İnvaziv meme kanseri örneklerinde yapay zeka yöntemleri kullanılarak otomatik mitoz tespiti
Automatic mitosis detection using artificial intelligence methods in invasive breast cancer samples
Yazar: GİZEM SOLMAZ YILMAZ
Danışman: PROF. DR. EVREN ÖNAY UÇAR ; DOÇ. DR. FATMA TOKAT
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı / Moleküler Biyoteknoloji ve Genetik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoteknoloji = Biotechnology ; Patoloji = Pathology
Dizin: Histopatoloji = Histopathology ; Meme kanseri =   ; Mitoz = Mitosis ; Patoloji = Pathology ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Meme kanseri, dünyada en sık tanı konulan ve kadınlarda mortalitesi en yüksek olan kanser türüdür. Meme kanserinin histolojik derecesi, bu kanserin agresifliğini, hastanın prognozunu ve sağ kalımını belirleyen faktörlerden en önemlisidir. Patoloji uzmanları meme kanserinin histolojik derecelendirmesinde yaygın olarak Nottingham Derecelendirme Sistemini kullanmaktadır. Bu sistemin parametrelerinden biri olan mitotik aktivite, tümörün perifer bölgesinde, mitotik olarak en aktif 10 ardışık büyük büyütme alanındaki mitoz sayısına göre belirlenmekte ve 1, 2, 3 şeklinde skorlanmaktadır. Ancak mitozların morfolojik varyasyonu, mitoz benzeri yapıların varlığı ve preparatlardaki çeşitli artefaktlar nedeniyle, mitozları belirleme ve sayma sürecinde zorluklar yaşayan patoloji uzmanları, hata yapabilmektedir.
Mitoz değerlendirme süreci, patoloji uzmanlarının deneyimine bağlı olarak subjektif ve zaman alıcı bir işlemdir. Subjektif değerlendirmeleri engelleyebilmek için, mitoz tespitine yönelik yeni teknikler geliştirilmektedir. Bu teknikler arasında yapay zeka çalışmaları da yer almaktadır. Yapılan çalışmalar,  geleneksel yöntemler veya yapay zeka tabanlı yöntemlerin birçoğunun yavaş, yüksek maliyetli ve düşük performanslı olduğunu göstermektedir. Bu bağlamda, mitoz tespitine yönelik geliştirilecek sistemlerin, yüksek doğrulukta sonuçlar sunması, halen üzerinde çalışılması ve çözümlenmesi gereken önemli bir problemdir. Yapay zeka uygulamalarının kullanıldığı çalışmalardaki veri kümeleri incelendiğinde, veri sayısının çoğu zaman yetersiz kaldığı, görüntü kalitesinin düşük olduğu ve mitoz olmayan görsellerin bu veri kümeleri içinde yer aldığı ortaya çıkmaktadır. Bu sorunun çözümlenebilmesi için, kullanılan veri kümeleri, uzmanların danışmanlığında hazırlanmalıdır.
Bu tez çalışmasının amacı, yapay zeka yöntemleri kullanarak meme kanseri olgularında mitoz tespitine yönelik, yüksek doğrulukta, objektif ve hızlı sonuçlar elde edilmesini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirmektir. Bu amaçla öncelikle tez kapsamında kullanılacak veri kümesi, yapay zeka çalışmalarında yaşanan zorluklar dikkate alınarak, Acıbadem Hastanesi Tıbbi Patoloji laboratuvarından elde edilen invaziv meme karsinomu vakaları ile oluşturulmuştur. 50 kadın hastaya ait dijital slayt görüntülerinden yamalar oluşturularak, yeni ve özgün bir veri kümesi hazırlanmıştır. Yapay zeka uygulamalarından biri olan tek aşamalı nesne tespiti için geliştirilmiş YOLOv5 modelleri kullanılarak, hazırlanan özgün veri kümesinde mitoz tespitine yönelik eğitim ve test sonuçlarına ait performanslar değerlendirilmiştir. Bu doğrultuda YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l ve YOLOv5x modellerinin her biri, belirlenen hiperparametreler dikkate alınarak eğitilmiş ve test edilmiştir. 
Elde edilen bulgular eğitim performansı en yüksek olan modelin 0.913 mAP 0.5 değeri ile YOLOv5s modeli olduğunu, test performansı en yüksek olan modelin ise 0.918 mAP 0.5 değeri ile YOLOv5x modeli olduğunu göstermiştir. Test sonuçları, işlenme süresi en hızlı olan modelin YOLOv5s, en yavaş modelin ise YOLOv5x olduğunu ortaya koymuştur. YOLOv5 modelleri performans ve hız açısından değerlendirildiğinde ise, YOLOv5s modelinin diğer YOLOv5 modellerine kıyasla daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. İlk kez bu tez kapsamında YOLOv5 modelleri kullanılarak gerçekleştirilen mitoz tespitinin, invaziv meme kanseri olgularının değerlendirilmesinde patologlara yardımcı olarak kullanılabilme potansiyeli olduğu düşünülmektedir.

Abstract:
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer type in the world and has the highest mortality in women. The histological grade of breast cancer is the most crucial factor determining the aggressiveness of breast cancer, prognosis, and survival of the patient. Pathologists widely use the Nottingham Grading System for histological grading of breast cancer. Mitotic activity, one of the parameters of this system, is determined according to the mitosis count in the ten high-power fields in the mitotically active peripheral region of the tumor and is scored as 1,2,3. The pathologists who have difficulties in identifying and counting mitoses can make mistakes due to the morphological variation of mitoses, the presence of mitotic-like structures, and various artifacts in the glass slides.
The mitosis assessment is subjective and time-consuming, depending on the experience of pathologists. New techniques for mitosis detection are being developed to avoid subjective evaluations. Artificial intelligence studies are among these techniques. Studies show that many of the traditional methods or artificial intelligence-based methods are slow, costly and low-performing. In this context, it is a significant problem that still needs to be studied and resolved that the systems to be developed for mitosis detection will provide high accuracy results. When the datasets in the studies in which artificial intelligence applications are used are examined, it is revealed that the number of data is often insufficient, the image quality is low and the non-mitotic images are included in these datasets. In order to solve this problem, the datasets should be prepared under the consultancy of experts.
The aim of this study is to develop a new method for the detection of mitosis in breast cancer cases using artificial intelligence methods, which will provide high accuracy, objective and rapid results. For this purpose, first of all, the dataset to be used in the thesis was prepared with invasive breast carcinoma cases obtained from Acıbadem Hospital Medical Pathology Laboratory, taking into account the difficulties in artificial intelligence studies. A new and unique dataset was prepared by creating patches from WSI of 50 female patients. By using YOLOv5 models developed for single-stage object detection, the performances of the training and test results for mitosis detection in the unique dataset were evaluated. Accordingly, each of the YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l and YOLOv5x models has been trained and tested considering the specified hyperparameters.
The findings showed that the model with the highest training performance was the YOLOv5s model with 0.913 mAP 0.5, and the model with the highest test performance was the YOLOv5x model with 0.918 mAP 0.5. The test results revealed that the model with the fastest inference time was YOLOv5s, and the slowest model was YOLOv5x. When YOLOv5 models are evaluated in terms of performance and speed, it has been determined that the YOLOv5s model outperformed other YOLOv5 models. Mitosis detection, which was performed for the first time using YOLOv5 models within the scope of this thesis, is thought to have the potential to be used as an aid to pathologists in the evaluation of invasive breast cancer.