Serviks Kanser Hücrelerinin Ön-Eğitimli Ağ Temelli Otomatik Sınıflandırılması İçin Bir Ara Yüz Tasarımı ve Geliştirilmesi
Design and Development of an GUI for Pre-Trained Network-Based Automated Classification of Cervical Cancer Cells
Yazar: Bingöl, Bünyamin; Uzun, Süleyman; Özkurt, Cem
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Cervical Cancer Cells,Classification,Deep Learning ; Serviks Kanser Hücreleri,Sınıflandırma,Derin Öğrenme

Serviks (rahim ağzı) kanseri, dünyada her iki dakikada bir kadının ölümüne neden olan ve kadınlarda meme kanserinden sonra en sık görülen ikinci kanserdir. Rahim ağzından kaynaklanan en önemli risk faktörü papilloma virüsü (HPV) ile oluşan enfeksiyondur. Servikal kanser tarama programları, bu kanserin görülme sıklığını ve ölüm oranlarını azaltmak için son derece önemlidir. Serviks kanseri için yapılan taramaların birincil hedefi, servikal kanseri önleme amacıyla, serviksin intraepitelyal prekürsör lezyonlarının doğru tespit edilmesi ve tedavisinin zamanında yapılmasıdır. PAP smear testi ile kanseröz dönemdeki hücreler endoservikal kanalda saptanmakta ve bu aşamadaki kanser tedavisi ile hücreler kansere dönüşmeden kanser gelişimi önlenebilmektedir. Erken tanıda kullanılan PAP testi kolay uygulanabilen, maliyeti düşük, zarar vermeyen, duyarlılığı yüksek ayrıca tedavi yükünü azaltan bir testtir. Son zamanlarda yapay zekâ alanındaki gelişmeler, serviks kanserinin teşhisinde ciddi başarılar elde edilmektedir. Yapılan bu çalışmada, transfer öğrenme tabanlı serviks kanser tespit yöntemi ve bu işlemlerin kolayca yapılabilmesi amacıyla geliştirilen bir uygulama sunulmaktadır. Kanserli ve kanserli olmayan servikal hücreler, ön-eğitimli ağlar kullanılarak sınıflandırılmıştır. Problem için Xception, VGG-16, DenseNet, İnceptionV3 ve InceptionResNetV2 olmak üzere beş popüler ön eğitilmiş ağ kullanılmış ve elde edilen performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Ayrıca bu alanda çalışan uzmanların bu tip sınıflandırmaları kolay yapabilmeleri amacıyla bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama ile yeni bir eğitim yapılarak kullanıcılar kendi modellerini oluşturabilir, bu çalışmada oluşturulan modeli kullanabilir ve yeni elde edilen görüntülerin hangi sınıfa ait olduklarını hızlı bir şekilde test edebilmektedirler. Çalışma sonucunda, DenseNet ağı %94,72 doğruluk ile en yüksek doğruluk elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın rahim ağzı kanseri tespiti için herkesin uygulayabileceği ucuz ve hızlı bir karar destek sistemi sağlayabileceği gösterilmektedir.

Cervical cancer is the second most common cancer in women after breast cancer, causing the death of one woman every two minutes in the world. The most important risk factor originating from the cervix is infection with the papilloma virus (HPV). Cervical cancer screening programs are extremely important to reduce the incidence and death rates of this cancer. The primary goal of screening for cervical cancer is the accurate detection and timely treatment of intraepithelial precursor lesions of the cervix, in order to prevent cervical cancer. With the PAP smear test, cells in the cancerous stage are detected in the endocervical canal, and cancer development can be prevented before the cells turn into cancer with cancer treatment at this stage. The PAP test, which is used in early diagnosis, is an easy-to-apply, low-cost, harmless, high-sensitivity test that also reduces the burden of treatment. Recent developments in the field of artificial intelligence have achieved serious success in the diagnosis of cervical cancer. In this study, a transfer learning-based cervical cancer detection method and an application developed to easily perform these procedures are presented. Cancerous and non-cancerous cervical cells were classified using pre-trained networks. Five popular pre-trained networks, namely Xception, VGG-16, DenseNet, InceptionV3, and InceptionResNetV2, were used for the problem and the obtained performance results were compared. In addition, an application has been developed so that experts working in this field can easily make such classifications. With this application, users can create their own models by conducting a new training, use the model created in this study, and quickly test which class the newly obtained images belong to. As a result of the study, DenseNet network obtained the highest accuracy with 94.72% accuracy. Experimental results show that the proposed approach can provide an inexpensive and rapid decision support system for cervical cancer detection that anyone can apply.