Deep learning for subtyping classical hodgkin lymphoma on histopathology images: A comprehensive lymphoscope
Klasik hodgkin lenfomanın histopatoloji görüntüleri kullanılarak derin öğrenme ile alt tiplemesi: Kapsamlı bir lenfoskop
- Tez No: 930470
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET TURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Bilim ve Teknoloji, Engineering Sciences, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Histopatoloji, Hodgkin hastalığı, Deep learning, Histopathology, Hodgkin disease
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Klasik Hodgkin lenfoma (KHL), genellikle genç yetişkinleri ve ergenleri etkileyen nadir bir lenfoma türüdür. KHL'nin doğru morfolojik değerlendirilmesi, doğru alt tiplerin belirlenmesi ve etkili tedavi planlaması için kritik öneme sahiptir. Klinik önemine rağmen, daha yaygın kanserlerin aksine, KHL'nin otomatik alt tiplerinin belirlenmesinde belirgin bir araştırma boşluğu bulunmaktadır. Bu açığı kapatmak amacıyla, Türkiyedeki üç tıp merkezinden dört KHL alt tipine ait 1247 tam slayt görüntüsünü (WSI) içeren kapsamlı bir veri seti oluşturduk ve araştırmamız için güvenilir bir temel sağladık. Klasik Hodgkin lenfoma alt tiplemesini yapmak için bir derin öğrenme metodu geliştirdik. Zayıf denetimli modelimiz, Instance and Embedding Fused Multiple Instance Learning (IEF-MIL), çoklu ölçekli çift akışlı bir model kullanarak mevcut literatürdeki en iyi çoklu örnekle öğrenme modellerinden daha iyi performans göstermiştir. Ayrıca, yüzlerce histopatoloji tam slayt görüntüleri üzerinde eğitilmiş kendi kendine denetimli öğrenme kaynak modellerini, zayıf denetimli metodumuza transfer öğrenme yoluyla entegre ettik. Bu modellerin genellenebilirliğini ve sınırlamalarını dağılım dışı bir veri seti olan kendi veri setimiz üzerinde gösterdik. Ayrıca, modelimiz, üç büyütme seviyesinde ısı haritaları oluşturarak tahminleri hakkında daha detaylı açıklamalar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Classical Hodgkin lymphoma (CHL) is an uncommon form of lymphoma that mainly affects young adults and adolescents. Accurate morphologic assessment of CHL is critical for precise subtyping and effective treatment planning. Despite its clinical importance, there is a notable research gap in the automated subtyping of CHL, in contrast to the extensive developments in more common cancers. To address this gap, we curated a comprehensive dataset of 1247 whole-slide images (WSI) for four CHL subtypes from three medical centers from Türkiye, ensuring a reliable basis for our research. We developed a deep-learning pipeline for Classical Hodgkin lymphoma subtyping. Our weakly supervised model, Instance and Embedding Fused Multiple Instance Learning (IEF-MIL), utilizes a multiscale dual-stream network, outperforming state-of-the-art MIL models in the existing literature. Furthermore, we have incorporated state-of-the-art self-supervised learning foundation models trained on hundreds of histopathology whole slide images into our weakly supervised pipeline through transfer learning. We have demonstrated the generalizability and limitations of these models on our out-of-distribution dataset. Additionally, our model enhances interpretability with heatmaps at three magnification levels, providing deeper insights into its predictions.
Benzer Tezler
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Finite element investigation of beams of variable cross section
Başlık çevirisi yok
CAN BALKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERGİN ÇITIPITIOĞLU
- Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi
Effect of economical factors on the selection of irrigation methods
YASEMİN ALTINORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM
- Nevşehir doyduk sulama alanı drenaj-tuzluluk sorunları ve çözüm yolları
Drainage-salinity problems and solution means in the Nevşehir doyduk irrigation area
CENGİZ KOÇ