Yüksek boyutlu model gösterilimi kullanılarak histopatolojik görüntülerde leke ayırma işlemi

Abstract

Sayısal patoloji, histopatolojik doku örneklerinin mikroskopta incelenmesiyle elde edilen görüntüleri kullanır. Bir biyopsi örneğinin görüntüleme cihazına girebilen cam slayt numunesi olarak hazırlanması, patoloji uzmanları tarafından geleneksel olarak elle yapılan bir dizi işlemden oluşur. Bu işlemler sırasında, görünür kontrast için numuneleri görüntülemeden önce boyamak gerekir. Boyama, hastalıklı veya tümörlü hücreleri ya da diğer patolojik hücreleri bulmak için doku numunelerinin ön ve arka yüzeylerine tıbbi bir boya renginin uygulanması işlemidir. Buna ek olarak, tümörlerin tanısında yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir ve çeşitli boya kombinasyonlarını içerir. Sıklıkla kullanılan boyama yöntemlerinden biri olan Hematoksilen ve Eozin (H&E); sayısal patolojide doku yapılarını incelemek, kanser türlerini sınıflandırmak ya da kanser türünü derecelendirmek için kullanılır ve dokuyu mavi-pembe tonlarına boyar. İmmünohistokimyasal boyamada ise birden fazla slaytta tek bir biyobelirteç etiketlemenin aksine, bir doku bölümünde birden fazla biyolojik belirteç aynı anda tanımlanabilir. Bu nedenle, kanserli dokudaki çoklu biyobelirteçlerin aynı anda değerlendirilmesi için sıklıkla kullanılır. 3,3´-Diaminobenzidin ve Hematoksilen (DAB&H), en yaygın boya türü kombinasyonu olup; genellikle doku slaytını kahverengi ve mavi renklerine boyar. Histopatolojik boyamalarda doku bölgesi birden fazla boya ya da diğer bir ifadeyle leke rengi ile boyanmaktadır. Dokudaki her bir biyolojik yapıya özgü görüntü analizinin yapılabilmesi için leke bölgelerinin ayrılması gerekir. Bu prosedür, patolojide "leke dekonvolüsyonu" ya da "leke ayırma" işlemi olarak adlandırılır. Leke ayırma işleminin amacı; histopatolojik görüntüyü, kullanılan boya kombinasyonlarındaki gerçek leke renklerine göre görüntü kanallarına ayırmaktır. Bu tez çalışmasında, literatürdeki çalışmalardan farklı olarak Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi kullanılarak histopatolojik görüntülerde leke ayırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Tez kapsamında önerilen leke ayırma algoritmaları, İstanbul Medipol Üniversitesi Patoloji Bölümü ve Warwick leke ayırma denek taşından alınan DAB&H ve H&E boyalı histopatolojik görüntüler üzerinde test edilmiştir. Önerilen algoritmalar, literatürde leke ayırma konusunda bilinen bir yöntem olan Renk Dekonvolüsyonu ile karşılaştırılarak; çeşitli ölçütlerle başarım değerlendirmesi yapılmıştır. Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi; analitik yapısı bilinen çok değişkenli ve sürekli yapıdaki bir işlevin sabit işlev, tek değişkenli, iki değişkenli ve böylece artan sayıda değişkene bağlı işlevlerin toplamı şeklinde yeniden yazılabilmesini sağlayan bir yöntemdir. Yöntemin amacı, çok değişkenli bir işlevi daha az sayıda bağımsız değişken içeren sonlu sayıdaki işlevler toplamı olarak ifade etmektir. Tez kapsamında, RGB formatlı histopatolojik görüntüler çok değişkenli bir veri kümesi olarak kabul edilmiştir. Bu amaçla; görüntüler, I, 4-boyutlu uzaya eşlenmiştir. Sonrasında, Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi yöntemi 4-boyutlu yapıya getirilen histopatolojik görüntülere uygulanarak; en fazla üç değişkenli YBMG bileşenlerini içeren denklem temel alınmıştır. Tez çalışmasında, öncelikle RGB formatlı DAB&H ve H&E boyalı histopatolojik görüntüler 3 x 3 kayan pencere yapısı kullanılarak; alt görüntülere ayrılmıştır. YBMG yönteminin her bir alt görüntüye uygulanmasıyla, alt görüntüler farklı boyutlardaki görüntü bileşenlerine ayrılmıştır. Görüntü bileşenlerinin incelenmesi sonucunda da alt görüntülerin her birine özgü renk özellikleri, birli bileşenlerden biri olan YBMG-I3 bileşeninde gözlemlenmiştir. Bu bilgiler ışığında, her bir alt görüntünün YBMG-I3 bileşeni ile ilgili leke bölgelerinin piksel temelli ortak özellikleri arasında bir benzerlik ilişkisi kurularak leke bölgeleri ayrıştırılmıştır. Bu tez çalışmasının kendi kapsamında birçok özgün tarafı bulunmaktadır. Bunlardan birincisi ve en önemli olanı, histopatolojik görüntülerde leke ayırma konusunda ilk defa Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi yönteminin bu çalışmada kullanılması ve konuyla ilgili yapılan testlerden de umut verici sonuçlara ulaşılmasıdır. Çalışmanın diğer bir özgün tarafı, Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi yönteminin RGB formatlı histopatolojik görüntülere uygulanmasında yapılan birtakım düzenlemeler sonucunda yeni bir görüntü ayrıştırma algoritmasının tasarlanmasıdır. Bunun yanı sıra, buradaki görüntü ayrıştırma algoritmasından elde edilen görüntü bileşenlerinden de görüntü renksizleştirme konusuyla ilgili özgün bir algoritma geliştirilmiştir.