Histopatolojik görüntülerde tümör bölütlenmesi

Histopatolojik Görüntü bölütlenme alanı doygun bir literatüre sahipken, Evrişimsel Sinir Ağlarının (ESA) hayatımıza girmesi, motorize mikroskoplarla hasta doku yüzeylerinin yüksek çözünürlükte Tüm Slayt Görüntülerinin (TSG) elde edilmesi ve kanser enstitüleri tarafından etiketlenmiş büyük veri kümelerinin açık erişime sunulması, araştırmacıları klasik bölütleme algoritmalarından çok daha doğru sonuçlar üretebilen güncel ESA mimarilerini keşfetmeye sevk etmiştir. Meme lenf düğümlerinde meydana gelen kanserli dokuların doğru tespiti, hastalığın hangi evrede olduğunun belirlenmesinde ve uygun tedavi yönteminin planlanmasında önemli rol oynamaktadır. Ancak hastanın lenf düğümlerinden alınan doku örneklerinin boyama prosedürlerindeki farklılıklar, görüntüleme cihazının ve çekim formatının farklı oluşu, dokunun çok farklı şekil, renk ve yapılara sahip olması gibi zorluklar bölütleme işlemini zorlaştırmaktadır. Mevcut ESA mimarileri (Faster RCNN ve Mask RCNN) nesne tespit ve bölütlenmesinde büyük başarı göstermiştir. ESA'ların ana fikri evrişim ve ortaklama katmanlarını kullanarak görüntüdeki genel desenleri (ayırt edici özellikleri) aşamalı olarak ortaya çıkarmaktır. Evrişim katmanları, yerel filtre sonuçlarını birleştirerek gösterim kabiliyeti yüksek öznitelikler üretmeyi amaçlar. Ortaklama katmanı üretilen öznitelikleri özetleyerek veri boyutunun küçülmesini sağlar. Her iki katmanın yerel görüntü alanlarında çalıştığı görülmektedir. Yerel bağlama odaklanan bu mimariler görüntüdeki global bağlam bilgisini yeterince kullanamaz. Bu tez çalışmasında, histopatolojik görüntülerin bölütlenmesinde yerel ve global bağlam bilgilerini birlikte kullanabilen hibrit ESA mimarileri geliştirilmiştir. ESA mimarilerine global bağlamı yakalayabilme kabiliyetini kazandırabilmek için yerel-olmayan ağ (non-local network) modülü kullanılmıştır. Bu modül çok ölçekli ağ modeliyle birleştirilerek, düşük parametre uzayına sahip bir bölütleme mimarisi geliştirilmiştir. Bu mimariye, görüntüdeki nesnelerin sınır hatlarında iyileştirmeyi sağlayan sınır keskinleştirme modülü eklenmiş ve maliyet hesaplamasında derin denetim tekniğinin (orta katman çıktılarının maliyet fonksiyonuna dahil edilmesi) kullanımı sağlanmıştır. Önerilen hibrit mimarinin başarımı birçok farklı deneysel çalışmayla test edilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, mevcut ESA mimarileriyle elde edilen bölütleme sonuçlarına önerilen mimariyle daha hızlı ulaşılabildiği görülmüştür. Diğer bir çalışma, çözünürlük artırmak amacıyla geliştirilen çok ölçekli artık blok (Multi-Scale Residual Block, MSRB) yaklaşımının bölütleme probleminde kullanılmasını içermektedir. MSRB mimarisi iki kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım girdinin çok ölçekli özelliklerini elde ederken, ikinci kısım artık öznitelik haritasını üretmektedir. Her iki özniteliğin birleşimiyle yüksek çözünürlükte görüntüler üretilebilmektedir. Bu kabiliyetin bölütleme mimarisine entegrasyonu aşamasında ilk olarak bölütleme için uygun çekirdek (kernel) boyutu tespiti yapılmıştır. Belirlenen çekirdek boyutlu mimariye Atrous Uzaysal Piramit Ortaklama (Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP) modülünün etkisi araştırılmıştır. Düşük hiperparametre sayısına sahip mimarinin yüksek bölütleme başarımı sergilediğini mIoU ölçütü incelenerek görülmüştür. Son olarak dikkat mekanizmalarının bölütleme doğruluğu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Geliştirilen bölütleme mimarileri çok ölçekli bir yapıya sahip olduğu için dikkat mekanizmaları her ölçeğe ayrı uygulanmıştır. Böylece mimari tarafından elde edilen yerel ve global bağlam bilgilerinde odaklanılacak bölgenin vurgulanması, arka planın baskınlaştırılması sağlanarak belirli bir bölgeye dikkatin çekilmesi sağlanmıştır. Önceki mimarilerde olduğu gibi parametre uzayının düşük tutulmasıyla bölütleme işleminin hızlı olması hedeflenmiştir. Elde edilen başarım sonuçları mevcut bölütleme mimarileriyle kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, meme kanseri tespiti alanında histopatolojik görüntülerin daha hızlı ve daha doğru bölütlenmesi için literatüre üç farklı mimari kazandırılmıştır.