Dönüştürücü mimarileri ile meme histopatolojisi görüntülerinden mitoz tespiti
Mitosis detection from breast histopathology images with transformer architectures
- Tez No: 943877
- Danışmanlar: PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 192
Özet
Meme kanseri kadınlarda en sık görülen kanser türüdür. Histopatolojik görüntü analizinde, mitoz hücrelerinin tespiti ve sayısı, kanser derecesinin ve saldırganlığının prognozunda önemli bir biyo belirteçtir. Mitozun patolog tarafından manuel olarak tespit edilmesi uzun ve zorlu bir süreçtir. Derin öğrenme mimarilerindeki gelişmelerle birlikte, çok sayıda otomatik mitoz tespit yöntemi önerilmiştir. Ancak çoğu mitoz tespit yöntemi, görüntü alanları arasında zayıf genelleştirme yeteneğine sahiptir. Bu tez çalışmasının amacı, meme histopatolojisi görüntülerinden mitoz tespiti sorunlarına çözüm getirecek, yüksek doğrulukta, objektif ve hızlı sonuçlar elde edilmesini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirmektir. Bu amaçla son zamanlarda medikal alanda üstün başarılar gösteren dönüştürücü mimarisine dayalı üç farklı otomatik mitoz tespit yöntemi önerilmiştir. Önerilen ilk model, mitozun tespiti için DETR'in geliştirilmiş bir versiyonudur ve Mi-DETR olarak adlandırılmıştır. Mi-DETR modeli, CSPResNeXt omurgası, katman azaltma sctratejisi ve CIoU kayıp fonksiyonu ile optimize edilmiştir. Önerilen ikinci modelde, mitozun segmentasyonu için SegFormer mimarisi kullanılmıştır. Deneylerde kullanılan ICPR14 ve TUPAC16 veri setleri, mitoz segmentasyonu için SAM modeli ile segmentasyon veri setlerine dönüştürülmüştür. Mitozun hassas segmentasyonu için MiT-B0'dan MiT-B5'e kadar farklı kodlayıcılar denenmiştir ve ince ayarlar yapılmıştır. Önerilen üçüncü model mitozun tespiti ve segmentasyonu için DETR'in ve SegFormer'ın güçlü yönlerini birleştiren hibrit Mi-SegDeTr yöntemi önerilmiştir. Tüm deneylerde ICPR14 ve TUPAC16 meme histopatolojisi veri setleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, önerilen Mi-DETR modeli ile ICPR14 veri setinde 0,921 ve TUPAC16 veri setinde 0,950 F1-Skoru elde edilmiştir. SegFormer modeli ile ICPR14 veri setinde 0,8962 ve TUPAC16 veri setinde 0,8272 F1-Skoru elde edilmiştir. Son olarak Mi-SegDeTr modeli ile ICPR14 veri setinde segmentasyon için 0,9044, tespit için 0,9658 ve TUPAC16 veri setinde segmentasyon için 0,9189, tespit için 0,9684 F1-Skoru elde edilmiştir. Her iki veri seti üzerinde elde edilen sonuçlar, önerilen Mi-SegDeTr modelinin son teknoloji mitoz tespit yöntemleri ile yarışabilecek kadar iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is the most common type of cancer among women. In histopathological image analysis, the detection and count of mitotic cells serve as a crucial biomarker for grading cancer and predicting its aggressiveness. Manual identification of mitotic cells by pathologists is a time-consuming and challenging process. With advancements in deep learning architectures, numerous automated mitosis detection methods have been proposed. However, most mitosis detection methods have poor generalization ability across image fields. This thesis aims to develop a novel method that addresses the challenges of mitosis detection in breast histopathology images, providing high accuracy, objectivity, and rapid results. For this purpose, three different automated mitosis detection methods based on the transformer architecture, which has recently demonstrated remarkable success in medical applications, have been proposed. The first proposed model is an enhanced version of DETR for mitosis detection, referred to as Mi-DETR. The Mi-DETR model is optimized with a CSPResNeXt backbone, a layer reduction strategy, and the CIoU loss function. In the second proposed model, the SegFormer architecture is utilized for mitosis segmentation. The ICPR14 and TUPAC16 datasets used in the experiments were converted into segmentation datasets with the SAM model for mitosis segmentation. Various encoders, ranging from MiT-B0 to MiT-B5, were tested and fine-tuned for precise mitosis segmentation. The third proposed model, a hybrid method called Mi-SegDeTr, combines the strengths of DETR and SegFormer for both mitosis detection and segmentation. All experiments were conducted using the ICPR14 and TUPAC16 breast histopathology datasets. As a result, the proposed Mi-DETR model achieved F1-scores of 0.921 on the ICPR14 dataset and 0.950 on the TUPAC16 dataset. The SegFormer model yielded F1-scores of 0.8962 on the ICPR14 dataset and 0.8272 on the TUPAC16 dataset. Finally, the Mi-SegDeTr model achieved F1-scores of 0.9044 for segmentation and 0.9658 for detection on the ICPR14 dataset, and 0.9189 for segmentation and 0.9684 for detection on the TUPAC16 dataset. The results obtained on both datasets demonstrate that the proposed Mi-SegDeTr model performs competitively with state-of-the-art mitosis detection methods.
Benzer Tezler
- Göğüs kanseri sınıflandırmasında yenidenboyutlandırma ve aşırı örneklemenin etkisi
Effect of resize and oversampling on breast cancerclassification
ATAKAN GÖÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ
- Estimating metabolic flux variability with machine learning
Metabolik akış değerlerinin makine öğrenmesi ile tahmini
BARIŞ CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇAKMAK
- Evrişimsel sinir ağı ve görü dönüştürücü mimarileri kullanılarak MR görüntülerinde beyin tümörlerinin otomatik sınıflandırılması
Automatic classification of brain tumors in MR images using convolutional neural network and vision transformer architectures
ÖMER MİRAÇ KÖKÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED EMRE ÇOLAK
- Arama motorları için derin öğrenme tabanlı sorgu önerisi çerçevesi
Deep learning based query suggestion framework for search engines
FATİH ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİBEL SENAN
- Design and implementation of peak current controlled active clamp forward converter for railway applications
Raylı ulaşım uygulamaları için tepe akım kontrollü aktif-kıskaçileri dönüştürücü devresi tasarımı ve uygulanması
ÖNDER ERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT YILMAZ