Akut Lenfoblastik Lösemi Hücrelerinin Yapay Zeka İle Sınıflandırılması

Abstract

Olgunlaşmamış lenfoblastların (kanserli hücreler) lenfositlere (kanserli olmayan hücreler) morfolojik benzerliği Akut Lenfoblastik Lösemi kanserinin tespitinde patologlar için zorlu bir problemdir. Benzer bir desene sahip olan bu hücreler, hastalığın teşhisi sırasında çeşitli hatalara neden olabilmektedir. Bu sebepten çalışma kapsamında kanserli ve kanserli olmayan hücreler 3 farklı yapay zeka yaklaşımı kullanılarak tespit edilmiştir. İlk yaklaşımda Evrişimsel Sinir Ağları 4 farklı mimaride eğitilerek sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci yaklaşımda, özellik çıkarıcı olarak CNN modelinin evrişim katmanı, sınıflandırıcı olarak ise Destek Vektör Makinesi, Naive Bayes ve Rastgele Orman algoritmaları birleştirilerek hibrit bir yaklaşım sunulmuştur. Önerilen ikinci yaklaşım eğitilerek sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Üçüncü yaklaşımda ise transfer öğrenme süreci ile ResNet50 ve VGG16 ağları kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Tüm deneylerde modellerdeki hiperparametre ve veri setleri değişikliklerinin performans üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bu üç yaklaşımla elde edilen sonuçlar Doğruluk, Kesinlik, Geri Çağırma, F-skor ve AUC performans ölçüleri kullanılarak karşılaştırılmış ve en başarılı sonuçların Dataset3 kullanılarak Yaklaşım1 ile elde edildiği tespit edilmiştir.