Çekişmeli üretken ağlarla Pap-Smear görüntüsü oluşturmada yeni bir yaklaşım

Sara ALTUN; Muhammed Fatih TALU

Makale detayları

Çekişmeli üretken ağlarla Pap-Smear görüntüsü oluşturmada yeni bir yaklaşım

Yazarlar:

Sara ALTUN | Muhammed Fatih TALU

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2022 Vol.37 Issue 3, pp.1401-1410

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000434184

eISSN:

1304-4915

pISSN:

1300-1884

Özet:

 

Histopatolojik Pap-Smear görsellerinin bilgisayarlı tanı/tespit yazılımlarıyla değerlendirilerek rahim ağzı kanser varlığının otomatik tespit edilmesi konusu aktif bir çalışma alanıdır. Bunun nedeni görsellerde bulunan nesnelerin (hücre çekirdeği, sitoplazma, beyaz kan hücresi, bacil ve benek) üstüste gelerek birbirinin geometrik yapısını ve desenini değiştirmesi, farklı yoğunlukta görüntüye dağılmaları, ve gürültü modellerinin farklı olmalarıdır. Ayrıca etiketlenmiş büyük veri kümesi oluşturmadaki zorluk ve maliyetler bu alanda ortak bir veri kümesinin ortaya çıkmasını engellemiştir. Bahsedilen zorluklar mevcut sınıflandırma çalışmalarındaki başarımları olumsuz etkilemekte ve yeni yaklaşımlara olan ihtiyacı tetiklemektedir. Bu çalışmada, Çekişmeli Üretken Ağlar (ÇÜA) kullanılarak büyük Pap-Smear veri kümeleri inşa etmeye dayalı üç aşamalı bir yaklaşım önerilmektedir. Buna göre ilk aşamada, Pap-Smear görsellerindeki her bir nesne yapısının geometrik şekil ve desen modelleri oluşturulmaktadır. İkinci aşamada, üretilen parametrik modeller kullanılarak istenilen sayıda ve dağılımda nesneye sahip sentetik Pap-Smear görselleri (Ground True) üretilmektedir. Üçüncü aşamada, mevcut ÇÜA’ların (Pix2Pix, CycleGAN, DiscoGAN ve AttentionGAN) GT’yi üretme performansları değerlendirilmekte ve çözüm odaklı yeni bir güncel ÇÜA mimarisi (Pix2PixSSIM) önerilmektedir. Yapılan deneysel çalışmalar, önerilen ÇÜA mimarisiyle oldukça kısa bir sürede büyük Pap-Smear veri kümesinin üretilebildiğini ortaya koymaktadır. Bu sayede yüksek sınıflandırma başarısına sahip derin ağların eğitilebileceği görülmektedir.

Makale detayları

Çekişmeli üretken ağlarla Pap-Smear görüntüsü oluşturmada yeni bir yaklaşım

Yazarlar: Sara ALTUN | Muhammed Fatih TALU

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2022 Vol.37 Issue 3, pp.1401-1410

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 2/2022

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000434184

eISSN: 1304-4915

pISSN: 1300-1884

Sayı

Yazarlar:

Sara ALTUN | Muhammed Fatih TALU

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2022 Vol.37 Issue 3, pp.1401-1410

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000434184

eISSN:

1304-4915

pISSN:

1300-1884