Meme kanserinin histopatolojik görüntülerden etkili bir şekilde derecelendirilmesi için bilgisayar destekli bir sistem
A computer-aided system for efficient grading of breast cancer from histopathological images
- Tez No: 696072
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT BUDAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bitlis Eren Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Meme kanseri, dünya çapında özellikle kadınlarda en sık görülen sağlık sorunlarından biridir. Meme kanserinin erken teşhis ve tedavisi, ölüm oranlarını büyük ölçüde azaltabilir. Meme kanseri tanısında mamografi, bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans, ultrason ve biyopsi gibi farklı görüntüleme yöntemleriyle elde edilen örnekler kullanılmaktadır. Biyopsi ile elde edilen histopatolojik görüntüler, meme kanserinin hangi evrede olduğu hakkında hayati bilgiler içerir. Bilgisayar destekli sistemler patologlara meme kanserinin erken teşhisinde yardımcı olan önemli araçlardır. Bu tez çalışmasında, Shearlet Dönüşümü (SD) ve Gri Seviye Eş-oluşum Matrisi (GSEM) dokusal özelliklerin çıkarılmasında kullanılmıştır. SD, görüntüleri çeşitli yönlerde analiz edebilen ve kenar tekilliklerine duyarlı olan gelişmiş bir ayrıklaştırma tabanlı yöntemdir. Bu özellikler SD'yi Fourier ve dalgacık gibi diğer ayrıştırma yöntemlerinden daha üstün kılar. Renk kanallarının histogram özellikleri de ayrıca meme kanseri evresinin tanısında ikinci bir değerlendirme düzeyi için kullanılmıştır. Bu özellikler, patologların histopatolojik görüntüleri derecelendirirken dikkate aldıkları en önemli yapı taşlarından biri olarak kabul edilir. Daha sonra, bu iki özelliği birleştirerek, sınıflandırma sonuçları birçok makine öğrenmesi olan sınıflandırıcılar ile değerlendirildi. Değerlendirmeler, iyi huylu ve kötü huylu histopatolojik numuneler içeren bir BreaKHis veri kümesi üzerinde gerçekleştirildi. Elde edilen sonuçlar cesaret verici olarak değerlendirildi.
Özet (Çeviri)
Breast cancer (BC) is one of the most commonly reported health issues worldwide, especially in females. Early detection and diagnosis of BC can greatly reduce mortality rates. Samples obtained with different imaging methods such as mammography, computerized tomography, magnetic resonance, ultrasound, and biopsy are used in the diagnosis of BC. Histopathological images obtained from a biopsy contain vital information about the stage of the BC. Computer-aided systems are important tools to assist pathologists in the early detection of BC. In the current study, the use of gray-level co-occurrence matrix (GLCM) of Shearlet Transform (ST) coefficients were first scrutinized as textural features. ST is an advanced decomposition-based method that can analyze images in various directions and is sensitive to edge singularities. These features make ST more robust than other decomposition methods such as Fourier and wavelet. Color channel histogram features were also utilized for a second level of evaluation in the diagnosis of the BC stage. These features are considered one of the most important building blocks that pathologists consider in the course of grading histopathological images. Then, by combining these two properties, the classification results were evaluated with various machine learning classifiers. The assessments were performed on a BreaKHis dataset containing benign and malignant histopathological samples. The obtained results were considered to be encouraging.
Benzer Tezler
- Breast cancer diagnosis in histopathological images using autoencoder-enhanced convolutional neural network
Histopatolojik görüntülerde meme kanseri teşhisi için otokodlayıcı ile geliştirilmiş evrişimsel sinir ağı kullanımı
İSMAİL İÇME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Sayısal patoloji görüntülerinin analizinde yenilikçi derin öğrenme yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of innovative deep learning approaches in the analysis of digital pathology images
YUSUF ÇELİK
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
- 40 yaş altı meme kanserlerinde tanısal mamografinin cerrahi planlamaya etkisi
Impact of diagnostic mammography on surgical planning in breast cancers under 40 years of age
ZEYNEP BÖREKCİ ARVAS
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTÜL HANDE YARDIMCI
DR. MEHMET ALİ NAZLI
- Meme kanserinin otomatik teşhisi için yeni bir derin öğrenme yaklaşımı
A new deep learning approach for automatic diagnosis of breast cancer
ADNAN KÖŞKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBitlis Eren ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT BUDAK
- Development of an effective deep learning model for breast cancer classification in histopathologic images
Histopatolojik görüntülerde meme kanserinin sınıflandırılmasına yönelik etkili bir derin öğrenme modelinin geliştirilmesi
KARWAN NOORI NADR JAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK