Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorYılmaz, Bülent
dc.contributor.authorAkay, Ebru
dc.contributor.authorDoğan, Serkan
dc.contributor.authorAydın, Zafer
dc.contributor.authorDogan, Refika Sultan
dc.contributor.authorYengec-Tasdemir, Sena Busra
dc.contributor.authorGüzel, Ömer Faruk
dc.date.accessioned2024-07-05T14:46:53Z
dc.date.available2024-07-05T14:46:53Z
dc.date.issued2023en_US
dc.identifier.uri120E204
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12573/2268
dc.description.abstractKolon kanseri vakalarının çoğu kolon mukozasında anormal hücre çoğalmasından kaynaklanan poliplerle başlar. Bu projede Kayseri Şehir Hastanesi gastroenteroloji kliniğine gelen 201 hastada tespit edilen poliplere dair kolonoskopi video ve görüntülerinden ve biyopsi örneklerinden elde edilen patoloji raporu ve immunohistokimyasal (İHK) gen ve protein analizi sonuçlarını içeren kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Bu projede, elde ettiğimiz veri setinde yer alan görüntülerden kolon poliplerinin evresini/patolojisini tahmin etmek için yenilikçi derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemlerini temel alan çevrim içi veya dışı kullanılabilen kapsamlı bir yapay zekâ destekli bilgisayarlı görü sistemi geliştirilmiştir. Bu proje kapsamında; kolonoskopi videolarından gerçek zamanlı polip lokalizasyonu, videolardan görüntülerin elde edilmesi, polip görüntülerinden hiperplastik ve tübüler polip ayrımının otomatik yapılması ve hekim performansıyla karşılaştırılması, bu görüntüler üzerinde ayırt edici özniteliklerin tespit edilmesi, farklı büyütmelerde alınan histopatoloji görüntülerinden adenomatöz olan ve olmayan poliplerin ve poliplerin alt tiplerinin yenilikçi derin öğrenme yöntemleriyle tespiti, Ki-67, p53, VEGF, PDL-lenfosit ve PDL-epitel, BRAF ve cd34 isimli gen ve proteinlerin İHK analizlerinin sonuçlarının polip tipleri ve alt tipleri için yorumlanması ve poliplerin bu bilgilere göre etiketlenmesi gerçekleştirilmiştir.en_US
dc.description.abstractMost cases of colon cancer begin with polyps resulting from abnormal cell proliferation in the colon mucosa. In this project, a comprehensive data set including the results of the pathology report and immunohistochemical (IHC) gene and protein analysis obtained from the colonoscopy videos and images and biopsy samples of the polyps detected in 201 patients who came to the gastroenterology clinic of Kayseri City Hospital was created. In this project, a comprehensive artificial intelligence assisted computer vision system, which can be used online or offline, based on innovative deep learning and machine learning methods, has been developed to predict the stage/pathology of colon polyps from the images in the dataset we have obtained. Within the scope of this project; real-time polyp localization from colonoscopy videos, extraction of images from videos, automatic differentiation of hyperplastic and tubular polyps from the colonoscopy images and comparison with physician performance, detection of distinctive features on these images, deep learning based identification of adenomatous and non-adenomatous polyps and subtypes of polyps from histopathology images taken at different magnifications. The results of IHC analyzes of genes and proteins named Ki-67, p53, VEGF, PD-L1 (epithelium), PD-L1 (lymphocyte), BRAF and cd34 were interpreted for polyp types/subtypes and polyps were labeled according to this information.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherELEKTRİK, ELEKTRONİK VE ENFORMATİK ARAŞTIRMA DESTEK GRUBU GRUBU: EEEAGen_US
dc.relation.isversionof120E204en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKolon poliplerien_US
dc.subjectyapay zekâen_US
dc.subjectkolonoskopien_US
dc.subjecthistopatolojien_US
dc.subjectimmunohistokimyasal analizen_US
dc.titleKolon Polipleri için Kolonoskopi ve Histopatoloji Görüntülerinden Yapay Zekâ Destekli Prognostik Belirteç Tespitien_US
dc.title.alternativeArtificial Intelligence Assisted Prognostic Marker Determination from Colonoscopy and Histopathology Images for Colon Polypsen_US
dc.typeprojecten_US
dc.contributor.departmentAGÜ, Mühendislik Fakültesi, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.authorID0000-0003-2954-1217en_US
dc.contributor.institutionauthorYılmaz, Bülent
dc.contributor.institutionauthorAydın, Zafer
dc.contributor.institutionauthorDogan, Refika Sultan
dc.relation.journalELEKTRİK, ELEKTRONİK VE ENFORMATİK ARAŞTIRMA DESTEK GRUBU GRUBU: EEEAGen_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster