Nöroendokrin tümörlerin histopatolojik görüntülerinin derecelendirilmesinde kullanılan mitotik figür tespiti ve sayımı ile Ki67 indeksininin hesaplanmasında hibrit bir yöntem önerilmesi

Nöroendokrin tümörler (NET), nöroendokrin hücrelerin anormal büyüme ve kontrolsüz çoğalması sonucu oluşur ve patologlar tarafından mikroskop altında incelenerek raporlar hazırlanır. Bu raporlar; NET'lerin türünü, derecesini ve yayılma hızını belirlerler ve aynı zamanda hastanın tedavi planını da şekillendirir. Patolojik görüntülerin hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirilmesi, hastalığın tespiti ve tedavi planlaması açısından kritik öneme sahiptir. NET'lerin patolojik süreçlerinin değerlendirilmesi için yapay zeka tabanlı yöntemlerin kullanımı patologların iş yükünü azaltabilir. Ayrıca, uzman patolog eksikliği olan bölgelerde yapay zeka, yol gösterici bir rol oynayabilir. Bu tez çalışması kapsamında etik kurul rapor onayı ile birlikte uzman patolog yardımıyla NET tanısı konulmuş iki farklı boyama yöntemi kullanılarak elde edilen preparatlardan görüntüler elde edilerek veri kümeleri oluşturulmuştur. Bu veri kümeleri üzerinde ilk olarak, H&E ile boyanmış görüntülerden mitotik figür tespiti için YOLOv5 mimarisi kullanılmış ve bu mimariye transformer yapısı eklenerek YOLOv5-transformer modeli ile mitotik figür tespit işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci olarak, IHC ile boyanmış görüntülerden Ki67 proliferasyon indeksi hesaplanmasında derin öğrenme algoritmalarından U-Net ve geleneksel görüntü işleme yöntemlerinin birleştirildiği bir hibrit yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin kullanılmasıyla patologların iş yükü azaltılacak, işlemler hızlandırılacak ve detayların gözden kaçması riski en aza indirilecektir. Ayrıca, bu yöntemlerin veri miktarından bağımsız olarak iyi performans göstermesi, klinik ortamında kullanıma olanak tanıyacaktır. Literatürde, NET değerlendirmesi için mitotik figür tespiti, sayımı ve Ki67 proliferasyon indeksi değerlendirmesini bir arada kullanan bir yapay zeka destekli çalışmaya rastlanmamıştır. Bu anlamda, patoloji alanında NET değerlendirme işleminde rehber bir çalışma niteliğindedir. Aynı zamanda, daha az deneyime sahip patologlar ve öğrenciler için de eğitim amaçlı kullanılabilecek bir kaynak sunulmaktadır.