{rfName}
Do

Indexado en

Licencia y uso

Citaciones

Altmetrics

Grant support

The work of N. P. Garcia de la Puente was supported by the grant PID2022-140189OB-C21 funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033 ERDF/UE and FSE+. The work of M. Lopez-Perez was supported by the grant JDC2022-048318-I funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033 and the "European Union NextGenerationEU/PRTR". This work was also supported by the project PID2022-140189OB-C21 (ASSIST) funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033 and by "FEDER, EU".

Análisis de autorías institucional

Garcia-De-La-Puente, Natalia PAutor o CoautorLópez-Pérez, MiguelAutor (correspondencia)Launet, LaëtitiaAutor o CoautorNaranjo, ValeryAutor o Coautor

Compartir

Publicaciones
>
Conferencia Publicada

Domain Adaptation for Unsupervised Cancer Detection: An Application for Skin Whole Slides Images from an Interhospital Dataset

Publicado en:Lecture Notes In Computer Science. 15004 58-68 - 2024-01-01 15004(), DOI: 10.1007/978-3-031-72083-3_6

Autores: Garcia-de-la-Puente, Natalia P; Lopez-Perez, Miguel; Launet, Laetitia; Naranjo, Valery

Afiliaciones

Univ Politecn Valencia, Inst Univ Invest Tecnol Ctr Ser Humano, Valencia, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Skin cancer diagnosis relies on assessing the histopathological appearance of skin cells and the patterns of epithelial skin tissue architecture. Despite recent advancements in deep learning for automating skin cancer detection, two main challenges persist for their clinical deployment. (1) Deep learning models only recognize the classes trained on, giving arbitrary predictions for rare or unknown diseases. (2) The generalization across healthcare institutions, as variations arising from diverse scanners and staining procedures, increase the task complexity. We propose a novel Domain Adaptation method for Unsupervised cancer Detection (DAUD) using whole slide images to address these concerns. Our method consists of an autoencoder-based model with stochastic latent variables that reflect each institution's features. We have validated DAUD in a real-world dataset from two different hospitals. In addition, we utilized an external dataset to evaluate the capability for out-of-distribution detection. DAUD demonstrates comparable or superior performance to the state-of-the-art methods for anomaly detection https://github.com/cvblab/DAUD-MICCAI2024.

Palabras clave

HistopathologSkin cancerUnsupervised detection

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Lecture Notes In Computer Science debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 13/61, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Theory & Methods. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Pérez García de la Puente, Natalia Lourdes) y Último Autor (Naranjo Ornedo, Valeriana).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido López Pérez, Miguel.