e 5th International Conference on Data Science and Applications (ICONDATA'22), Muğla, Turkey, 7 - 11 September 2022, pp.290-296
Hematoxylin-eosin (H&E) stained tissue slides are routinely obtained from each patient in
the pathology department. These slides are also called histopathology images. Examination
of histopathological images is the gold standard in the diagnosis of tissues. However, manual
analysis of histopathology images is a serious and time-consuming task for pathologists.
Therefore, it is essential to automatically develop medical models to classify tissues or
structures of interest in pathological images. For this purpose, studies were conducted on
classifying nine different tissue types from histopathology images. This study used opensource image sets obtained from 86 patients as training set and 50 patients as test set. The
comparison was made on the results of the two different approaches by training
convolutional neural networks and machine learning models for the automatic
classification of tissues. At the same time, the training of the models was done for two
different classification tasks. The first is binary classification as normal and tumor tissue
classes and the other is multi-classification as nine different tissue types: adipose,
background, debris, stroma, lymphocytes, mucus, smooth muscle, normal colon mucosa,
and tumor. Accuracy results up to 0.93 and 0.90 were obtained for binary and multiple
classifications, respectively, using convolutional neural networks from the test sets. By
extracting the histogram features of the directed gradients and using the Random Forest
classifier, accuracy rates up to 0.75 and 0.44 were obtained for binary and multiple
classifications, respectively. The results demonstrate the generalizability of our
convolutional neural networks model for both binary and multi-tissue classification and the
extremely promising potential of embedding them into a practical histopathological
diagnosis workflow system.
Patoloji bölümünde her hastadan rutin olarak hematoksilen-eozin (H&E) ile boyanmış doku
slaytları alınır. Bu slaytlara histopatoloji görüntüleri de denir. Histopatolojik görüntülerin
incelenmesi dokuların teşhisinde altın standarttır. Ancak histopatoloji görüntülerinin
manuel analizi patologlar için ciddi ve zaman alıcı bir iştir. Bu nedenle, patolojik
görüntülerde ilgilenilen dokuları veya yapıları otomatik olarak sınıflandırmak için tıbbi
modeller geliştirmek son derece önemlidir. Bu amaçla, dokuz farklı doku tipini histopatoloji
görüntülerinden otomatik olarak sınıflandırma üzerinde çalışmalar yapıldı. Bu çalışmada
eğitim seti olarak 86 hasta ve test seti olarak 50 hastadan elde edilen açık kaynak görüntü setleri kullanıldı. Dokuların otomatik sınıflandırılması için evrişimli sinir ağları ve makine
öğrenmesi modellerini eğiterek iki farklı yaklaşımın sonuçları üzerinde karşılaştırma
yapıldı. Aynı zamanda modellerin eğitimi iki farklı sınıflandırma görevi için yapıldı.
Birincisi, normal ve tümör doku sınıfları olmak üzere ikili sınıflandırma, diğeri ise dokuz
farklı doku tipi olan adipoz, arka plan, debriz, stroma, lenfositler, mukus, düz kas, normal
kolon mukozası, tümör olarak çoklu sınıflandırmadır. Test setlerinden evrişimli sinir ağları
kullanılarak sırasıyla ikili ve çoklu sınıflandırmalar için 0.93 ve 0.90'a kadar doğruluk oranı
elde edildi. Yönlendirilmiş gradyanların histogramı özellikleri çıkarılıp Rastgele Orman
sınıflandırıcısı kullanılarak sırasıyla ikili ve çoklu sınıflandırmalar için 0.75 ve 0.44'e kadar
doğruluk oranı elde edildi. Sonuçlar, evrişimli sinir ağları modelimizin hem ikili hem çoklu
doku sınıflandırılması için genelleştirilebilirliğini ve bunları pratik bir histopatolojik tanı iş
akışı sistemine yerleştirmenin son derece umut verici potansiyelini göstermektedir.