Histolojik görüntülerde sezgisel bir yöntemle çekirdek bölütlemesi için yeni yaklaşımlar

Kanser, gelişmiş ülkelerde belirgin şekilde büyüyen ölümcül bir hastalıktır. Dünya çapında insanlar arasında en temel sağlık sorunu olarak kabul edilir. Varlığını tespit etmek için, biyopsi, bir organın şüpheci bir parçası kanserli ise, kesin olarak tespit edebilen tek tanımlama sürecidir. Alınan bu hücreler ayrıca mikroskopla incelenir ve daha sonra herhangi bir tümör hücresi için yeniden taranır. Kanser hücresinin etkili tedavisi, erken teşhis edilirse başarılabilir. Histolojik bölümde doku hücre çekirdeği için bilgisayar destekli algılama yönteminin getirilmesi, Biyopsi Destek Sisteminin bir parçası olarak kullanılır ve doğrulanır. Bu çalışmada önerilen çalışma, histolojik görüntüleri kullanarak çekirdek merkezlerini tespit etmek için bir sistem sağlamak için iki aşamaya ayrılmıştır. İkinci aşamada, doğru sonuçlar elde etmek için histolojik görüntüleri kullanarak çekirdek merkezlerini tespit etmek için Yapay Arı Kolonisi kullanılmıştır. Diğer algoritmalarla karşılaştırıldığında, bu algoritma çok fazla parametre gerektirmemekte ve hızlı, esnek ve basittir. Bugüne kadar yapılan birçok çalışma hakkında yapılan kapsamlı bir çalışmaya dayanarak, böyle bir yöntemi kullanmak kanser çekirdeği teşhisinde kullanılmamıştır. Ayrıca, bu çalışma histolojik görüntüler üzerinde ve esas olarak Parçacık Sürüsü Optimizasyonu 2015 kitle kaynaklı çekirdek veri setinden 810 mikroskobik H & E lekeli örnek içeren bir veri tabanı üzerinde yapılmıştır. Bu tespit işleminde, görüntülerdeki gürültü sinyalinin varlığı ilk önce morfolojik teknikler kullanılarak elimine edilmiş ve daha sonra kanser çekirdeği merkezleri tarafından kararlaştırılan en iyi maksimum değeri belirlemek için algoritmalar kullanılmıştır. Laboratuar bulguları, bu önerilen tekniğin veri seti tarafından desteklenen temel gerçek görüntülerinden daha iyi bir sonuç aldığını göstermiştir. İkinci aşamada Yapay Arı Kolonis uygulandıktan sonra kanser çekirdeği için ortalama % 99.38 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu deneyin performansını göstermek için, sonuçlar literatürdeki bilinen diğer kanser çekirdeklerinin tespiti prosedürleriyle karşılaştırılmıştır.