Lökosi̇t Tespi̇ti̇ İçi̇n Beyaz Kan Hücreleri̇ni̇n Esa Kullanilarak Siniflandirilmasi

Abstract

Beyaz kan hücreleri, insanların bağışıklık sisteminin en önemli yapısı olup, kan ve lenf dokularında kemik iliği tarafından üretilmektedir. Bu hücreler insan vücudunu hastalık ve yabancı organizmalara karşı koruyan savunma mekanizmalarıdır ve kandaki oranı düştüğünde Lökopeni ile karşılaşılabilir. Bu hücrelerin insan vücudundaki oranının belirlenmesi ve hastalığın tespit ve tedavisi için yoğun emek harcaması gerekmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme modellerini kullanarak beyaz kan hücreleri sınıflandırma performansının iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Sınıflandırma işlemini daha verimli gerçekleştirmek için evrişimli sinir ağı modelleri kullanılmıştır. Beyaz kan hücresi çeşitleri olan eozinofil, lenfosit, monosit ve nötrofil arasında ayrım yapmak için Densenet201, ResNet50 ve Alexnet birleştirilmiştir. Elde edilen özellik haritalarının sınıflandırılması için K-En yakın komşuluk, Destek Vektör Makinesi ve Naïve Bayes olmak üzere üç farklı makine öğrenmesi sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Derin Öğrenme (DÖ) ile eğitilen Kaggle veri kümesi görüntülerine CLAHE ve Gauss filtreleri uygulanarak bu görüntüler üç ESA ağı ile yeniden sınıflandırılmıştır. Bu filtreler uygulandıktan sonra elde edilen sonuçların, orijinal verilerle elde edilen sınıflandırma sonuçlardan daha yüksek olduğu ortaya konmuştur.

Elektron mikroskobundan elde edilen görüntülerin parçacık sayımında ön işleme tekniklerinin etkisi

“…Bu durum, ortalama filtreme yöntemine göre daha hassas bir düzeltme yaparak görüntüdeki veri geçişlerinin daha yumuşak hale getirilmesini sağlar. Böylelikle görüntüde düzleştirme sağlayan ve bulanıklık etkisi oluşturan alçak geçiren bir filtre elde edilir [25,26]. Şekil 7'de Gauss filtresinin bir görüntü üzerindeki sonucu sunulmuştur.…”