Panorama ile üretilen plevral efüzyon sitopatoloji görüntüleri üzerinde yolov3 ile otomatik çekirdek algılama

Plevral efüzyon akciğer dış yüzünü ve göğüs duvarı iç yüzünü saran zarlar arasında kalan boşlukta çeşitli içeriklerde su birikmesine denir. Sitopatolojik değerlendirmede bu duruma çok rastlanmaktadır. Bu nedenle çekirdek algılama, plevral efüzyon teşhisi için sitopatolojik değerlendirmede önemli bir adımdır. Son yıllarda derin öğrenme algoritmaları nesne algılamada önemli başarılar elde etmiştir. Bu çalışmada modern konvolüsyonel nesne algılayıcı, Yolov3, plevral efüzyon sitopatolojik görüntüleri üzerinde çekirdek algılama amacıyla önerilmiştir. Mikroskoptan alınan sitopatolojik görüntülerin panorama yöntemiyle birleştirilmesiyle tanıma için kullanılacak veritabanı elde edilmiştir. Deneyler 11157 çekirdek içeren 80 görüntü üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada önerilen yöntem %94,10 kesinlik, %98,98 duyarlılık ve %96,48 F-ölçütü elde etmiştir. Literatürdeki benzer durumlar için kullanılan diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında bu yöntemin 10 kat daha hızlı olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Bu hızlanma dijital patolojideki gerçek zamanlı bilgisayar-destekli tanı (Computer-Aided Diagnosis-CAD) uygulamaları için önemli bir avantaj sağlamaktadır. Dolayısıyla önerilen yöntem dijital patolojide patologlar tarafından tanı aracı olarak kullanılabilecektir.