Histopatoloji imgelerinin bilgisayar destekli değerlendirilmesi
Computer assisted assessment of histopathology images
Yazar: MUSTAFA NURMUHAMMED
Danışman: YRD. DOÇ. DR. METİN ERTÜRKLER
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Histoloji ve Embriyoloji = Histology and Embryology

Özet:
Sinir hücrelerindeki hasar ve zedelenmeler kaza, travma, tümörler, cerrahi müdahaleler ve inflamatuar hastalıklar gibi faktörler nedeniyle oluşur. Sinir hücrelerindeki bu hasar sinir tarafından innerve edilen kas hücrelerini etkiler. Sinir hasarını doğrudan gözlemleme her durumda mümkün olmayabilir. Sinir hücrelerinde oluşan hasarın etkisini gözlemlemek için sinir hücreleri ile bağlantılı olan kas hücrelerinin histomorfolojik olarak değerlendirilmesi gerekir. 
Sinir hasarlarının tedavisinde bu hasarlı bölgenin yerine sinir otogreft (kesilen sinirin tekrar yerine konulması), damar grefti, damar + kıkırdak, kıkırdak gibi dokuların konulmasıyla sinir rejenerasyonunun arttırılması hedeflenmektedir. Ancak sinir hücrelerinde yenilenmenin yani rejenerasyonun çok az olduğu bilinmektedir. Bu rejenerasyonun başarısı kas hücrelerine ait histopatolojik doku örneklerinin mikroskobik analizi ile gözlemlenmektedir. Ancak bu yaklaşım kişiye bağımlı, yavaş, hata eğilimli ve tekrar üretilemeyen sonuçlar içerebilir.
Bu çalışma, sinir hücrelerinden doğrudan etkilenen kas hücre dokularına ait imgelerin nicel olarak incelenmesini sağlayan bir Bilgisayar Destekli Tanılama (BDT) sistemi sunmaktadır. Önerilen yaklaşım imgelerde morfolojik işlemler uygulayarak doku içerisindeki kas hücre çekirdeği sayısı ve yoğunluğu, çekirdeklerin doku bileşenlerine olan paralellik oranı, hücre çekirdeğinin uzunluğu, çekirdek boyanmasındaki renk yoğunluğu gibi nicel değerleri uzmana sunarak uzmanın sinir rejenerasyonunda önerilen farklı alternatifleri değerlendirmesinde subjektifliği azaltmayı amaçlamaktadır. 
Bu çalışmada Wistar albino sıçanlardan alınmış dört hasarlı ve bir sağlıklı kontrol grubuna ait 530 adet kas hücre dokularından elde edilmiş imgeler üzerinde çalışılmıştır.

Abstract:
Nerve damage occurs in various ways such as accidents, traumas, surgical operations and inflammatory diseases. Damages in the nerve cells affect muscle cells that are innervated by the nerves. Directly observing the nerve damage may not be possible in all circumstances. To observe the effect of the nerve damage, muscle cells that are connected to the nerve cells need to be histomorphologically evaluated. 
In treatment of nerve damages, nerve regeneration is aimed to be enhanced by placing tissues such as nerve auto graft (replacing the cut nerve to its original place), vessel, vessel + cartilage, cartilage in place of the damaged area. However, regeneration in nerve cells is known to be very minimal.  The success of regeneration is measured using microscopic analysis of histopathological tissue samples. However, this approach is slow, error prone, irreproducible and also depends on the expert's personal assessment.
This study presents a Computer Aided Diagnosis (CAD) system that enables quantitative assessment of muscle cell tissues that are directly affected by a nerve damage. Proposed approach aims to reduce subjectivity in assessment of various regeneration alternatives by performing morphological operations on images and providing quantitative results of muscle cell nuclei counts and density, the ratio of nucleus' parallelism to the other tissue components, the length of cell nuclei, and the color density of nuclei staining.
This study is carried on 530 images of muscle cell tissues containing four damaged and one healthy control group acquired from Wistar albino rats.