Fare testisi mikroskop görüntülerinden yapay zekâ teknikleri ile tübül ve spermatogonyal kök hücre tespiti
Detecting tubules and spermatogonial stem cells in mouse testis micrographs by using artificial intelligence techniques
Yazar: BURAK KAHVECİ
Danışman: PROF. DR. PETEK KORKUSUZ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Spermatogonyal kök hücreler fertiliteyi sağlayan az sayıdaki sperm öncülleri olup saptanmaları zordur. Puberte öncesi testis hasarıyla gelişen infertilitede spermatogonyal kök hücre havuzunun sayıca belirlenmesi klinik için önemlidir. Görüntü işleme ve yapay zekâ alanındaki bölütleme ve öznitelik çıkartma yöntemleri ile somatik ve germ hücreleri saptanarak sayılabilmektedir. Bu çalışmada bölütleme, öznitelik çıkarımı ve derin öğrenme (YOLOv4) yöntemleriyle testis kesit mikrograflarındaki verilerle seminifer tübüller ve spermatogonyal kök hücrelerin hızlı, pratik ve güvenli bir şekilde tanımlanması ve sayılmasını sağlayan bir biyomühendislik sistemi geliştirileceği varsayılmıştır. Bu varsayımı test etmek için C57BL/6 yeni doğan farelerin testis parafin bloklarının seri kesitlerinde hematoksilen eozin ve spermatogonyal kök hücre belirteci SALL4 ile işaretlenmiştir. 66 dijital mikrografta aktif kontur modeliyle elde edilen seminifer tübül veri setlerinde makine öğrenmesi yöntemleri; destek vektör makineleri, karar ağacı, rastgele orman, naive bayesian, k en yakın komşu ve lojistik regresyon kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirildiğinde sırasıyla %96,5, %96,5, %97,1, %90,4, %89,1 ve %96,5 oranında tespit sağlanmıştır. YOLOv4 tekniğinde kullanılmak üzere seminifer tübül için 12734 adet veri, spermatogonyal kök hücre için 9889 adet veri kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Buna göre seminifer tübüller %94, spermatogonyal kök hücreler %93 oranında tespit edilmiştir. Sonuç olarak, yeni doğan erkek fare testis kesitlerinden elde edilen mikrograflarla oluşturulan bu yapay zekâ teknikleri ile spermatogonyal kök hücrelerin tespitini sağlayarak başarıyla çalışmış olup, elde edilen sonuçlar ileri çalışmalarla geliştirildiğinde, deneysel hayvan modellerinde spermatogonyal kök hücre havuzunun hesaplanması için ve prepubertal testis biyopsisi alınan çocuklarda biyopsi etkinliğini belirlemek üzere kliniğe aktarılabilecek yeni ürünler oluşturma potansiyeli taşımaktadır.

Abstract:
Spermatogonial stem cell that provide male fertility, are few in number and difficult to detect. The cells numbers detection is critical in infertility due to prepubertal testicular damage. Several cell types can be counted by segmentation and feature extraction methods by image processing and artificial intelligence technique. In this study, we hypothesized to develop a bioengineering system that allows rapid, safe and easy quantification of spermatogonial stem cells by using segmentation, feature extraction and deep learning methods (YOLOv4). To test this hypothesis, paraffin serial sections were obtained from C57BL / 6 type newborn male mice testes and stained with hematoxylin eosin and SALL4 that is a spermatogonial stem cells marker. Classification process was performed using machine learning methods, support vector machines, decision tree, random forest, naive bayesian, k nearest neighbor, and logistic regression and seminiferous tubule data sets were obtained with active contour model in 66 digital micrographs, the detection rate was calculated as 96,5%, 96,5%, 97,1%, 90,4%, 89,1%, and 96,5% for respectively support vector machines, decision tree, random forest, naive bayesian, k nearest neighbor, and logistic regression. A data set was created using 12734 and 9889 data by YOLOv4 for seminiferious tubules and spermatogonial stem cell respectively. The detection rate was 94% and 93% for seminiferous tubules and spermatogonial stem cells repectively. In conclusion, a new artificial intelligence technique has been created by using testiscular section micrographs and it has been successfully worked for detecting spermatogonial stem cells. This new bioengineering product has a potential to be translated into in vivo experimental animal models in order to calculate spermatogonial stem cell pool number and then to be used in prepubertal children testicular biopsies in future.