Introduction
Le développement d'un classificateur d'images de cancer du poumon est un projet passionnant qui combine l'apprentissage automatique et l'imagerie médicale. L'objectif est de créer un modèle capable de classer les images de tissus en trois catégories : Adénocarcinome, Bénin et Carcinome à Cellules Squameuses.
Contexte Technique
Le projet utilise un jeu de données public de Kaggle sur l'histopathologie du cancer du poumon, composé de trois classes équilibrées avec des dossiers d'entraînement et de test séparés. Le modèle est construit à l'aide de Keras et de TensorFlow, avec une architecture de convolution simple et une couche de dropout pour éviter le surapprentissage.
Le modèle est entraîné sur un GPU unique avec un optimiseur Adam et une fonction de perte d'entropie croisée catégorielle. Les poids entraînés sont sauvegardés dans un fichier h5 pour être chargés par l'application Flask au démarrage.
Analyse et Implications
Les résultats montrent une précision d'entraînement de 95%, une précision de validation de 96% et une précision de test de 97%. Les métriques de précision et de rappel par classe montrent que le modèle est équilibré et ne sur-estime pas la classe majoritaire.
Cependant, il est important de noter que ce modèle n'est pas un outil clinique et que les données utilisées sont soigneusement sélectionnées et ne représentent pas la variabilité des tissus dans un laboratoire réel. De plus, le modèle n'a pas été testé contre des images avec des protocoles de coloration différents, des scanners ou des grossissements.
Perspective
Le projet démontre la possibilité de développer un classificateur d'images de cancer du poumon à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'imagerie médicale. Cependant, pour créer un outil diagnostique fiable, il faudrait disposer de données plus variées et représentatives, ainsi que d'un processus de validation et de régulation approprié.
