Detection and classification of nuclei in histopathological images
Histopatolojik görüntülerde çekirdek tespiti ve sınıflandırılması
- Tez No: 599395
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Histopatoloji, bir hastalıgın analiz ve karakterize edilmesi için vücuttan alınan ˘ dokuların mikroskop altında incelenmesidir. Histopatoloji kelimesini sözcüklerine ayırırsak, doku incelemesi histoloji, hastalık çalı¸sması ise patoloji olarak adlandırılır. Bu nedenle, histopatoloji hastalıklarla ilgili dokular üzerinde çalı¸sılması anlamına gelir. Bu çalı¸smada, hücresel yapıların otomatik analizi histopatolojik görüntülerde incelenmi¸stir; geleneksel manuel yöntemler ise patologlar için nispeten pahalı ve zaman alan bir i¸s yüküdür. Son zamanlarda bilgisayarlar, hücresel yapıların histopatolojik görüntülerden çıkarılmasında patologlar için yüksek öneme sahip olan tanısal algoritmalar üzerine yapılan ara¸stırmalara yardımcı olmu¸stur. Bu tezde, histopatolojik görüntülerde çekirdeklerin tespiti ve sınıflandırılması için iki yakla¸sım önerilmi¸stir. ˙Ilk olarak, iki yöntemle bilgisayarlarda zor bir problem olan histopatolojik görüntülerde çekirdek merkezlerini tespit edilmi¸stir. ˙Ilk yöntem iki ana a¸samadan olu¸sur: bulanık c-ortalama (BCO) algoritmasıyla ön bölütleme ve sonrasında küçük evri¸simsel sinir agı (Tiny-CNN) ile çekirdek merkezlerinin tespiti. Bu noktada, ˘ egiticisiz yöntem (FCM), ilgili dokudaki hücresel yapılar hakkında daha fazla bilgi ˘ bulmak için egiticili yöntem (Tiny-CNN) ile birle¸stirilmi¸stir. ˘ ˙Ikinci yöntemde, derin ögrenme yöntemi çekirde ˘ gin merkezini do ˘ grudan tespit etmek için kullanılmı¸stır. ˘ Daha sonra, bu yöntemlerin her biri, histopatolojik görüntülerde hücre yapısı hakkında daha fazla ayrıntı çıkarmak için birle¸stirilir. Deneyler iki farklı veri kümesi üzerinde gerçekle¸stirilmi¸stir: Kaliforniya Üniversitesi Santa Barbara'nın UCSB-58 veri kümesi ve University of Warwick'in CRC-100 veri kümesi. Bu çalı¸smada ikinci yakla¸sım olarak, histopatolojik görüntülerde çekirdek sınıflamasını önerilmi¸stir. Çekirdek örüntülerinin histopatolojik görüntülerde sınıflandırılması, geni¸s bir yelpazedeki biyomedikal ara¸stırmalarda büyük ilgi çekmektedir. Son yıllarda, derin ögrenme ˘ yakla¸sımlarındaki geli¸smeler farklı sorunları çözmü¸s ve histopatolojik görüntüler üzerinde ümit verici sonuçlar göstermi¸stir. Bu geli¸smeler ara¸stırmacılara, yüksek etiketleme maliyetleri olmadan farklı patolojik çekirdek örnekleri arasındaki farkı ayırt etmelerinde yardımcı olmu¸stur. Manuel bir rutin incelemede, mikroskop altında histopatolojik slaytların analizi, subjektif degerlendirmeler nedeniyle hassas, ˘ yava¸s ve yanlı¸s olabilir. Tezin bu bölümünde, histopatolojik görüntülerde otomatik çekirdek sınıflaması için iki farklı tipte makine ögrenme yakla¸sımı hedeflenmi¸stir. ˘ Yapılan deneylerde Warwick Üniversitesi'nin dört farklı çekirdek tipine sahip kolon verilerini kullandık: bu sınıflar epitelyal, enflamatuar, fibroblast ve diger türleridir. ˘ ˙Ilk yakla¸sımda, özellik çıkarımı için evri¸simli bir sinir agı kullanılmı¸s ve destek ˘ vektör makinesi yöntemiyle sınıflandırma modeli elde edilmi¸stir. ˙Ikinci yakla¸sımda, lokal faz nicelemesi (LFN), bir veri kümesi büyütme uygulayarak destek vektör makine temelli sınıflandırma ile birlikte kullanılmı¸stır. Sonuç olarak, elde edilen sonuçların histopatolojik görüntülerde çekirdeklerin tespiti ve sınıflandırılmasında yüksek dogruluk oranlarına ula¸stı ˘ gını söyleyebiliriz.
Özet (Çeviri)
Histopathology is the study of tissues from body under the microscope to analyze and characterize a disease. If we separate the words of histopathology, the study of tissues is called as histology, and the study of disease is called as pathology, Therefore, histopathology refers to the study of tissues associated with diseases. In this study, the automated analysis of cellular structures has been studied in histopathological images; whereas the conventional manual methods are relatively expensive and time-consuming workload for pathologists. Recently, computers have aided the researches on the diagnostic algorithms which have obtained a high significance for pathologists in extracting the cellular structures from histopathological images. In this thesis, we have proposed two approaches for detecting and classification of nuclei in histopathological images. Firstly, we have detected the centers of nuclei in histopathological images, which is a hard problem for computers, based on two methods. The first method is composed of two main stages: starting with fuzzy c-means (FCM) algorithm in pre-segmentation, then detection nuclei centers with tinyconvolutional neural network (Tiny-CNN). At that point, the unsupervised method (FCM) is combined with supervised method (Tiny-CNN) to find more information about the cellular structures in the related tissue. In the second method, the deep learning method is used to detect the center of nucleus directly. Afterwards, each of these individual methods is combined to extract more details about the cell structure in histopathological images. Experiments are conducted on two different data sets: namely University of California Santa Barbara's UCSB-58 data set and data set University of Warwick's CRC-100 data set. For the second approach in this study, we proposed the nuclei classification in histopathological images. The classification of nuclei patterns in histopathological images has attracted a significant interest in a wide range of biomedical research. In recent years, developments in deep learning approaches have solved different issues and shown promising results on histopathological images. These developments have assisted researchers to distinguish between different types of pathological nuclei samples without high labeling costs. In a manuel routine examinations, analysis of histopathological slides under a microscope might be sensitive, slow and inaccurate due to the subjective evaluations. In the context of this part of the thesis, we have aimed at two different types of machine learning approaches for automatic nuclei classification in histopathological images. We have used the University of Warwick's colon data set in the experiments with four nuclei types: epithelial, inflammatory, fibroblast and other type. In the first approach, a convolutional neural network is used for feature extraction, and classification model has been obtained with support vector machine method. In the second approach, local phase quantization (LPQ) is utilized along with support vector machine-based classification with applying a data set augmentation. As a conclusion we can say that the obtained results are achieved high accuracy rates on the detection and classification of nuclei in histopathological images.
Benzer Tezler
- Nuclei segmentation and classification in histopathology images using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak histopatoloji görüntülerinde çekirdek segmentasyonu ve sınıflandırması
MUHARREMCAN GÜLYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERİŞTAH DALKILIÇ
- CNN derin öğrenme tekniği kullanılarak prostat kanser hastalığının teşhisi
Diagnosis of prostate cancer disease using CNN deep learning technique
MEHMET EMİN SALMAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Bölütlenmiş histopatolojik görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle kolon kanseri tespiti
Detecting colon cancer using deep learning on segmented histopathological images
ULAŞ YURTSEVER
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRETTİN EVİRGEN
- Tiroit ince iğne aspirasyon biyopsilerinde papiller tiroit karsinomların metasezgisel temelli evrişimsel sinir ağı ile tespit edilmesi
Detection of papillary thyroid carcinoma nuclei in thyroid fine needle aspiration biopsies by deep learning and machine learning methods
ZEYNEP İLKILIÇ AYTAÇ
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEŞİR DANDIL
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL İŞERİ
- Nuclei segmentation with generative adversarial networks
Çekişmeli üretici ağlar ile hücre çekirdeği bölütleme
ONUR CAN KOYUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM