TCGA Verilerinden H&E ile Boyanmış Örneklerden Mesane Kanseri Derecelendirmesi

Authors : Ali DEĞİRMENCİ, İlyas ÇANKAYA, Berrak GÜMÜŞKAYA ÖCAL, Ömer KARAL

Pages : 549-560

Doi:10.29109/gujsc.1232028

View : 42 | Download : 57

Publication Date : 2023-06-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Mesane kanserinin insert ignore into journalissuearticles values(BC); erken teşhisi, hastalığın tedavisi ve seyri için büyük önem taşımaktadır. Teşhis için en etkili yöntem, çeşitli işlemlerin uygulandığı doku örneğinin patolog tarafından mikroskop altında incelenmesidir. Ancak bu yaklaşım subjektiftir ve patologların bilgi ve tecrübesine bağlı olarak değişebilir. Objektifliği artırmak ve patoloğa yardımcı olmak için bu çalışma, tam slayt görüntülerinden insert ignore into journalissuearticles values(WSI); otomatik mesane ürotelyal karsinom derecelendirmesini sunar. Naive Bayes, k en yakın komşu ve karar ağacı gibi 3 farklı makine öğrenme yöntemi kullanılarak performans karşılaştırması yapılır. Deneysel sonuçlar, karar ağacı yönteminin %82 ile en yüksek performansı elde ettiğini ve tanı sırasında patoloğa yardımcı olmak için kullanılabileceğini göstermektedir.
Keywords : Mesane kanseri, histopatoloji, makine öğrenimi, tam slayt görüntüsü TSG, bilgisayar destekli teşhis BDT,