Kanser ilacı uygulanmış hela hücresinin görüntü işleme yöntemleriyle incelenmesi
Image processing analysis of cancer drug-treated hela cells
Yazar: SAMET MERT YEŞİLDAL
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR ERKAN ; DOÇ. DR. BAHAR YILMAZ ALTINOK
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kadınlarda yaygın olarak teşhis edilen kanser türleri meme, kolorektal, endometrial, serviks (rahim ağzı) ve over kanserleridir. Dünya genelinde kadınların en sık karşılaştığı dördüncü kanser türü serviks kanseridir. Serviks, rahmin alt kısmında bulunan ve vajinaya açılan dar bir kanaldır. Serviks kanseri, rahim ağzındaki hücrelerin anormal bir şekilde büyümesi ve çoğalması sonucu ortaya çıkan bir kanser türüdür. Serviks kanseri genellikle yavaş gelişir ve başlangıçta belirtiler göstermez. 2020'de 600.000'den fazla yeni vaka ve 340.000'den fazla ölüm kaydedilmiştir. Servikal kanserde kemoterapötik ajanlarla gerçekleştirilen tedavi yöntemlerinde kullanılan ilaçların kanserli hücreleri hızlı bir şekilde ölü hücre haline getirmesi önemlidir. Ayrıca uygulanan ilacın ne kadar kanserli hücreyi öldürdüğü de anlam ifade etmektedir. Bu çalışmada görüntü işleme yöntemleri ile ilgili kanserin ilaç uygulama aşamalarında kullanılması amacıyla, serviks kanser tedavisinde sık kullanılan ilaçlar (Cisplatin, docetaxel, taxol ve gemstabine) HeLa hücre hattına uygulanarak hücrede yaptığı değişiklikler ve etkilerinin tespit edilmesi için görüntü işleme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma üç kısımdan oluşmaktadır. İlk aşama kanser ilaçlarının HeLa hücrelerine uygulanmasıdır. Bu aşamada, Hela hücre hattı kullanarak kontrol ve ilaç uygulanan hücrelerin görüntüsü mikroskop ve kamera yardımıyla alınmıştır. İkinci aşamada, YOLOv4 ile bölütleme ve ölü hücreleri sayma yapabilmek için görüntü üzerindeki ölü hücreler etiketlenmiştir. YOLOv4 yardımıyla etiketlenmiş veriler 'Google colab' yardımıyla işlenmiştir. Son aşamada ise, Phyton temelli YOLOv4 kullanılarak ölü hücre sayımı gerçekleştirilmiştir. Çalışmamızda YOLOv4 ve Phyton temelinde oluşturduğumuz algoritma ile görüntü işleme teknikleri kullanılarak ölü hücre sayımı yapılmıştır ve sonuç olarak servikal kanserde, hasta için hangi ilacın daha etkin bir şekilde tedavi gerçekleştirilebileceği gösterilmiştir.

Abstract:
The most commonly diagnosed cancers in women are breast, colorectal, endometrial, cervical and ovarian cancers. The fourth most common cancer in women worldwide is cervical cancer. The cervix is a narrow canal at the bottom of the uterus that opens into the vagina. Cervical cancer is a type of cancer caused by abnormal growth and proliferation of cells in the cervix. Cervical cancer usually develops slowly and initially shows no symptoms. In 2020, more than 600,000 new cases and more than 340,000 deaths were recorded. In the treatment of cervical cancer with chemotherapeutic agents, it is important that the drugs used quickly turn cancerous cells into dead cells. It is also meaningful how many cancerous cells are killed by the applied drug. In this study, image processing methods were used to determine the changes and effects of drugs commonly used in cervical cancer treatment (cisplatin, docetaxel, taxol and gemstabine) on the HeLa cell line in order to be used in the drug administration stages of cancer. The study consists of three parts. The first stage is the application of cancer drugs to HeLa cells. In this stage, images of control and drug-treated cells using the Hela cell line were captured using a microscope and camera. In the second stage, dead cells on the image were labeled for segmentation and dead cell counting with YOLOv4. The data affected by YOLOv4 was processed with the help of 'Google colab'. In the final stage, dead cell counting was performed using Phyton-based YOLOv4. In our study, dead cell counting was performed using image processing techniques with the algorithm we created based on YOLOv4 and Phyton, and as a result, it was shown which drug can be treated more effectively for the patient in cervical cancer.