Prognosis prediction in oral squamous cell carcinoma using deep learning
Derin öğrenme kullanarak oral skuamöz hücreli karsinomda prognoz tahmini
- Tez No: 876903
- Danışmanlar: Assist. Prof. MUSTAFA ÜMİT ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Oral Skuamöz Hücreli Karsinomun (OSCC) prevalansı dünya çapında artmaktadır ve vakaların yarısında kötü prognoz vardır, yani beş yıl içinde nüksetme görülür. Ayrıca, hasta yönetimini iyileştirmek için önemli olan objektif ve kesin prognostik biyobelirteçlerin eksikliği vardır. Bu çalışma OSCC'de prognozu tahmin eden bir Derin Öğrenme (DL) sistemi geliştirmektedir. Derin öğrenme sistemi segmentasyon, teşhis ve prognoz modellerinden oluşur. Segmentasyon modeli, test setinde 0.991 doğruluk elde eder ve her OSCC slaydı için bir segmentasyon haritası üretir. Tanı modeli, segmentasyon verilerini girdi olarak alır ve slaytları tümör ve normal olarak sınıflandırır. Bu model 0.990 (%95 güven aralığı: 0.967 – 1.000) alıcı çalışma özellikleri eğrisinin altinda kalan alan (AUROC) değerine ulaşmaktadır. Prognoz modeli, kötü prognozu ve iyi prognozu tahmin etmektedir ve 0.973 (%95 güven aralığı: 0.923-1.000) AUROC değerine ulaşmaktadır. Ayrıca atıf haritası analizi yapılmaktadır. Analiz, prognoz modelinin stroma bölgelerindeki odağını vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Prevalence of Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) is increasing worldwide, and half of the cases have poor prognosis, i.e., having a recurrence in five years. Besides, there is a lack of objective and precise prognostic biomarkers, which is important for improving patient management. This study develops a Deep Learning (DL) system predicting prognosis in OSCC. The deep-learning system comprises segmentation, diagnosis, and prognosis models. The segmentation model achieves an accuracy of 0.991 on the test set, and it produces one segmentation map per OSCC slide. The diagnosis model accepts the segmentation data as an input and classifies the slides into tumor vs. normal. It achieves an area under the receiver operating characteristics curve value (AUROC) of 0.990 (95% confidence interval: 0.967 – 1.000). The prognosis model predicts poor prognosis vs. good prognosis, and it attained an AUROC value of 0.973 (95% confidence interval: 0.923-1.000). Moreover, an attribution map analysis is conducted. The analysis highlights the focus of the prognosis model in stroma regions.
Benzer Tezler
- Oral skuamöz hücreli karsinom olgularında mikroçevrenin prognozla ve lenf nodu metastazı ile ilişkisi
Correlation of microenvironment with prognosis and lymph node metastasis in oral squamous cell carcinoma patients
NURŞAH ARI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PatolojiMarmara ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZELİHA LEYLA CİNEL
- Oral kavite kanserlerinde metabolik tümör volümü ve total glikolitik aktivitenin prognoz üzerine etkileri
Effects of metabolic tumor volume and total glycolytic activity on prognosis in oral cavity cancers
BAYRAM BARIŞ BÜYÜK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER KILIÇ
- T1-T2 dil karsinomlarında boyun metastazlarının ve nükslerin belirlenmesinde apopitoz inhibitör proteini survivin'in rolü
The role of an apopitosis inhibitor protein survivin in metastasis and recurrence of the T1-T2 tongue squamous cell carcinoma
MURAT DOĞAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Kulak Burun ve BoğazErciyes ÜniversitesiKulak Burun Boğaz ve Baş-Boyun Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCİHAN GÜNEY
- Oral kavite skuamöz hücreli karsinomlarında galektin-3 ekspresyonunun değerlendirilmesi ve prognostik önemi
Evaluation and prognostic significance of galectin-3 expression in squamous cell carcinomas of oral cavity
SERDAR TOKMAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
PatolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA FUAT AÇIKALIN
- Kutanöz skuamöz hücreli karsinomlarda en kötü invazyon paterni, P-kaderin ve N-kaderin ekspresyonunun değerlendirilmesi, prediktif ve prognostik önemi
Evaluation of worst pattern of invasion, P-cadherin and N-cadherin expression in cutaneous squamous cell carcinomas: Predictive and prognostic significance
EGE MİRAY YILDIZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM LEBLEBİCİ