Contrastive Deep Encoding Enables Uncertainty-aware Machine-learning-assisted Histopathology

Deep neural network models can learn clinically relevant features from millions of histopathology images. However generating high-quality annotations to train such models for each hospital, each cancer type, and each diagnostic task is prohibitively laborious. On the other hand, terabytes of training data -- while lacking reliable annotations -- are readily available in the public domain in some cases. In this work, we explore how these large datasets can be consciously utilized to pre-train deep networks to encode informative representations. We then fine-tune our pre-trained models on a fraction of annotated training data to perform specific downstream tasks. We show that our approach can reach the state-of-the-art (SOTA) for patch-level classification with only 1-10% randomly selected annotations compared to other SOTA approaches. Moreover, we propose an uncertainty-aware loss function, to quantify the model confidence during inference. Quantified uncertainty helps experts select the best instances to label for further training. Our uncertainty-aware labeling reaches the SOTA with significantly fewer annotations compared to random labeling. Last, we demonstrate how our pre-trained encoders can surpass current SOTA for whole-slide image classification with weak supervision. Our work lays the foundation for data and task-agnostic pre-trained deep networks with quantified uncertainty.Comment: 18 pages, 8 figure

Extração e classificação dos parâmetros do corpo humano para análise e reconhecimento da marcha

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.A análise da marcha humana é considerada como uma nova ferramenta biométrica pela capacidade de obter as métricas do corpo à distância. Os identificadores biométricos possuem propriedades que tecnologicamente podem medir e analisar as características do corpo humano, utilizados como forma de identificação e controle de acesso para segurança. O reconhecimento através da apropriada interpretação dos parâmetros da marcha é um problema importante para classificação de padrões. Este trabalho possui como finalidade desenvolver um sistema de processamento de imagens que seja capaz de extrair padrões do movimento para a análise da marcha e apresentar um diagnóstico comparativo entre diferentes tipos de redes neurais, para a aplicação de técnicas que possam determinar a qualidade e eficácia das estatísticas para a identificação humana. Para este objetivo, utilizou-se dados de voluntários a partir do aplicativo desenvolvido em C# com base na análise tridimensional feita pela câmera Kinect da Microsoft, onde é possível identificar o esqueleto humano e extrair automaticamente os parâmetros cinéticos e cinemáticos. Os resultados obtidos revelaram a viabilidade para o processo de extração dos parâmetros da marcha e do reconhecimento do corpo humano.Abstract : The analysis of human gait is considered as a new biometric tool for the ability to obtain the metrics of the body at a distance. Biometric identifiers have properties that technology can measure and analyze the characteristics of the human body, used as a form of identification and access control for security. The recognition through suitable interpretation of parameters of the gait is a major problem for pattern classification. This work has as purpose to develop an image processing system that is able to extract patterns of movement for gait analysis and to present a comparative diagnosis between different types of neural networks, for applying techniques that can to determine the quality and efficacy of the statistics for human identification. For this objective, we used data from volunteers from the application developed in C# based on three-dimensional analysis made by Microsoft's Kinect camera, where it is possible to identify the human skeleton and automatically extract the kinetic and kinematic parameters. The results obtained proved the feasibility to extraction process of gait parameters and the recognition of the human body