Akademik Veri Yönetim Sistemi
Samet R., Sak S., Hançer E., Kirmizi B. A.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2022 - 2024
Histopatoloji görüntülerin dijitalleştirilmesi sayesinde, görüntü analizi ile ilgilenen bilim insanları da bu çalışma alanına girmiştir ve kararlar nicel ölçümlere göre verilmeye başlanmıştır. Önerilen proje kapsamında, meme kanserine ait H&E boyalı histopatoloji görüntüler üzerinde kanserli bölgelerin tespitinin gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu sayede, hem patologların iş yükünün hem de veri saklanması maliyetinin azalması gerçekleştirilecektir. Ayrıca, kanserli bölgelerdeki çekirdek, mitoz veya tübüler yapıların segmentasyonu ile ilgili yapılacak çalışmalar için bir ön çalışma olacaktır.
Önerilen proje kapsamında literatürde bilinen benzer problemlerde başarılı sonuçlar almış; Mask-RCNN, YoloV5 ve Transformers derin öğrenme yöntemleri uygulanacaktır.
Projenin özgün değeri, ilk olarak Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Patoloji Ana Bilim Dalı ile gerçekleştirilecek çalışmayla meme kanserine ait H&E boyalı histopatolojik görüntüler üzerinden kanserli alanları belirlenmiş bir veri seti oluşturulacaktır. Oluşturulacak veri seti bilgimiz doğrultusunda ülkemiz çapında bu konu ile ilgili oluşturulmuş ilk veri seti olacaktır. İkinci olarak, son zamanlarda literatürde popüler olan ve başarılı sonuçlar elde etmiş; Mask R-CNN, YoloV5 ve Transformers derin öğrenme yöntemlerinin sunulan probleme uygulanması olacaktır. Bu yöntemler farklı amaçlardaki çalışmalarda rakiplerine karşı başarılı sonuçlar elde etmişlerdir. Dolayısıyla, önerilen problem için de belirtilen yöntemlerin uygulanıp, değerlendirmesi bilinen literatürde bulunmadığından dolayı bir özgünlüktür.