TCGA Verilerinden H&E ile Boyanmış Örneklerden Mesane Kanseri Derecelendirmesi

Mesane kanserinin (BC) erken teşhisi, hastalığın tedavisi ve seyri için büyük önem taşımaktadır. Teşhis için en etkili yöntem, çeşitli işlemlerin uygulandığı doku örneğinin patolog tarafından mikroskop altında incelenmesidir. Ancak bu yaklaşım subjektiftir ve patologların bilgi ve tecrübesine bağlı...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Ali DEĞİRMENCİ, İlyas ÇANKAYA, Berrak GÜMÜŞKAYA ÖCAL, Ömer KARAL
Format: Article
Language:English
Published: Gazi University 2023-06-01
Series:Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Subjects:
Online Access:https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/78178/1232028
Description
Summary:Mesane kanserinin (BC) erken teşhisi, hastalığın tedavisi ve seyri için büyük önem taşımaktadır. Teşhis için en etkili yöntem, çeşitli işlemlerin uygulandığı doku örneğinin patolog tarafından mikroskop altında incelenmesidir. Ancak bu yaklaşım subjektiftir ve patologların bilgi ve tecrübesine bağlı olarak değişebilir. Objektifliği artırmak ve patoloğa yardımcı olmak için bu çalışma, tam slayt görüntülerinden (WSI) otomatik mesane ürotelyal karsinom derecelendirmesini sunar. Naive Bayes, k en yakın komşu ve karar ağacı gibi 3 farklı makine öğrenme yöntemi kullanılarak performans karşılaştırması yapılır. Deneysel sonuçlar, karar ağacı yönteminin %82 ile en yüksek performansı elde ettiğini ve tanı sırasında patoloğa yardımcı olmak için kullanılabileceğini göstermektedir.
ISSN:2147-9526