Derin Ogrenme ile Hucrelerin Siniflandirilmasi

摘要

Proteom analizi, proteinin hucre icerisindeki yerlesiminin belirlenmesini, yapisal ozelliklerini ve islevini analiz eden ve cesitli hastaliklarin tani ve tedavisinde kullanilan, son zamanlarda hizla gelisen bir bilim dalidir. Bu kapsamda gerceklenen bilgisayar tabanli karar destek mekanizmalari simdiye kadar cogunlukla ozel goruntu isleme tekniklerini kullanmislardir. Goruntude bulunan oruntulerin yapisal ozelliklerini, sekil ve doku analizleri ile inceleyerek yapilan siniflandirma calismalarinin yerini ise ozellikle son donemlerde kendi kendine ogrenen ve yuksek basarimlar sunan derin ogrenme yontemleri almistir. Bu calisma kapsaminda, ilgili analiz calismalarinin test edilmesinde kullanilan HeLa hucresinin farkli hucre ici oruntusulerini mikroskop goruntuleri referans alinmistir ve bu oruntulerin siniflandirilmasi derin ogrenme metodlari ve kelime cantasi yontemi ile gerceklenerek ciktilar kiyaslanmistir. Elde edilen deneyler sonucunda onerilen derin ogrenme modelinin basarisinin mevcut modellere ve kelime cantasi yontemine kiyasla oldukca yuksek basarim gosterdigi tespit edilmistir.