Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi
Kansere bağlı ölümlerde önde gelen türlerden olan mide kanserine çevresel ve genetik birçok faktör sebebiyet verebilir. Başlıca risk faktörlerinden birisi ise midede gastrit ve ülsere neden olan helikobakter pilori bakteri virüsüdür. Bu virüsün tespit edilebilmesi için histopatolojik değerlendirme y...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Gazi University
2024-06-01
|
| Series: | Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/85642/1441289 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850138536648376320 |
|---|---|
| author | Demet Alıcı Karaca Bahriye Baştürk Akay Dervis Karaboga Alper Baştürk Özkan Ufuk Nalbantoğlu |
| author_facet | Demet Alıcı Karaca Bahriye Baştürk Akay Dervis Karaboga Alper Baştürk Özkan Ufuk Nalbantoğlu |
| author_sort | Demet Alıcı Karaca |
| collection | DOAJ |
| description | Kansere bağlı ölümlerde önde gelen türlerden olan mide kanserine çevresel ve genetik birçok faktör sebebiyet verebilir. Başlıca risk faktörlerinden birisi ise midede gastrit ve ülsere neden olan helikobakter pilori bakteri virüsüdür. Bu virüsün tespit edilebilmesi için histopatolojik değerlendirme yapılmaktadır. Manuel yapılan bu işlem iş yükü, zaman kaybı ve subjektif değerlendirmeden kaynaklı patologlar arası görüş ayrılıklarına sebebiyet vermektedir. Tanı sürecini hızlandırmak ve hastaya zamanında tedavi uygulayarak yaşam süresini uzatmak amacıyla otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada son yıllarda başarımı artarak devam eden derin öğrenme mimarisi histopatolojik tam slayt görüntüden helikobakter pilorinin varlığını teşhis etmek için kullanılmaktadır. Mide biyopsi görüntülerini içeren halka açık DeepHP veri seti kullanılarak Helikobakter pilorinin tanısında uçtan-uca bir derin öğrenme modeli olanEfficientNet-B0 uygulanmıştır. Ayrıca, ağın özellik çıkarma yeteneğini geliştirmek amacıyla son zamanlarda literatüre sunulan çeşitli dikkat mekanizmaları (Etkili Kanal Dikkat, Frekans Kanal Dikkati Ağı, Kapılı Kanal Dönüşümü, Evrişimsel Blok Dikkat Modülü ve Basit, Parametresiz Dikkat Modülü) derin modele entegre edilerek model başarımı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda, Frekans Kanal Dikkat Ağı entegre edilen EfficientNet-B0 mimarisinin, histopatolojik görüntülerden helikobakter pilorinin tanısında 0.99835 doğruluğa ulaştığı görülmüştür. Buna göre, önerilen model literatürde yer alan modellerin DeepHP veri seti üzerinde ürettiği sonuçlardan çok daha üstün bir sonuç üretmiştir ve hastalığın tanısında umut vaat edicidir. |
| format | Article |
| id | doaj-art-e361c09124ee465b8edae988a2305e86 |
| institution | OA Journals |
| issn | 2147-9526 |
| language | English |
| publishDate | 2024-06-01 |
| publisher | Gazi University |
| record_format | Article |
| series | Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi |
| spelling | doaj-art-e361c09124ee465b8edae988a2305e862025-08-20T02:30:34ZengGazi UniversityGazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi2147-95262024-06-0112272974210.29109/gujsc.1441289Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin TeşhisiDemet Alıcı Karaca0https://orcid.org/0000-0002-1683-8524Bahriye Baştürk Akay1https://orcid.org/0000-0001-6575-4725Dervis Karaboga2https://orcid.org/0000-0003-1439-6969Alper Baştürk3https://orcid.org/0000-0001-5810-0643Özkan Ufuk Nalbantoğlu4https://orcid.org/0000-0002-2278-7786ERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİERCİYES ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİERCİYES ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİERCİYES ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİERCİYES ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİKansere bağlı ölümlerde önde gelen türlerden olan mide kanserine çevresel ve genetik birçok faktör sebebiyet verebilir. Başlıca risk faktörlerinden birisi ise midede gastrit ve ülsere neden olan helikobakter pilori bakteri virüsüdür. Bu virüsün tespit edilebilmesi için histopatolojik değerlendirme yapılmaktadır. Manuel yapılan bu işlem iş yükü, zaman kaybı ve subjektif değerlendirmeden kaynaklı patologlar arası görüş ayrılıklarına sebebiyet vermektedir. Tanı sürecini hızlandırmak ve hastaya zamanında tedavi uygulayarak yaşam süresini uzatmak amacıyla otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada son yıllarda başarımı artarak devam eden derin öğrenme mimarisi histopatolojik tam slayt görüntüden helikobakter pilorinin varlığını teşhis etmek için kullanılmaktadır. Mide biyopsi görüntülerini içeren halka açık DeepHP veri seti kullanılarak Helikobakter pilorinin tanısında uçtan-uca bir derin öğrenme modeli olanEfficientNet-B0 uygulanmıştır. Ayrıca, ağın özellik çıkarma yeteneğini geliştirmek amacıyla son zamanlarda literatüre sunulan çeşitli dikkat mekanizmaları (Etkili Kanal Dikkat, Frekans Kanal Dikkati Ağı, Kapılı Kanal Dönüşümü, Evrişimsel Blok Dikkat Modülü ve Basit, Parametresiz Dikkat Modülü) derin modele entegre edilerek model başarımı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda, Frekans Kanal Dikkat Ağı entegre edilen EfficientNet-B0 mimarisinin, histopatolojik görüntülerden helikobakter pilorinin tanısında 0.99835 doğruluğa ulaştığı görülmüştür. Buna göre, önerilen model literatürde yer alan modellerin DeepHP veri seti üzerinde ürettiği sonuçlardan çok daha üstün bir sonuç üretmiştir ve hastalığın tanısında umut vaat edicidir.https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/85642/1441289helikobakter piloriderin öğrenmedikkat mekanizmalarıhistopatoloji |
| spellingShingle | Demet Alıcı Karaca Bahriye Baştürk Akay Dervis Karaboga Alper Baştürk Özkan Ufuk Nalbantoğlu Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi helikobakter pilori derin öğrenme dikkat mekanizmaları histopatoloji |
| title | Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi |
| title_full | Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi |
| title_fullStr | Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi |
| title_full_unstemmed | Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi |
| title_short | Geliştirilmiş EfficientNet-B0 mimarisi ile Helikobakter Pilorinin Teşhisi |
| title_sort | gelistirilmis efficientnet b0 mimarisi ile helikobakter pilorinin teshisi |
| topic | helikobakter pilori derin öğrenme dikkat mekanizmaları histopatoloji |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/85642/1441289 |
| work_keys_str_mv | AT demetalıcıkaraca gelistirilmisefficientnetb0mimarisiilehelikobakterpilorininteshisi AT bahriyebasturkakay gelistirilmisefficientnetb0mimarisiilehelikobakterpilorininteshisi AT derviskaraboga gelistirilmisefficientnetb0mimarisiilehelikobakterpilorininteshisi AT alperbasturk gelistirilmisefficientnetb0mimarisiilehelikobakterpilorininteshisi AT ozkanufuknalbantoglu gelistirilmisefficientnetb0mimarisiilehelikobakterpilorininteshisi |