Sığır akciğerinde pnömonilerin ve tüberküloz hastalığının histopatolojik veriler kullanılarak makine öğrenmesi teknikleriyle tespiti

Sığır tüberkülozu (bTB), önemli ekonomik kayıplarla ilişkilendirilen, zoonotik, bulaşıcı ve kronik bir hastalıktır ve dünya genelinde çeşitli bölgelerde endemik bir sorun olarak varlığını sürdürmektedir. Histopatolojik incelemeler, özellikle ayırt edici bir belirteç olarak işlev gören Langhans dev hücrelerinin tanımlanmasıyla, kritik bir teşhis yöntemidir. Bu çalışma, öğrenim aktarımını kullanarak tüberkülozun diğer pnömoni türlerinden ayırıcı tanısına odaklanmaktadır. Ayrıca, çalışma, histopatolojik görüntülerde Langhans dev hücrelerini tespit etmek için YOLOv8 algoritmasını kullanarak bTB teşhisini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Lojistik Regresyon (LR), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Rastgele Orman (RO) gibi makine öğrenmesi algoritmaları sınıflandırma görevinde %98.6'lık dikkate değer bir doğruluk gösterirken, YOLOv8 Langhans dev hücrelerini lokalize etmede yüksek hassasiyet sergilemektedir. Bu bulgular, özellikle tüberkülozun diğer akciğer rahatsızlıklarından ayırt edilmesinde, bTB teşhis yeteneklerinin ilerlemesine değerli bir katkı sağlamaktadır.