Derin öğrenme ile kolorektal kanserde mikrosatellite instabilite'nin tahmini

Bu çalışmada, kolorektal kanserde MSI'nın tahmini için doğrudan hematoksilen ve eozin (H&E) ile boyanmış doku slaytları kullanılarak derin öğrenme tabanlı model önerilmiştir. Önerilen bu model ile derin öğrenme yapısı olan evrişimli sinir ağları (ESA) ve transfer öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırma modeli oluşturulmuş ve modeller karşılaştırmalı analiz ile değerlendirilmiştir. Modelde kullanılan görüntü verileri Kaggle internet sitesi açık erişim verilerinden elde edilmiştir. Çalışmada kolorektal kanser H&E lekeli histolojik görüntü veri setinin %80 eğitim ve %20 test için 150.000 benzersiz görüntü yaması kullanılarak MSI ve MSS (mikrosatellite stabil) sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Elde edilen performans sonuçlarına bakıldığında, dokuz farklı önceden eğitilmiş modeller (VGG19, MobileNet, ResNet50…) arasından en yüksek sınıflandırma performansını doğruluk %90.6, kesinlik %88.6, duyarlılık %93.1 ve AUC %90.6 değerleri ile VGG19 modelinin sağladığı görülmüştür.