Derin öğrenme ile helmint yumurtalarının ve protozoonların tespiti
Detection of helminth eggs and protozoons with deep learning
Yazar: MUKHAMMED ISMAILOV
Danışman: DR. HAKAN YILMAZ
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyoloji = Biology ; Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Helmintozlar veya helmintik istilalar, hayvan ve insan vücuduna özel
parazitlerin (helmintlerin) girmesiyle tetiklenen akut bulaşıcı hastalıklardır.
Bu tür patolojilerin sistemik bir etkisi vardır ve neredeyse her zaman kronik
bir rejimde ortaya çıkar. Protozoal enfeksiyonlar veya protozoalar
insanlarda, evcil hayvanlarda ve ticari hayvanlarda ciddi hastalıklara neden
olur. Nüfusun protozoal enfeksiyonlarla enfekte olma oranı çok yüksektir.
Protozoalar kan, bağırsak, merkezi sinir sistemi, karaciğer, akciğerler gibi
çeşitli organlarda ve dokularda parazit olarak yaşar. Protozoalar yayılması
kistlerin yutulması (uyku hali aşaması), cinsel ilişki yoluyla veya vektör
böcekler (ısırık yoluyla hastalıkları bulaştıran böcekler) yoluyla gerçeklesir.
Zamanında gerekli önlemler alınmadığı takdirde, helmintler ve protozoonlar
hayvan ve insan vücudunda ciddi sorunlara neden olabilmektedir. Hatta
ölüme yol açabilmektedir. Bundan dolayı helmintlerin ve protozonların
erken tespiti çok önemlidir. Dünya genelinde parazitlerin tespiti için insan
veya hayvandan kan ve idrar örnekleri alınır. Sonra alınan örneklerden
laboratuvar tekniklerini kullanarak preparat elde edilir ve mikroskop
yardımıyla incelenir. Günümüzde yapay zekâ teknikleri, insan yaşamının
hemen her alanında büyük rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, ışık
mikroskoplarından çekilen görüntüler üzerinde helmint yumurtaları ve
protozoonları yapay zekâ teknikleri yardımıyla tespit etmek hedeflenmiştir.
Görüntüler üzerinde parazitleri bulmak için açık kaynaklı geliştirilmiş
MRCNN modeli kullanılmıştır. Protozoa ve helmint yumurtası görüntüleri
MECOS adlı özel bir şirketten temin edilmiştir. Bu tezin amacı, yalnızca
protozoa ve helmint yumurtalarının tespiti ile sınırlı olmayıp, aynı zamanda
bu sürecin gerektirdiği önemli hususları anlamaktır. Preparatlar, hayvan ve
insanlardan elde edilen örneklerden hazırlanmakta olup, bu nedenle son
derece kısa ömürlüdürler. Preparat hazırlandıktan sonra tamamen kuruyana
kadar geçen süre, çevresel koşullara bağlı olarak 25 dakikadan daha kısa

2

olabilir. Bu sebeple, preparatlar yalnızca bu kısa zaman dilimi içinde analiz
edilmelidir. Laboratuvarlarda yeterli sayıda nitelikli parazitolog
bulunmaması ve bazı bölgelerde laboratuvar imkanlarının tamamen eksik
olması, tespit ve tedavi süreçlerinde aksamalara yol açmaktadır. Ayrıca bu
durum, mevcut laboratuvarların aşırı yüklenmesine sebep olmakta ve olası
bir salgın durumunda yaşanacak sorunların büyüklüğünü öngörmeyi
zorlaştırmaktadır. Çalışmada önerilen algoritma, motorize mikroskoplar ile
elde edilen dijital görüntüler üzerinde çalışmaktadır. Geliştirilen analiz
modeli, dijitalleştirilmiş veriler üzerinde çalışarak protozoa ve helmint
yumurtalarının tespitini gerçekleştirebilir. Bu yaklaşım, doktorların tüm
preparatı manuel olarak inceleme zorunluluğunu ortadan kaldırarak iş
yüklerini hafifletecek ve analiz sürecini daha verimli hale getirecektir.
Böylece, sağlık çalışanları için daha hızlı ve etkili bir tanı süreci sağlanmış
olacaktır. Bu sistem, özellikle laboratuvar imkanlarının sınırlı olduğu
bölgelerde ve salgın durumlarında, kritik bir çözüm sunarak teşhis ve tedavi
süreçlerine önemli bir katkı sağlayabilir. Çalışma sonucunda helmint
yumurtalarının ve protozoaların tespitinde %90,13 doğruluk, %90,51
hassasiyet, %80,76 duyarlılık ve 85,36 F1 puanı elde edilmiştir.

Abstract:
Helminthiasis or helminthic infestations are acute infectious diseases
triggered by the invasion of specific parasites (helminths) into the bodies of
humans and animals. These pathologies often have systemic effects and
typically manifest in a chronic mode. Protozoal infections, caused by
protozoa, lead to severe diseases in humans, pets, and livestock. Protozoa
can parasitize various organs and tissues, including blood, intestines, the
central nervous system, liver, and lungs. The spread of protozoa occurs via
the ingestion of cysts (dormant stage), sexual transmission, or through
vector insects (insects that transmit diseases through bites). If timely
precautions are not taken, helminths and protozoa can cause severe
complications in both humans and animals, potentially leading to death.
Therefore, early detection of helminths and protozoa is crucial. Globally,
blood and urine samples are taken from humans or animals for parasite
detection. Using laboratory techniques, preparations are made from these
samples, which are then examined under a microscope.
Today, artificial intelligence (AI) techniques play a crucial role in almost
every aspect of human life. This thesis aims to detect helminth eggs and
protozoa using AI techniques on images captured from light microscopes.
To detect parasites in these images, the Mask R-CNN (MRCNN) model, an
open-source tool, has been utilized. Images of protozoa and helminth eggs
were provided by a private company, MECOS. The objective of this thesis
is not only limited to detecting protozoa and helminth eggs but also to
understanding the critical aspects of the process. The preparations are made
from samples obtained from animals and humans, and thus, they have a very
short lifespan. Once a preparation is made, it can dry up completely in less
than 25 minutes, depending on environmental conditions. Therefore,
preparations are only suitable for analysis within this brief time frame. The
lack of sufficient qualified parasitologists in laboratories, coupled with the
absence of laboratory facilities in certain regions, leads to delays in timely
detection and treatment processes. Furthermore, this situation contributes to
the overloading of existing laboratories, making it difficult to predict the
scale of potential problems during an epidemic. The algorithm proposed in
this study operates on digital images obtained from motorized microscopes.
The developed analysis model works on the digitized data to detect protozoa
and helminth eggs. This approach eliminates the need for doctors to

manually examine the entire preparation, reducing their workload and
making the analysis process more efficient. Consequently, a faster and more
effective diagnostic process will be provided to healthcare professionals.
This system presents a critical solution, particularly in regions with limited
laboratory resources and in epidemic situations, making a significant
contribution to diagnosis and treatment processes. As a result of this study,
90.13% accuracy, 90.51% precision, 80.76% sensitivity, and an F1 score of
85.36 were achieved in detecting helminth eggs and protozoa.