Histopatolojik görüntüler üzerinde bölge büyütme yöntemi ile mitoz sayımı
Counting mitosis with region growing method on histopathological images
- Tez No: 306782
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Mitoz, Bölge büyütme metodu, Histopatolojik Görüntü, İnvaziv duktal karsinom, tümör, Mitosis, Region growing method, Histopathological Images, Invasive ductal carcinoma, tumor
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Tüm dünya genelinde en yaygın hastalıkların başında kanser hastalığı gelmektedir. Kadınlarda yaygın olarak rastlanan meme kanserinin gelecek yıllarda da artmasının beklenmesiyle kanser hastalığının erken tanı ve teşhisi önem kazanmaktadır. Histopatolojik görüntülerin incelenmesi ile meme dokusunda oluşan hasarın çeşidi ile birlikte tümör evrelendirmesi yapılmaktadır. Tümör derecelendirmesinin belirlenmesi ile hastalığın seyri hakkında bilgi edinilerek en uygun tedavi yönteminin seçimine olanak sağlanır.Bu çalışmada kanser hastalığının tanı ve teşhisinde patologlara yardım ve destek olması amaçlanmıştır. Meme kanseri çeşidi olan invaziv duktal karsinom hastalarının histopatolojik görüntülerindeki mitozlu hücrelerin seçilerek görüntü ortamındaki sayısı hesaplanmıştır. Mitoz sayısı tümörlerin histolopatolojik olarak evrelendirilmesinde önemli bir parametre olup mikroskobik inceleme ile mitozlu hücrelerin seçimi ve sayımı mümkün olmamaktadır. Görüntüdeki mitozlu hücrelerin seçilerek sayısının otomatik olarak hesap edilmesinde, mitozlu hücrelerin şekil bilgisine göre bölge büyütme metodu uygulanmıştır. Yirmi hastanın histopatolojik görüntüsü kullanılarak görüntü alanından mitozlu hücreler seçilerek sayısı belirlenmiştir.Bu çalışma ile ülkemizin biyomedikal mühendisliği alanında bilgi düzeyine katkıda bulunulması ve aynı zamanda hekime karar destek mekanizmasının artırılması ile tıpta karşılaşılan problemlere mühendislik yaklaşımı ile çözüm amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Cancer is the most common disease all over the world and causes high medical expenses. In coming years, it is expected that the number of women with breast cancer will increase, so detecting cancer in early stages is becoming an important issue. Histopathological images? evaluation gives knowledge about the damage of breast tissue, so it is possible to determine the grade of the tumor which is important giving medical treatment decision.In this study, we aim to support pathologists in the diagnosis of cancer. Invasive ductal carcinoma is a kind of breast cancer. Histopathological images are used for detection mitosis cells and counting number of it. It is an exhausting process if it is made manually. Therefore it must emphasized that automatic counting of cell numbers is very easy method in terms of medical experts. For the detection and counting mitosis cells automatically, we used region growing method that is based on shapes of mitosis cell. By using this method, histopathological images which are taken from twenty patients are analysed and counted number of the mitosis cells .The goal of this study was to contribute to the field of biomedical engineering while offering a new possibility for physicians in their determination of the staging of the tumor with the use of image processing methods of the tissue.
Benzer Tezler
- Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi
Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis
ÜLKEM AYDIN
Doktora
Türkçe
1998
Diş HekimliğiGazi ÜniversitesiDiş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM
- Image processing methods for computer-aided interpretation of microscopic images
Mikroskopik görüntülerin bilgisayar destekli yorumlanması için imge işleme yöntemleri
MUSA FURKAN KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- A Deep Learning Approach for Categorizing Breast Carcinoma Histopathology Images
Meme Kanseri Histopatoloji Görüntülerinin Sınıflandırılması için bir Derin Öğrenme Yaklaşımı
TUĞÇE SENA ALTUNTAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ ARICA
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA TOYRAN
- Deep learning based unsupervised tissue segmentation in histopathological images
Histopatolojik görüntülerde derin öğrenme temelli öğreticisiz doku bölütlemesi
TROYA ÇAĞIL KÖYLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Biyopsi sonrası prostat kanseri lokal evrelemesinde Ga-PSMA PET BT ve Multiparametrik prostat MR bulgularının postoperatif histopatolojik sonuçlar ile karşılaştırılması
Comparison of PSMA PET CT and Multiparametric Prostate MRI in regards of local staging for prostate cancer with histopathological results
TAHA UÇAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Ürolojiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASIF YILDIRIM