Best Paper Award al “Third International Workshop on Graphs in biomedical Image anaLysis (GRAIL)”  un evento satellite di MICCAI 2020, per l’articolo “HACT-Net: A Hierarchical Cell-to-Tissue Graph Neural Network for Histopathological Image Classification” con il contributo ICAR dei co-autori Nadia Brancati, Giuseppe De Pietro, Maria Frucci, Daniel Riccio.

L’articolo propone una nuova rappresentazione gerarchica nuclei-tessuto a grafo per ottenere una migliore descrizione di preparati istologici di cancro al seno ed elaborata da una rete neurale gerarchica a grafo per una classificazione in sottotipi del cancro.

Il lavoro è stato svolto all’interno del progetto “Sviluppo di metodologie e strumenti per l’individuazione di tumori atipici nella patologia di cancro al seno attraverso l’analisi automatica di immagini istologiche“, definito dall’Accordo di Collaborazione tra CNR, IRCSS-Fondazione Pascale e IBM.