TY  - JOUR
TI  - Dikkat mekanizmalarının bölütleme mimarilerine entegrasyonu ve meme lenf düğümü görüntülerinde uygulanması
AB  - Motorize mikroskopların yaygınlaşması, hastadan alınan dokunun otomatik taranarak tek bir büyük görsele aktarılması ve bölütlemeye özel derin/çekişmeli ağların üretilmesi gibi yenilikler bölütleme probleminde uzman etiketlemesine oldukça yakın çıktıları otomatik üretebilme ümidini arttırmıştır. Özellikle dikkat modüllerinin klasik 3D- UNet veya GAN mimarilerine entegrasyonuyla bölütleme performanslarının iyileştirildiği bilinmektedir. Bu çalışmada histopatolojik görüntü bölütleme probleminin çözümünde dört farklı dikkat modülü (DAF, DAF3D, DANet ve MSA) etkileri analiz edilmiştir. DAF ve DAF3D modüllerinde tekil (SLF) ve çoklu (MLF) katman özellikleri birlikte kullanılırken, DANet ve MSA modüllerinde pozisyon ve kanal dikkat olmak üzere iki farklı mekanizma kullanılmaktadır. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, DAF3D dikkat modülünün bölütleme doğruluğunu en yüksek seviyeye çıkardığı (0.76 mIoU ve 0.89 PA) görülmüştür. Aynı zamanda yaklaşımlar arasında en düşük bölütleme maliyetine (1 görüntü için 0.156 saniye) sahip olan yöntem yine DAF3D olmuştur.
AU  - YAZAN, Ersan
AU  - Talu, Muhammed
DO  - 10.5505/pajes.2022.07838
PY  - 2023
JO  - Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
VL  - 29
IS  - 3
SN  - 2147-5881
SP  - 248
EP  - 255
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1188624
ER  -