Deep learning-based virtual special staining of H&E stained tissue sections
H&E boyalı doku kesitlerinin derin öğrenme-temelli sanal özel boyaması
- Tez No: 784378
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Histopatolojik tanı sürecinde dokulara standart olarak uygulanan H&E boyama, doku ve hücrelerin morfolojik ozelliklerini ortaya çıkaran, biyomoleküler yapıları hakkında fikir veren kullanışlı bir boyama yontemidir. Ancak, hastalıkların teşhisi için dokunun, hücre yapısının ve biyomoleküler bileşenlerin ışık mikroskobu altında incelenerek daha doğru belirlenmesi şarttır. Bu nedenle doku ve hücrelere histokimyasal, immünohistokimyasal, immünofloresan ve genetik teknikler tek başına veya kombinasyon halinde modifiye edilmiş birçok yontem uygulanmış ve gerçeğe en yakın tanıya ulaşılması hedeflenmiştir. Ancak, bu yontemlerin sayısı oldukça fazladır ve yonteme bağlı olarak tedariği zor, maliyetli, zaman alıcı, ve uygulama açısından çok karmaşık olabilmektedir. Her birinin manuel olarak hazırlanması ve birçok kimyasalın kullanılması açısından; emek gerektiren, karmaşık, yoğun ve zor bir sureçtir. Ayrıca, kullanılan hazır kitler ve genel olarak sürecin tamamı maliyetlidir. Bu çalışmada, H&E boyalı doku kesit gorüntülerini dakikalar içinde ozel histokimyasal boyalı versiyonlarına donüştüren derin oğrenme temelli bir sanal boyama aracı oneriyoruz. Günlük patoloji pratiğinde sık kullanılan bazı yontemlerin H&E boyalı doku kesitlerinden derin oğrenmeye dayalı donüşümü ile sanal olarak boyanması, bu yontemlerin histopatolojik tanı surecinde kullanımını inanılmaz derecede hızlı, pratik, ucuz, basit, kolay ve uygulanabilir hale getirecektir. Ayrıca bu çalışmada, makine oğreniminin kullanıldığı sanal boyama yaklaşımlarının geliştirilmesindeki boşluğu doldurmak için ozel olarak hazırlanmış; H&E, Massonun trikromu, Periyodik asit schiff, Jones methenamine silver, Congo kırmızısı, Toluidin mavisi dahil olmak üzere geniş bir histopatolojik boya koleksiyonuyla boyanmış goruntulerden oluşan StainKid veri setini sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Hematoxylin and eosin (H&E) staining, which is standardly applied to tissues in histopathological diagnosis, is an incredible tissue staining method that reveals the morphological features of tissues and cells and gives an idea about their biomolecular structures. However, a more accurate determination of tissue and cell structure and biomolecular components is essential for the diagnosis of diseases under the light microscope. For this reason, histochemical, immunohistochemical, immunofluorescent and genetic techniques have been applied to tissues and cells and it has been aimed to reach the closest diagnosis to the truth. However, the number of these methods is quite high and depending on the method, they can be very complex and time-consuming in terms of procurement, cost, time requirement and application. Manual preparation of each is an expensive and labor-intensive process that requires complex and difficult methods of using many chemicals, and ready-to-use kits are often costly. Here, we propose a novel virtual staining tool that transforms H&E-stained tissue images into specially stained versions in just a few minutes. Virtual staining of some of the frequently used methods in daily pathology practice with a transformation that is derived through a learning process, using H&E slide as a basis, will make the use of these methods in the histopathological diagnosis process incredibly practical, inexpensive, simple and easy to apply in a short time. As well as, we propose a novel StainKid dataset of stomach and kidney tissue samples stained with a wide collection of histological stains. The StainKid dataset can make a significant contribution to the development of computer aided diagnosis in histopathology by paving the way for new artificial intelligence-based virtual staining techniques.
Benzer Tezler
- Uzaktan eğitime yönelik derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sistemi tasarımı ve öğrenci başarısına etkisi
Design of a deep learning based face recognition system for distance education and its effect on student success
DİLARA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR AY GÜL
- Kızılötesi görüntülere örüntü tanıma uygulanması
Pattern recognition applied to infrared images
YUSUF FURKAN YÜCESOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ŞAHİN
- Derin öğrenme algoritması kullanan bir mobil abartılmış gerçeklik oyunu
A mobile exaggerated reality game using deep learning algorithm
UMUT BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Siteler arası betik çalıştırma saldırıları için derin öğrenme tabanlı tespit sistemi
Deep learning-based detection system for cross-site scripting attacks
SELİM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
- A deep learning based real-time object detection implementation in a virtual instrument cluster
Sanal gösterge panelinde derin öğrenme tabanlı gerçek-zamanlı nesne algılama uygulaması
ABDELRAHMAN MAGDY IBRAHIM FAWZY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZHAN URHAN