Hiperspektral mikroskopi ile kanserli dokuların spektral özelliklerinin sınıflandırılması
Classification of spectral properties of cancerous tissues using hyperspectral microscopy
Yazar: AYNUR DİDEM OKTAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN KURTULDU
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Patoloji = Pathology

Özet:
Hiperspektral görüntüleme (HSI) sistemi yüzlerce spektral bandı kullanarak görüntü içerisindeki her bir piksele ait spektral bilgiyi elde etmeyi amaçlayan yeni bir teknolojidir. Daha çok uzaktan algılama alanında kullanılan bir yöntemdir. Son yıllarda sağlık alanında hastalıkların tanısında ve cerrahi yönlendirme amaçlı medikal uygulamalarda kullanılmaya başlanmıştır. 
HSI ile iki uzaysal boyuta (x, y) ve bir spektral boyuta (λ) sahip hiperküp adı verilen üç boyutlu (3D) hiperspektral veri analiz edilir. Bu analizden elde edilen sonuç, doku fizyolojisi, morfolojisi ve kompozisyonu hakkında teşhise yardımcı bilgi edinilmesine olanak sağlar. Konvansiyonel ışık mikroskobunun tersine, hiperspektral mikroskobik yöntemler dokularda meydana gelen emilim ve saçılma özelliklerini tespit edebilir. Bu tür spektral karakterizasyon kanser teşhisinde kullanılabilir. Spektrometrede yaşanan odak bulma probleminin aksine bu sistemde her bir dalga boyu için değişen odak tespit edilir ve uygun odak ayarı yapılarak görüntüler alınır. 
Bu çalışma kapsamında bir HSI sistemi tasarlandı ve oluşturuldu. Farklı özelliklere sahip patolojik dokuların 440-660 nm dalga boyu aralığında görüntüleri alındı ve hiperküp verileri elde edildi. Bu verilerin analizi ile dokuların spektral imzaları oluşturuldu. Kanser türleri ve derecelerinin sınıflandırılması için 2 yöntem incelendi. Birinci yöntemde farklı özellikteki dokuların spektral imzaları kıyaslandı. Sağlıklı ve kanserli kolon dokularının spektral imzalarının 500-560 nm dalga boyu aralığında birbirlerinden farklılık gösterdiği görüldü. Düşük ve yüksek dereceli Hodgkin lenfoma kanserinin de spektral imzaları 500-660 nm' de farklı yoğunluk değerlerine sahiptir. Bir diğer yöntemde ise, dalga boylarının birbirlerine göre değişimlerinden yola çıkarak dokuların renk haritaları oluşturuldu. Elde edilen sonuçlar doku türlerine ait referans veriler kullanılarak dokular arasında ayrım yapılabileceğini gösterdi.

Abstract:
Hyperspectral imaging (HSI), mostly used in the field of remote sensing, is a new technology that aims to obtain the spectral information of each pixel in images using hundreds of spectral bands. In recent years, it has gained popularity in medical field for the diagnosis of diseases and surgical guidance.
Three dimensional (3D) hyperspectral data (hypercube) with two spatial dimensions (x, y) and a spectral dimension (λ) is acquired at microscopic level to obtain information to aid diagnosis on tissue physiology, morphology and composition. In contrast to the conventional light microscopy, hyperspectral microscopic methods can detect the absorption and scattering properties of tissues. Such spectral characterization can be used in cancer diagnosis. In the spectrometer there is a problem in finding the focus. Unlike spectrometric methods where finding the focus is problematic, the best focal plane can be easily determined and adjusted using two-dimensional images in the HSI.
In this study, a hyperspectral imaging system was designed and developed . Using this system, hypercube of pathological tissues with different characteristics were obtained. Spectral signatures were generated by the analysis of hypercube data. Two methods were studied for classification of cancer types and levels. In the first method, spectral signatures of different tissues were compared with each other. The spectral signatures of healthy and cancerous colon tissues differ between 500-560 nm wavelength range. Low and high-grade Hodgkin lymphoma also has spectral signatures in the range of 500-660 nm with different density values. In the second method, based on the ratio of intensities at different wavelengths, colormaps of tissues were created. The results showed that there was a clear distinction between different tissue types.