Seroz Efuzyon Sitolojisinde Makine Ogrenmesine Dayali Otomatik Cekirdek Algilama

摘要

Seroz efuzyonlar klinik uygulamalarda yaygin olan ve sitopatolojik degerlendirmelerde de siklikla karsilasilan bir numune turudur. Sitopatolojik degerlendirmenin uzman kisiye bagli, zaman alici ve gozlemci-ici ve gozlemciler-arasi degisken olmasindan dolayi otomatik sistemlere ihtiyac ortaya cikmaktadir. Seroz efuzyon sitolojisinde kanser hucrelerinin tespiti hastaligin erken teshisi ile birlikte hastaligin evrelenmesi, seyri ve bu hucrelerin takibine olanak saglamaktadir. Sitopatolojik imgelerin otomatik analizinde, hucre cekirdegi algilama tani koymada temel yapi tasi olarak gorulmektedir. Cekirdek algilama ayrica hucre sayimi, hucre segmentasyonu ve siniflandirilmasi gibi otomatik mikroskopi uygulamalarinda da kolaylik saglamaktadir. Bu bildiride, makine ogrenmesine dayali Viola-Jones nesne algilama yaklasimi seroz sitolojik imgelerinde hucre cekirdek konumlarinin algilanmasinda kullanilmistir. Onerilen yontem seroz sitolojik imgelerde test edildiginde elde edilen sonuclar yontemin yuksek cekirdek algilama performansina sahip oldugunu gostermistir.