Sayısal patoloji görüntülerinin analizinde yenilikçi derin öğrenme yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of innovative deep learning approaches in the analysis of digital pathology images
Yazar: YUSUF ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Teşhis-bilgisayar-destekli = Diagnosis-computer-assisted

Özet:
Son zamanların en popüler makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan derin öğrenme; görüntü
işleme, ses tanıma, sinyal işleme vb. birçok alanda başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Derin öğrenme
yöntemleri; insansız hava araçları, robotik, akıllı telefon ve sağlık gibi alanlarda etkili bir şekilde
kullanılmaktadır.
Özel tarayıcıların geliştirilmesi ve biyopsi işleminin sayısallaştırılması ile bilgisayar destekli teşhis
oldukça popüler bir araştırma alanı haline gelmiştir. Bilgisayar ortamında depolanan sağlık verileri gün
geçtikçe artmaya devam etmektedir. Bu artan veri miktarına bağlı olarak makine öğrenme yöntemlerinin
performansları dikkat çekici bir şekilde iyileştirilmiştir. Derin öğrenme yöntemleri, sayısallaştırılmış
görüntüler aracılığıyla uzman kişilerin tanı ve teşhisinde kolaylık sağladığı gibi kanser gibi kritik bir
rahatsızlığın otomatik tanısı ve teşhisi için umut olmuştur.
Meme kanseri, toplumda en yaygın görünen kanser türlerinden birisidir. Meme kanserinin erken
teşhisi hastanın tam tedavi edilebilmesindeki başarı oranını önemli ölçüde artırmaktadır. Meme kanserinin
tanı ve teşhisinde histopatolojik görüntüler önemli bir yer almaktadır.
Bu tez çalışması kapsamında, meme kanseri histopatolojik görüntülerinin analizi için birtakım
yenilikçi derin öğrenme yöntemleri geliştirilmiştir. Tez çalışmasında birden fazla açık erişimli kanser veri
seti incelenmiştir. Bu veri setlerinin analizinde kullanılacak çeşitli programlama paketleri oluşturulmuş ve
veri setlerinin düzenlenmesi için özel teknikler geliştirilmiştir.
Histopatolojik görüntülerin analizlerinin yapılması amacıyla, farklı derin öğrenme modellerinin
oluşturulması aşamaları etraflıca ele alınmıştır. Geliştirilen bu modeller için farklı parametreler ve yöntemler
denenerek en iyi çözüm elde edilmeye çalışılmıştır. Ön eğitimli bazı popüler derin modellerin, histopatolojik
görüntülerin sınıflandırılması ve bölütlenmesi problemindeki performansları değerlendirilmiştir. Bunların
yanı sıra, yüksek boyutlara ulaşan sayısal görüntü boyutunun azaltılması ve bu görüntülere ait çok daha düşük
boyutlu temsillerin elde edilmesi için yeni bir derin öğrenme modeli sunulmuştur. Böylece sağlık alanındaki
yüksek boyutlu sayısal görüntülerin uzak birimlere kolayca aktarılmasına yardımcı olacak yeni bir model
sunulmuştur. Ayrıca bu yöntemler sayesinde uzman seviyesinde histopatolojik görüntülerin sınıflandırılması,
işaretlenmesi sağlanmıştır.

Abstract:
Deep learning, one of the most popular machine learning methods of recent times, has been successfully
applied in many areas such as image processing, voice recognition, signal processing. Deep learning methods
are used effectively in autonomous aerial vehicles, robotics, smartphones, and medicine.
Computer-aided diagnosis has become a trendy research field with the development of special scanners and
digitization of the biopsy process. Health data stored in computer environments continues to increase day by
day. Due to this increasing amount of data, the performances of machine learning methods have been
significantly improved. Deep learning methods, using digitized images, make it easier for experts to diagnose
diseases. Also, deep learning is hope for the automatic diagnosis of critical conditions such as cancer.
Breast cancer is one of the most common types of cancer in the community. Early diagnosis of breast cancer
significantly increases the success rate in the treatment of a patient. Histopathological images play an
essential role in the diagnosis of breast cancer.
In this thesis, some innovative deep learning methods have been developed to analyze breast cancer using
histopathological images. In the thesis study, several open-access cancer datasets were examined. Various
programming packages have been created to be used to analyze these datasets, and some novel techniques
have been developed to organize the dataset.
In order to analyze the histopathological images, the stages of creating different deep learning models are
discussed in detail. Various parameters and methods were examined to obtain the best solution with the
developed models. The performances of some pre-trained popular deep models in the problem of
classification and segmentation of histopathological images were evaluated. In addition to these, a new deep
learning model has been presented in order to reduce the size of digital images reaching high dimensions and
to obtain many lower-dimensional representations of these images. Thus, it paved the way for helping to
easily transfer high-dimensional digital images in the healthcare field to remote units. In addition, thanks to
these methods, classification and labeling of histopathological images were provided at an expert level.