Geri Dön

Using artificial intelligence to predict the primary system for cancers of the unknown primary

Yapay zeka kullanarak primeri bilinmeyen kanserlerde primer sistemin tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 954947
  2. Yazar: KADİR ÖZEN SÜMERKENT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TURGAY İSBİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Moleküler Tıp, Onkoloji, Patoloji, Molecular Medicine, Oncology, Pathology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Tıp Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Moleküler Tıp Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Bu tez, Primeri Bilinmeyen Primer Kanserlerin (CUP) primer bölgesini Tüm Slayt Görüntüleri (WSI'lar) kullanarak belirlemek için yapay zeka (AI) temelli bir hesaplamalı metodoloji sunmaktadır. Kökenin belirsiz olduğu CUP'larda tanısal zorluklarını ele alarak, tıbbi görüntülemedeki derin öğrenme uygulamalarına dayanmaktadır. Proje, TCGA ve ICGC veritabanlarından alınan ve çeşitli maligniteleri temsil eden 1000'den fazla histopatolojik görüntüyü kullanmıştır. Ön işleme, renk normalizasyonu ve yama çıkarma adımlarını içermiştir. Hiperparametre ayarlarıyla optimize edilen özel bir evrişimli sinir ağı (CNN), morfolojik örüntüleri analiz etmede temel ve transfer öğrenme modellerini geride bırakarak %90'ın üzerinde doğruluk elde etmiştir. Yeditepe Üniversitesi Hastaneleri'nden alınan 300 vaka üzerindeki doğrulama, özellikle meme ve prostat kanserleri için yüksek duyarlılık ve özgüllüğü teyit etmiştir. Hata analizi, tanısal zorlukları öncelikli olarak belirsiz doku özellikleri veya suboptimal görüntü kalitesiyle ilişkilendirmiştir. Etkili olmakla birlikte, ek moleküler ve klinik verilerin entegrasyonu, CUP yönetimi için tanısal hassasiyeti daha da artırabilir. Bu yapay zeka güdümlü analizin klinik iş akışlarına uygulanması, kanser kökenlerinin daha doğru tanımlanmasını sağlayarak hasta bakımını iyileştirme konusunda umut vaat etmektedir.

Özet (Çeviri)

Sümerkent, K. (2025). Using Artificial Intelligence to Predict the Primary System for Cancers of the Unknown Primary. Yeditepe University, Institute of Health Sciences, Department of Molecular Medicine. Doctorate Thesis. İstanbul. This dissertation presents an AI computational methodology using Whole Slide Images (WSIs) to determine the primary site of Cancers of Unknown Primary (CUP). Addressing CUP's diagnostic challenges where origin is elusive, it builds upon deep learning advancements in medical imaging. The project utilized over 1000 histopathological images from TCGA and ICGC databases representing diverse malignancies. Pre-processing included colour normalisation and patch extraction. A custom convolutional neural network (CNN), optimised via hyperparameter tuning, achieved >90% accuracy, outperforming baseline and transfer learning models in analysing morphological patterns. Validation on 300 cases from Yeditepe University Hospitals confirmed high sensitivity and specificity, particularly for breast and prostate cancers. Error analysis linked diagnostic challenges primarily to ambiguous tissue features or suboptimal image quality. While effective, integrating supplementary molecular and clinical data could further enhance diagnostic precision for CUP management. Implementing this AI-driven analysis in clinical workflows shows promise for improving patient care by facilitating more accurate identification of cancer origins.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    935554

    Histopatoloji görüntülerinde derin öğrenme ile genelleştirilmiş mitoz tespiti ve melanom tümör evre tahmini

    Generalized mitosis detection and melanoma tumor stage estimation in histopathology images using deep learning

    YASEMİN TOPUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SONGÜL VARLI

  2. Tez No

    931418

    Yapay zeka ile meme kanseri teşhisi

    Breast cancer diagnosis with artificial intelligence

    İLKER ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  3. Tez No

    835495

    Kasa invaze olmayan mesane kanserinde erken nüksü öngörmede yapay zeka modeli

    Artificial intelligence model for predicting early recurrence in non-muscle invasive bladder cancer

    UBEYD SUNGUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ÜrolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BİTKİN

    DOÇ. DR. MİTHAT EKŞİ

  4. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. Tez No

    903942

    Akımsız nikel esaslı alaşım kaplamalarda en iyi kaplama özelliklerini sağlayan banyo parametrelerinin yapay zeka yöntemleri ile tersine optimizasyonu

    Inverse optimization of bath parameters providing the best coating properties in electroless nickel-based alloy coatings using artificial intelligence methods

    MEHMET FATİH TAŞKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER UYGUN

Geri Dön