Artificial intelligence assisted prognostic marker determination from colonoscopy and histopathology images for colon polyps
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Dünya Sağlık Örgütü'nün 2023 yılı istatistiklerine göre kolorektal kanser dünya çapında en sık görülen üçüncü kanser türüdür ve tüm kanser vakalarının yaklaşık %10'unu oluşturmaktadır. Çoğu kolon kanseri, kolon mukozasında anormal hücre çoğalması sonucu oluşan poliplerle başlar. Kolon polipleri neoplastik ve neoplastik olmayan olarak iki türe ayrılır ve neoplastik polipler kanser potansiyele sahiptir. Kolonoskopi poliplerin tespitinde en yaygın kullanılan yöntemdir. Kolonoskopun ucundaki aletle poliplerin tespit edilip çıkarılması (polipektomi) mümkündür. Çıkarılan poliplerin neredeyse tamamının Hematoksilen ve Eozin (H&E) boyalı doku slaytları hazırlanıp patologlar tarafından mikroskop altında incelenir. Belirsizlik durumunda, kansere özgü önemli antijen (protein) ekspresyonlarını göstermek için immünohistokimyasal (İHK) analizler yapılır. Bu tezde dört ana çıktı elde edildi: İlk olarak, kolonoskopi videoları ve görüntüleri/kareleri kullanılarak polip tipi/alt tipi, evresi ve malignite potansiyelinin otomatik olarak belirlenmesi ve patoloji raporları ile İHK analiz sonuçlarının etiket olarak kullanılması araştırıldı. İkinci olarak kolonoskopi görüntülerinden, patoloji raporundan ve İHK analiz sonuçlarından elde edilen özellikler kullanılarak histopatoloji görüntülerinden kolon poliplerinin otomatik karakterizasyonu incelendi. Üçüncüsü, kanser potansiyeli gösterebilecek polip tipi/alt tipi, evresi ve olası prognostik özellikler (biyobelirteçler) istatistiksel yaklaşımlar kullanılarak analiz edildi. Son olarak Ki-67 (klon 30-9), CD34 (klon QBend/10), p53 (klon bp53-11), BRAF (klon V600E) , VEGF (klon SP125) ve PD-L1 (klon SP142) belirteçlerine ait 400'den fazla polipin kolonoskopi ve histopatoloji görüntülerini, polip tipini, lokasyonunu, evresini ve IHC analiz sonuçlarını içeren kapsamlı bir veri tabanı oluşturuldu ve bu veri tabanı oluşturuldu. açık kaynak kodlu bir depo olarak bilim camiasıyla paylaşılmaktadır.
Yazar
Refika Sultan Doğan
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Refika Sultan Doğan (Doktora Tezi). Artificial intelligence assisted prognostic marker determination from colonoscopy and histopathology images for colon polyps, 2023, Abdullah Gül University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Abdullah Gül University tezlerinden daha fazlası
- The influence of ad value on attitude towards ai-generated ads and consumer purchase intention: A theory of planned behavior perspective(2025)
- Proton conductive polymer/metal organic framework composi̇te membranes(2015)
- Performance evaluations of single mode optical receiver for degraded visual field and photonic lantern based coherent detection(2016)
- Functionalized low LUMO [1]benzothieno[3,2-b][1]benzothiophene (BTBT)-based molecular semiconductors for organic field effect transistors(2021)
- Novel semiconducting materials for high-performance organic transistors and solar cells(2022)
- Next generation sequencing of a novel Loigolactobacillus coryniformis FOL-19 isolated from cheese and comparative genomic analysis with other L. coryniformis strains(2023)
