Derin öğrenme ile kolorektal kanserde mikrosatellite instabilite'nin tahmini
Prediction of microsatellite instability in colorectal cancer with deep learning
- Tez No: 792546
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYNET PAMUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Yapay zeka, Deep learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, kolorektal kanserde MSI'nın tahmini için doğrudan hematoksilen ve eozin (H&E) ile boyanmış doku slaytları kullanılarak derin öğrenme tabanlı model önerilmiştir. Önerilen bu model ile derin öğrenme yapısı olan evrişimli sinir ağları (ESA) ve transfer öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırma modeli oluşturulmuş ve modeller karşılaştırmalı analiz ile değerlendirilmiştir. Modelde kullanılan görüntü verileri Kaggle internet sitesi açık erişim verilerinden elde edilmiştir. Çalışmada kolorektal kanser H&E lekeli histolojik görüntü veri setinin %80 eğitim ve %20 test için 150.000 benzersiz görüntü yaması kullanılarak MSI ve MSS (mikrosatellite stabil) sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Elde edilen performans sonuçlarına bakıldığında, dokuz farklı önceden eğitilmiş modeller (VGG19, MobileNet, ResNet50…) arasından en yüksek sınıflandırma performansını doğruluk %90.6, kesinlik %88.6, duyarlılık %93.1 ve AUC %90.6 değerleri ile VGG19 modelinin sağladığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, a deep learning-based model was proposed for the prediction of MSI in colorectal cancer using tissue slides directly stained with hematoxylin and eosin (H&E). With this proposed model, a classification model was created using deep learning structure, convolutional neural networks (CNN), and transfer learning methods, and the models were evaluated with comparative analysis. The image data used in the model were obtained from the Kaggle website open access data. In the study, MSI and MSS (microsatellite stable) classification was performed using 150,000 unique image patches of the colorectal cancer H&E stained histological image dataset for 80% training and 20% testing. Considering the performance results obtained, it was seen that the VGG19 model provided the highest classification performance among nine different pre-trained models (VGG19, MobileNet, ResNet50…), with an accuracy of 90.6%, precision of 88.6%, the sensitivity of 93.1% and AUC 90.6%.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ