Histolojik Görüntülerde Derin Öğrenme ile Hücre Çekirdeği Bölütleme

Histopatoloji alanında, mikroskop görüntüleri kullanılarak doku analizi ve hastalık tespiti oldukça yaygındır. Ancak doku bileşenlerinin göz ile incelenmesi uzmanlık gerektiren, oldukça zor ve hataya açık bir iştir. Bilgisayarlı görü alanındaki güncel gelişmeler sayesinde, histoloji görüntülerini bilgisayar sistemlerinde düşük hatalarla otomatik olarak değerlendirmek mümkün hale gelmiştir. Histoloji görüntülerinin niceliksel analizinde önemli işlemlerden biri de bölütlemedir. Bu çalışmada, farklı doku örneklerinden elde edilmiş histoloji görüntülerinde, derin öğrenme yöntemleri ile hücre çekirdeklerinin tekil ve semantik bölütlenmesinin gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Şekil 1'de, örnek bir histolojik görüntü, ilgili histolojik görüntüden çıkarılmış bir parça görüntü ve bu parça görüntüye ait bölüt görüntüsü sunulmuştur.

Şekil 1. Örnek bir doku görüntüsü (solda), doku görüntüsünden çıkarılmış bir parça görüntü (ortada) ve buna ait bölüt görüntüsü (sağda)

Yayın Anahtarı

Yıldız, S., Memiş, A., Varlı, S.
1. Nuclei Segmentation in Colon Histology Images by Using the Deep CNNs: A U-Net Based Multi-class Segmentation Analysis