Histopatolojik görüntülerde bez bölütleme için çoklu görev öğrenimi
Multi-task learning for gland segmentation in histopathological images
Yazar: İMAN REZAZADEHKHIAVI
Danışman: PROF. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Histolojik görüntüler tıp biliminde kanserin tespiti ve derecelendirilmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır. Her ne kadar iyi eğitimli patologlar bu görevleri yerine getirebilse de süreç zaman alıcıdır ve hatalara açıktır. Dijital mikroskopların gelişmesi, yüksek kaliteli dijital histoloji görüntülerinin oluşturulmasını kolaylaştırarak dijital görüntü işlemedeki son gelişmelerden yararlanmamıza olanak sağlamıştır. 

Histopatolojik görüntü analizinde ilk adım, bazı organlar için bez morfolojisinin çıkarılmasıdır, bu da bez bölütlemesi gerektirir. Geleneksel bez bölümleme yöntemleri genellikle bez yapıları hakkında düşük düzeyli varsayımlara dayanır. Ancak, bez yapıları, slayt hazırlama sırasında hastalıklardan veya deformasyonlardan etkilenerek şekil ve boyut açısından önemli farklılıklar gösterebilir. Boyama işlemine bağlı olarak slaytlardaki renk değişimleri de düşük seviyeli özellikleri bez bölütlemesi için yetersiz hale getirebilir.

Derin öğrenme ve dijital görüntü bölütlemedeki son gelişmeler umut verici alternatifler sunmaktadır. Literatürdeki çok sayıda bölütleme yöntemi, şekil ve boyut çeşitliliğinin, histoloji görüntülerindeki nesnelerin yüksek yoğunluğunun ve bu alandaki sınırlı etiketli görüntülerin yaratığı zorluklarla mücadele etmektedir. Önerilen birçok yöntem, bezleri arka plandan etkili bir şekilde ayırırken, bezler yakın olduğunda onları birbirlerinden ayırmakta genellikle başarısız olurlar.

Bu tez, kolon bezi bölütlemesi için çeşitli çok görevli yöntemler önermektedir. Öncelikle, bez morfolojisi çıkarımını iyileştirmek ve bitişik bezleri ayırmak için bez sınırlarındaki bölütleme sonuçlarını geliştirmek hedeflenmiştir. Bu amaçla bez çevritleri  kullanılmıştır. Ancak bu yöntem "dokunan bezler" dediğimiz birbirine yakın konumdaki bezlerle uğraşırken yetersiz kalmaktadır. Dokunan bezler arasındaki sınırları ele almak için bunlar modelimize ek bilgi olarak dahil edilmiştir. Çok ölçekli bir model oluşturmak için, alt örneklenmiş bölge etiketleri kullanılmıştır. Modelimizin bez yapısını çıkarma yeteneğini desteklemek için modelimize iskelet görüntüleri de eklenmiştir. Nesneler arası farklılığı ve nesne içi benzerliği arttırmak için ayrıca kütle koordinatlarının merkezi modelimize eklenmiştir.

Önerdiğimiz yöntem, halka açık GlaS ve CRAG veri kümeleri kullanılarak değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Hem niceliksel hem de niteliksel ölçümleri kapsayan en son teknolojiye sahip sonuçlara karşı yapılan karşılaştırmalı analizler, yöntemimizin güçlü bölütleme yeteneklerini göstermektedir.

Abstract:
Analysis of histopathological images plays a crucial role in cancer detection and grading. Although well-trained pathologists can perform these tasks, the process is time-consuming and prone to errors. The advancement of digital microscopes facilitates the creation of high-quality digital histology images and allows us to harness recent developments in digital image processing.

The first step in histopathological image analysis is the extraction of gland morphology for some organs, necessitating gland segmentation. Traditional gland segmentation methods often rely on low-level assumptions about gland structures. However, gland structures exhibit considerable variability in shape and size, influenced by diseases or deformations during slide preparation. Additionally, the color variations in slides, dependent on the staining process, render low-level features ineffective for gland segmentation.

Recent progress in deep learning and digital image segmentation provides promising alternatives.  Numerous segmentation methods in the literature struggle with the challenges posed by the variety of shapes and sizes, the high density of objects in histology images, and the limited labeled images in this field. While many proposed methods effectively separate glands from the background, they often fail to separate them from each other when glands are close.

This thesis proposes a multi-task learning architecture for clone gland segmentation. Initially, we aim to enhance segmentation results at the gland borders to improve gland morphology extraction and separate adjacent glands. Gland contours are used to this end, but they are insufficient when dealing with closely positioned glands, which we call "touching glands." We identify the borders between touching glands and incorporate them as additional information in our model to address this. To create a multi-scale model, we used down-sampled region labels. We add skeleton images to our model to bolster our model's ability to extract gland structure. To enhance inter-object dissimilarity and intra-object similarity, we add the center of mass coordinates to our model.

Our proposed method undergoes evaluation using publicly available GlaS and CRAG datasets. Comparative analyses against state-of-the-art results, encompassing both quantitative and qualitative measures, demonstrate the robust segmentation capabilities of our method.