers organes.

La présentation de Ruchika donne un aperçu des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe pour la segmentation et la classification des noyaux à partir d'images de tissus colorés au H&E, tout en donnant un aperçu du processus de création de l'un des plus grands ensembles de données de segmentation des noyaux et de l'organisation de deux concours internationaux sur ce thème. Shel aborde également quelques projets d'application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'identification de multiples sous-types moléculaires coexistants de cancer du sein chez un patient, la prédiction de l'issue d'un traitement basé sur la radiomique chez des patients atteints de glioblastome, et la prédiction personnalisée de la survie à partir de données transcriptomiques complètes de cancers.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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