Nöroendokrin tümörlerin histopatolojik görüntülerinin derecelendirilmesinde kullanılan mitotik figür tespiti ve sayımı ile Ki67 indeksininin hesaplanmasında hibrit bir yöntem önerilmesi
Proposing a hybrid method for mitotic figure detection, counting, and Ki67 index calculation in the grading of histopathological images of neuroendocrine tumors
- Tez No: 866401
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Nöroendokrin tümörler (NET), nöroendokrin hücrelerin anormal büyüme ve kontrolsüz çoğalması sonucu oluşur ve patologlar tarafından mikroskop altında incelenerek raporlar hazırlanır. Bu raporlar; NET'lerin türünü, derecesini ve yayılma hızını belirlerler ve aynı zamanda hastanın tedavi planını da şekillendirir. Patolojik görüntülerin hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirilmesi, hastalığın tespiti ve tedavi planlaması açısından kritik öneme sahiptir. NET'lerin patolojik süreçlerinin değerlendirilmesi için yapay zeka tabanlı yöntemlerin kullanımı patologların iş yükünü azaltabilir. Ayrıca, uzman patolog eksikliği olan bölgelerde yapay zeka, yol gösterici bir rol oynayabilir. Bu tez çalışması kapsamında etik kurul rapor onayı ile birlikte uzman patolog yardımıyla NET tanısı konulmuş iki farklı boyama yöntemi kullanılarak elde edilen preparatlardan görüntüler elde edilerek veri kümeleri oluşturulmuştur. Bu veri kümeleri üzerinde ilk olarak, H&E ile boyanmış görüntülerden mitotik figür tespiti için YOLOv5 mimarisi kullanılmış ve bu mimariye transformer yapısı eklenerek YOLOv5-transformer modeli ile mitotik figür tespit işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci olarak, IHC ile boyanmış görüntülerden Ki67 proliferasyon indeksi hesaplanmasında derin öğrenme algoritmalarından U-Net ve geleneksel görüntü işleme yöntemlerinin birleştirildiği bir hibrit yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin kullanılmasıyla patologların iş yükü azaltılacak, işlemler hızlandırılacak ve detayların gözden kaçması riski en aza indirilecektir. Ayrıca, bu yöntemlerin veri miktarından bağımsız olarak iyi performans göstermesi, klinik ortamında kullanıma olanak tanıyacaktır. Literatürde, NET değerlendirmesi için mitotik figür tespiti, sayımı ve Ki67 proliferasyon indeksi değerlendirmesini bir arada kullanan bir yapay zeka destekli çalışmaya rastlanmamıştır. Bu anlamda, patoloji alanında NET değerlendirme işleminde rehber bir çalışma niteliğindedir. Aynı zamanda, daha az deneyime sahip patologlar ve öğrenciler için de eğitim amaçlı kullanılabilecek bir kaynak sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Neuroendocrine tumors (NETs) result from the abnormal growth and uncontrolled proliferation of neuroendocrine cells, and pathologists examine them under a microscope to prepare reports. These reports determine the type, grade, and rate of spread of NETs, shaping the patient's treatment plan. The rapid and accurate evaluation of pathological images is crucial for the detection and treatment planning of the disease. The use of artificial intelligence-based methods for the assessment of pathological processes in NETs can reduce the workload of pathologists. Additionally, in regions with a shortage of expert pathologists, artificial intelligence can play a guiding role. As part of this thesis, with the approval of the ethics committee report and the assistance of expert pathologists, images were obtained from preparations using two different staining methods to diagnose NETs. Firstly, the YOLOv5 architecture was used for mitotic figure detection from H\&E stained images, and a YOLOv5-transformer model was implemented by adding a transformer structure to this architecture. Secondly, a hybrid approach combining U-Net deep learning algorithms and traditional image processing methods was proposed for calculating the Ki67 proliferation index from IHC stained images. The use of the proposed methods will reduce the workload of pathologists, expedite processes, and minimize the risk of overlooking details. Moreover, the ability of these methods to perform well independently of the amount of data will allow their use in clinical settings. In the literature, no artificial intelligence-supported study combining mitotic figure detection, counting, and Ki67 proliferation index assessment for NET evaluation has been encountered. In this regard, it serves as a guiding study in the field of pathology for NET evaluation. Simultaneously, it provides a resource that can be used for educational purposes for less experienced pathologists and students.
Benzer Tezler
- GA68 dotatate PET/BT görüntülemenin nöroendokrin tümörlerin tanısına ve tedavi yaklaşımına olan etkisinin retrospektif olarak incelenmesi
Retrospective investigation of GA68 dotatate PET/CT imaging on the diagnosis of the neuroendocrin tumors and the treatment approach
SELMAN SÜREYYA SUNGUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER ÖZÜLKER
- Gastroenteropankreatik nöroendokrin tümörlerin primer tümör ve metastazlarının görüntülenmesinde Ga68-DOTA peptid PET-BT ve F18-FDG PET-BT bulgularının değerlendirilmesi
The evaluation of GA68-dota peptide PET-CT and F18-FDG PET-CT findings in imaging of primary tumors and metastases of gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors
DUYGU HAS ŞİMŞEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIK ADALET
- Pankreas nöroendokrin tümörlerinde proliferasyon indeksinin değerlendirilmesinde dijital patolojinin önemi
The importance of digital pathology in the evaluation of proliferation index in pancreas neuroendocrine tumors
INGA ADANIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
PatolojiAnkara ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERNA SAVAŞ
- Mide adenokarsinomlarında nöroendokrin diferansiyasyon
Neuroendocrine differentation in gastric adenocarcinomas
FULYA ÖZ PUYAN
- Meme kanserinde nöroendokrin farklılaşma gösteren hastaların luminal A moleküler alt tipteki meme kanserli hastalarla klinik ve histopatolojik olarak karşılaştırılması
Clinical and histopathological comparison of patients showing neuroendocrine differentiation in breast cancer with patients with luminal A molecular subtype breast cancer
MUHAMMED BAHADIR AVCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Genel CerrahiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET KOCAÖZ