Mikroskopik floresan görüntüleme ile otomatik miyelin kantitasyonu
Automated myelin quantification with microscopic fluoresence imaging
Yazar: SİBEL ÇİMEN
Danışman: DOÇ. DR. UMUT ENGİN AYTEN ; PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Floresan = Fluorescence ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Miyelin kılıfı = Myelin sheath

Özet:
Medikal görüntüleme özellikle son yıllarda hastalık teşhis ve tedavisinde önemli rol oynamakta olup, görüntüleme araçlarının geliştirilmesi de önem arz etmektedir. İnsan sağlığı söz konusu olduğu için yapılacak olan teşhis ve tedavinin hızlı olmasının ötesinde bu teşhis ve tedavinin doğruluğu büyük önem taşımaktadır. Günümüzde birçok hastalığın teşhisinin konulabilmesine rağmen hastalığa ilişkin mekanizmalar tam olarak çözülemediği için hastalığın tedavisi yapılamamaktadır. Multipl Skleroz (MS) gibi bazı nörodejeneratif rahatsızlıklar bu tür hastalıklar arasında gösterilebilmektedir. MS hastalığı miyelin bozukluklarının sinir sisteminin işlevlerinin aksamasına sebep olmasıyla görülmektedir. Miyelin kılıf, sinir hücrelerinin etrafını bir yalıtım malzemesi gibi sararak, sinir sisteminin verimli çalışmasını ve sinir hücrelerinin aksonları boyunca sinyalin hızlı iletilmesini sağlamaktadır. Bu nedenle de MS hastalığında gözlenen miyelin hasarı, akson boyunca ilerleyen sinyalde kesintilere sebep olabilmektedir. Günümüzde hastalığın ilerlemesini engelleyecek ilaçlar piyasada olmasına rağmen tamamen tedavi edebilecek ilaçlar henüz bulunmamaktadır. Bu ilaçların üretilebilmesi için miyelinizasyonun tam olarak anlaşılması ve tedaviye yönelik aday ilaçların geliştirilmesi gerekmektedir. 

İlaç geliştirilmesinin önündeki en önemli engellerden biri, şu an kullanılan yöntemler ile miyelin kantitasyonunun yavaş olması ve miyelin kantitasyonun yoğun iş gücü ve zaman gerektiriyor olmasıdır. Hızlı bir kantitasyon, çok sayıda aday kimyasal ve molekülün kısa zamanda test edilmesi ile ilaç geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Bu tezde ise MS hastalığın tedavisinde kullanılabilecek ilaçların geliştirilebilmesi için hızlı miyelin tespiti ve kantitasyonu yapabilecek, uzmanlara yardımcı bir otomatik miyelin kantitasyon sistemi önerilmektedir. Bu kapsamda fare kök hücrelerinden mikroskopik floresan görüntüleme yöntemi ile alınan z- katmanlı görüntüler incelerek miyelin yer gerçeklikleri çıkartılmış ve bu yer gerçeklikleri bu çalışmanın temelini oluşturarak analizler yapılmıştır. Miyeline özgü önerilerek çıkartılan öznitelik görüntüleri 5 farklı denetimli makine öğrenmesi yönteminin 22 varyantı ve bu çalışma için geliştirilen konvolüsyonel sinir ağının (CNN), toplamda 23 varyantın, performansları gözlenmiştir. Geliştirilen konvolüsyonel sinir ağının performansının diğer makine öğrenmesi yöntemlerine kıyasla daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiş ve floresan mikroskopik görüntüler için altın standartlar 3 farklı uzman görüşü alınarak oluşturulmuştur. Miyelin tespiti için akson segmentasyonu ve oligodendrosit tespiti yapılarak negatif alan daraltması yapılmış ve başarılı bir şekilde miyelin tespiti yapılmıştır. Bu sayede de miyelin kılıf hasarlarını tedavi edebilecek ilaçların geliştirilmesine katkı sağlayacak nicemlendirmeler yapılmıştır. Geliştirilen sistem, miyelinizasyonun anlaşılabilmesi, nicemlendirilebilmesi ve MS hastalığı tedavisinde kullanılabilecek ilaçların geliştirilmesindeki molekül testlerinin hızlandırılması için faydalı olabilecektir.

Abstract:
Medical imaging has played an important role in the diagnosis and treatment of diseases, especially in recent years, and the development of imaging tools is also important. Since human health is in question, the accuracy of this diagnosis and treatment is of great importance beyond the speed of diagnosis and treatment. Although many diseases can be diagnosed today, the disease can not be treated because the mechanisms related to the disease have not been fully known and understood. Some neurodegenerative disorders such as Multiple Sclerosis (MS) can be shown among such diseases. MS disease is seen when myelin disorders cause disruption of the nervous system functions. The myelin sheath wraps around the nerve cells like an insulating material, ensuring the efficient functioning of the nervous system and rapid transmission of the signal along the axons of the nerve cells. For this reason, the myelin damage observed in MS disease may cause interruptions in the signal progressing along the axon. Although there are drugs on the market today that will prevent the progression of the disease, there are no drugs that can completely cure it. In order to produce these drugs, it is necessary to fully understand myelination and to develop candidate drugs for treatment.

One of the most important obstacles to drug development is that myelin quantification is slow with current methods and myelin quantification is labor and time intensive. A rapid quantification will aid drug development by testing a large number of candidate chemicals and molecules in a short time. In this thesis, an automatic myelin quantification system is recommended for the development of drugs that can be used in the treatment of MS disease, which is capable of rapid myelin detection and quantification. In this context, myelin ground truths were extracted by examining the z-stack images taken from mouse stem cells by microscopic fluorescence imaging method, and these ground truths were analyzed as the basis of this study. The performances of 22 variants of 5 different supervised machine learning methods and the proposed convolutional neural network (CNN), totally 23 variants, for this study were observed. It was observed that the performance of the developed convolutional neural network outperformed other machine learning methods, and the gold standards for fluorescent microscopic images were extracted by taking the opinions of 3 different experts. For myelin detection, axon segmentation and oligodendrocyte detection were performed to narrow the negative area and myelin detection was performed successfully. In this way, quantifications have been made that will contribute to the development of drugs that can treat myelin sheath damage. The developed system will be useful for understanding and quantifying myelination and to accelerate the molecular tests in the development of drugs that can be used in the treatment of MS disease.