Lenf Kanserine İlişkin Patoloji Görüntülerinin Makine Öğrenimi Yöntemleri ile Sınıflandırılması
Classification of Lymph Cancer Pathology Images Using Machine Learning Methods
Yazar: Varol, Ayşe Berika; İşeri, İsmail
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Image Processing,Machine Learning,Pathology ; Görüntü İşleme,Makine Öğrenimi,Patoloji

Sonyıllarda dijital patoloji görüntülerinin sınıflandırılması konusunda yapılangörüntü işleme ve makine öğrenimi temelli çalışmalarda  oldukça başarılar sonuçlar  elde edildiği görülmektedir. Elde edilenyüksek doğruluk değerleri, dijital patoloji alanında makine öğrenimi temellisistemlerin patoloji kliniklerinde patologlara yardımcı sistemler olarakkullanılabileceğini göstermektedir. Önümüzdeki 30 yıl içerisinde özellikle patolojialanında yapay zeka ve makine öğrenimi temelli çözümlerin çok daha yüksekoranda kullanılacağı öngörülmektedir. Bu çalışmada lenf kanserinin üç farklıtürüne ait dijital patoloji görüntülerin farklı makine öğrenimi teknikleri ilesınıflandırılması işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında veri setiolarak Chronic Lymphocytic Leukaemia(CLL), Follicular Lymphoma (FL) ve Mantle Cell Lymphoma (MCL)kanserlerine ilişkin dijital patolojik görüntüler kullanılarak özellik çıkarımıve makine öğrenim algoritmalarının eğitilmesi ve karşılaştırılması yapılmıştır.Çalışmada her bir lenf kanseri türüne ait 45 adet olacak şekilde toplamda 135adet dijital patoloji görüntüsü ön işlemlerden gerçirilerek renk yoğunluğu,piksel yoğunluğu, entropi hesabı ve morfolojik alan hesabı özellikleri eldeedilmiştir. Ardından her bir görüntü için elde edilen özellik vektörleri Random Forest, K-NN, Navie Bayes, Destek Vektör Makinesi (SVM) ve K-Star algoritmalarınagirdi olarak verilerek sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Son aşamadaelde edilen değerler Özgüllük (Specificity), Hassasiyet (Precision), Geri Çağırma (Recall) ve Doğruluk (Accuracy) performansmetriklerine göre hesaplanıp, algoritmaların  kıyaslaması yapılmıştır. Bu yöntemler ile algoritmalarınperformans değerleri karşılaştırıldığında en iyi sonuç %89,72 doğruluk oranıortalamasıyla Random Forest tarafındanelde edilmiştir.

In recent years, it is seen that the results obtained from the image processing and machine learning based studies on the classification of digital pathology images have been achieved quite successfully. The high accuracy values show that machine learning based systems in the field of digital pathology can be used as second reader systems for pathologists in pathology clinics. It is expected that in the next 30 years, solutions based on artificial intelligence and machine learning will be used at a much higher rate, especially in the field of pathology. In this study, digital pathology images belonging to three different types of lymph cancer were classified with different machine learning techniques. In the scope of the study, feature extraction and machine learning algorithms were trained and compared by using digital pathological images of Chronic Lymphocytic Leukaemia (CLL), Follicular Lymphoma (FL) and Mantle Cell Lymphoma (MCL) cancers as data set. In this study, 45 digital pathology images of each type of lymph carcinoma totaly 135 images were passed from the preprocessing stage and then color density, pixel density and entropy calculation features were exctracted. Then, the feature vectors obtained for each image were used as  input to Random Forest, K-NN, Navie Bayes, Support Vector Machine (SVM) and K-Star algorithms and the classification process was performed. In the last stage  the Specificity, Precision, Recall and Accuracy performance metrics were calculated  and the algorithms were compared. The best result were obtained by Random Forest Classifier for classification of three types of lymphoma with an average accuracy of 89.72%.