LymphNodeMetastases_of_BreastCancer

Lymph Node Metastases of Breast Cancer

프로젝트 주제

유방암 병리 슬라이드 영상과 임상 항목을 통한 유방암의 임파선 전이 여부 이진 분류 예측

프로젝트 내용

Tabular data, Image Data에서 각각 특징을 추출하고 합쳐, 하나의 딥러닝 모델으로 사용하여 이진분류

데이터

https://dacon.io/competitions/official/236011/data
데이터의 모든 권한은 데이콘에 있습니다. (DataSet Is Copyright DACON Inc. All rights reserved)

개발환경

Apple Silicon MacMini CTO, MacBook Pro
Python 3.8, Pytorch, OpenCV, Sklearn, Pandas, Etc..
Efficientnet_b0 pretrained

프로젝트 기대효과

임파선은 암의 전이에 치명적인 역할을 하므로, 림프절 전이 여부에 따라 치료와 예후가 크게 좌우된다.
따라서 림프절 전이 여부와 전이 단계를 파악하는 것이 암의 치료와 진단에 매우 중요하므로 이에 기여한다.

팀 구성

이름	역할	담당업무	공동업무
권진욱	팀장	Image Processing / EDA	Modeling
류제욱	팀원	Tabular Data Feature Extraction
전대광	팀원	Tabular Data EDA / Wrangling
송일수	팀원	Reference / paper searching

데이터 설명

데이터는 위 URL에서 다운로드 받아야 합니다.

1. Image Data

유방암 환자의 병리 슬라이드 이미지
Image Max Height 8299 / Image max Width 3991
(유방암 환자의 조직을 염색하여 동결절편한 것의 이미지입니다.)

p_images

Image에 Padding을 적용하여 고정 Size로 설정한 Image 입니다.

1024_folder

Image의 가로/세로 크기 중 큰 값을 가지고 비율로 설정하여 Max 1024에 맞추어 Resize 한 Image 입니다.
이미지 손실을 줄이기 위하여 INTER_AREA, INTER_LANCZOS4 두가지의 보간법을 사용하였습니다.

FULL_PADDING

Image의 Max Width, Height 값을 가지고 Padding한 데이터 입니다.

2. Tabuler Data

유방암 환자의 전이여부 검사 결과 항목과 환자 개인정보, 병리학 이미지 경로 등이 입력된 28개 column의 데이터

28 columns : ID, img_path, mask_path(Just train set), 나이, 수술연월일, 진단명, 암의위치, 암의개수, 암의장경, NG, HG, HG_score1, HG_score2, HG_score3, DCIS_or_LCIS 여부, DCIS_or_LCIS_type, T_category, ER, ER_Allred_score, PR, PR_Allred_score, KI-67_LI_percent, HER2, HER2_IHC, HER2_SISH, HER2_SISH_ratio, BRCA_mutation, N_category(Just train set)

Code File 설명

1. File Name "00_"

Mask Image를 확인

2. File Name "01_"

EDA

3. File Name "02_"

제거

4. File Name "03_"

Activation Function에 따른 Score를 확인

5. File Name "04_"

Model 구성 및 변경

Activate Function Validation Score

Activation	Last Epoch	Max Achieved	Average
LeakyReLU [Baseline]	77.892	77.892	74.228
LeakyReLU (Reduced)	75.758	76.540	75.286
ELU	75.706	80.390	75.958
ELU (Added)	76.768	79.884	77.997
GELU	77.249	77.679	74.743
GELU (Reduced)	75.485	77.422	75.806
GELU (Added)	78.304	78.435	76.896
SELU (Added)	72.806	74.960	73.193