İleri Mühendislik Çalışmaları ve Teknolojileri Dergisi

Yazarlar: ["Ahmet ALTAY", "Serhat YILMAZ"]

Konular:-

Anahtar Kelimeler:YOLO Algoritması,T-Hücresi,Nesne Tespiti ve Sınıflandırılması,Derin Öğrenme

Özet: Tıp alanında hastalıkların tespiti, hücre davranışları ve hücrelerin durumunu incelemek için genellikle mikroskop altındaki hücreleri çeşitli floresan boyalar ile boyadıktan sonra hücre görüntüleme işlemi yapılmaktadır. Hücrelerin incelenip yorumlanması ise alanında uzman kişiler tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu işlemin insanlar tarafından gözlem yoluyla gerçekleştirilmesi ise hem sonuçların işlenip yorumlanması için zaman açısından bir kayıp hem de bu işlemlerin yorumlanmasının bir insanın gözlemine dayandığından öznel bir yaklaşım gerektirmesi hata olasılığını meydana getirir. Bu çalışmada halka açık kaynak biyo-görüntüleri ile farklı YOLO versiyonları kullanılarak, THücrelerinin floresan mikroskopu altındaki görüntüleri üzerinden durumları, hastalıklı veya sağlıklı olarak sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırmanın ayrım koşulu olarak hücrelerdeki ARPC1B proteinin varlığı incelenmiştir. Floresan mikroskobundan alınan örnek görüntü hücreleri etiketlenip YOLO algoritması ile eğitilerek model geliştirilmiştir. Sonrasında iki farklı modelin sonuçları incelenip karşılaştırılmıştır.

---