Geri Dön

Renkli histopatolojik görüntüde meme kanseri hücre çekirdeği segmentasyonu

Breast cancer cell nucleus segmentation in color histopathological imagery

PDF İndir

  1. Tez No: 548497
  2. Yazar: NAİL TAŞGETİREN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD GÜNAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Günümüzde kanser hastalığı gün geçtikçe artan bir sorun olmaya devam etmektedir. Kadınlar için kanser hastalığının başında gelen meme kanserinin görülme sıklığı yaklaşık %12'dir. Hücre çekirdeği segmentasyonu kanser tespiti için önemli rol oynamaktadır. Çünkü, kanser bilgisi hücre çekirdeğinden elde edilmektedir. Bu yüzden, hücre çekirdeklerinin H&E ile lekeli histopatolojik görüntülerden bölütlenmesi hastalığın tespiti için önemli bir çalışma konusudur. Bu çalışmada H&E ile lekeli 58 adet meme kanseri histopatolojik görüntüsü üzerinde çalışılmıştır. Danışmanlı ve danışmansız yöntemler kullanılarak sonuçlar birbirleri ile kıyaslanmıştır. Öncelikle görüntüler her iki yöntem için de RGB renk uzayından L*a*b* renk uzayına dönüştürülmüştür. Daha sonra danışmansız yöntem olarak k-ortalama yöntemi uygulanmıştır. Son olarak morfolojik işlemler uygulanarak görüntüdeki gürültüler giderilmiştir. Danışmanlı yöntem olarak ise Rastgele Orman, Naive Bayes ve J48 yöntemleri WEKA makine öğrenmesi yazılımı ile uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar karşılaştırıldığında, danışmansız yöntem k-ortalama ile %85, danışmanlı yöntemlerden Rastgele Orman ile %77, Naive Bayes ile %88 ve J48 ile %90 başarı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, cancer disease continues to be an increasing problem. The incidence of breast cancer among women is about 12%. Segmentation of the cell nucleus plays an important role for cancer detection. Because, cancer information is obtained from the cell nucleus. Therefore, segmentation of cell nuclei from H&E stained histopathological images is an important study topic for the detection of the disease. In this study, H&E stained 58 breast cancer histopathological images were studied. The results were compared with each other by using unsupervised and supervised methods. Primarily, the images were converted from the RGB color space to the L*a*b* color space for both methods. Afterwards, k-means method was applied as unsupervised method. Finally, morphological processes were applied and the noise in the image was removed. Random Forest, Naive Bayes and J48 methods were applied with WEKA machine learning software. When the experimental results were compared, 85% success was achieved with k-means which is a unsupervised method. As supervised methods; 77% success was achieved with Random Forest, 88% with Naive Bayes and 90% with J48.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    570006

    Bölütlenmiş histopatolojik görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle kolon kanseri tespiti

    Detecting colon cancer using deep learning on segmented histopathological images

    ULAŞ YURTSEVER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRETTİN EVİRGEN

  2. Tez No

    266031

    Color graph representation for structural analysis of tissue images

    Doku imgelerinin yapısal analizi için renkli çizge gösterimi

    DOĞAN ALTUNBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR

  3. Tez No

    70137

    Toraksın periferik yerleşimli lezyonlarında renkli doppler ultrasonografi eşliğinde uygulanan transtorasik iğne aspirasyon yönteminin tanı değerinin araştırılması

    Investigation of diagnostic value of the colour doppler ultrasound guided transthoracic needle aspiration method in peripheral lesions of the thorax

    FİLİZ MISIRLIOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Göğüs HastalıklarıAtatürk Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. METİN GÖRGÜNER

  4. Tez No

    359324

    Tiroid nodüllerinin ayırıcı tanısına elastografinin katkısının değerlendirilmesi ve histopatolojik sonuçlarla korelasyonu

    Evaluating the role of elastography in the differential diagnosis of thyroid nodules and correlation with histopathological results

    MAKHAMAT PASHALİEV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Radyoloji ve Nükleer TıpNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALAEDDİN VURAL

  5. Tez No

    59830

    Selim veya habis adneksiyal tümörlerin ayırımında ultrasonografik görüntüleme ve renkli doppler ultrasonografinin yeri

    Diagnostic value of ultrasonography and color doppler ultrasonography in adnexial tumors

    MURAT KESKİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Kadın Hastalıkları ve Doğumİstanbul Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERİN KÖSEBAY

Geri Dön