Segmentation of colon glands by object graphs

Histopatolojik inceleme, kanseri de içeren büyük bir hastalık grubunun tanısı içinen sık kullanılan klinik tanı tekniklerinden birisidir. İnsan gözüyle uygulananbu yöntemin içerdiği gözlemci tutarsızlığını ve manüel harcanan eforu azaltmakiçin birçok sayısal yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler, dokuyu bir matematikselözellikler kümesi olarak tanımlar. Tanımlanan özellikleri sonraki biyopsi analizleri için kullanır.Bez yapıları içeren doku tiplerinde, bezlerde meydana gelendeğişikliklerin incelenmesi bu analizlerden bir tanesidir. Böyle analizlerde ilkadım, dokudaki bezsel alanları bolümlemektir.Bu tezde, bağırsak bezlerinin bölümlenmesi için nesne tabanlı bir yöntemönerilmektedir. Bu yöntemde, görüntüden bir basit nesneler kümesi çıkartılmasıve bu nesnelerin uzamsal dağılımları kullanılarak bezlerin konumlarının tespitedilmesi önerilmiştir. Önerilen bu yöntemde, pikseller öncelikle çeşitli histolojikyapılara karşılık gelecek şekilde, renk yoğunluklarına göre gruplanır. Ardından,kümelenmiş görüntüden bir basit dairesel nesneler kümesi (lümen bölgeleri içinbeyaz nesneler ve hücresel bölgeler için siyah nesneler) elde edilir ve bu nesnelerdenuzamsal dağılımlarını nicelemek amacıyla bir çizge oluşturulur. Sonrasında,bu çizgeden bir dizi özellik çıkartılır ve çıkartılan bu özellikler bez adaylarınınbaslangıç çekirdek noktalarını belirlemek için kullanılır. Bu çekirdek noktalarındanbaşlayarak ve siyah nesnelerin konumları gözetilerek, bezlerin iç bölgelerialan büyütme yöntemiyle tespit edilir. Son olarak, bezlere ait olmayan alanlar,tespit edilen iç bölgelerden çıkartılmış bir diğer özellik kümesi sayesinde elenirve geriye kalan gerçek bezlerin sınırları, bu bezlerin yakınındaki siyah nesnelerinkonumları gözetilerek belirlenir.Kalın bağırsak biyopsi görüntüleri üzerinde yaptığımız deneyler, önerdiğimizbu yöntemin yüksek hassasiyet, belirlilik ve doğruluk oranları sağlayabildiğini göstermiştir.Ayrıca, deneylerimizden elde ettiğimiz sonuçlar bu yöntemin,daha önceki çalışmalarda önerilmiş piksel tabanlı bez bölümleme algoritmalarınınperformanslarını istatistiksel anlamlı bir şekilde iyileştirdiğini ortayakoymuştur. Yapılan deneyler, yöntemin nesne tabanlı yapısının, boyama vekesme yöntemindeki farklılıkların yan etkilerine karşı tolerans sağladığını dagöstermiştir. Önerilen bu yöntem, otomatik kanser tanısı ve derecelendirmesiamacıyla, bezlerin daha ileri düzey analizi için bir altyapı da sunmaktadır.