Dijital histopatolojide boya normalizasyonu için dalgacık bilgi damıtma uygulama ve analizi
Application and analysis of wavelet knowledge distillation for stain normalization in digital histopathology
Yazar: SEFA KEKLİK
Danışman: PROF. DR. MURAT EKİNCİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Boya normalizasyonu, özellikle histolojik görüntülerde renk farklılıklarının minimize edilmesi ve görüntülerin tutarlılığının artırılması açısından kritik bir öneme sahiptir. Koşullu Üretken Çekişmeli Ağ modellerinden olan Pix2Pix modelinin, Dalgacık Bilgi Damıtma yöntemi temel alınarak, karmaşık modellerin sıkıştırılması ve verimli hale getirilmesi amaçlanmıştır. Dalgacık Bilgi Damıtma yöntemi, öğretmen modelden öğrenci modele bilgi aktarımını yüksek ve düşük frekanslı bileşenlere ayrıştırarak gerçekleştirir. Yüksek frekanslı bileşenler detaylı yapısal bilgileri taşırken, düşük frekanslı bileşenler genel renk ve şekil bilgilerini içermektedir.  Öğretmen ve öğrenci modellerinin boya normalizasyonu üzerindeki etkisi değerlendirilmiştir. Aynı numunenin iki farklı tarayıcıdan alınan görüntülerini barındıran MITOS-ATYPIA veri seti kullanılarak gerçekleştirilen deneyler sonucunda, Dalgacık Bilgi Damıtma yönteminin öğrenci modelinin öğretmen modeline yakın performans gösterdiği ve daha hızlı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Özellikle gerçek zamanlı uygulamalar için umut verici olan bu yöntem, Bilgisayar Destekli Tanı sistemlerinde boya normalizasyonunun etkin bir şekilde uygulanmasına olanak tanımaktadır. Dalgacık Bilgi Damıtma yöntemi ile boya normalizasyonunun daha verimli hale getirilmesi sağlanmış, model boyutuna göre yüksek ve düşük frekanslı bileşenlerin etkili bir şekilde ayrıştırılması ile modelin performansı artırılmıştır.

Abstract:
Stain normalization has a critical importance in terms of minimizing colour differences and increasing the consistency of images, especially in histological images. The Pix2Pix model, which is one of the Conditional Generative Adversarial Network models, is based on the Wavelet Knowledge Distillation method, and it is aimed to compress complex models and make them efficient. The Wavelet Knowledge Distillation method carries out the knowledge transfer from the teacher model to the student model by decomposing it into high and low frequency components. High frequency components carry detailed structural information, while low frequency components contain general colour and shape information.  The effect of teacher and student models on stain normalization was evaluated. As a result of the experiments carried out using the MITOS-ATYPIA dataset, which contains images of the same sample taken from two different scanners, it was observed that the student model of the Wavelet Knowledge Distillation method performs close to the teacher model and produces faster results. This method, which is especially promising for real-time applications, enables the effective application of stain normalization in Computer Aided Diagnosis systems. With the Wavelet Knowledge Distillation method, stain normalization is made more efficient and the performance of the model is improved by effectively separating high and low frequency components according to the model size.