Research Article

IDX-EFFICIENTUNET: AN EFFICIENTNETB7-ENHANCED U-NET METHOD WITH INDEX-DRIVEN LABELING FOR NUCLEI SEGMENTATION IN HISTOPATHOLOGY IMAGES

Volume: 28 Number: 3 September 3, 2025
TR EN

IDX-EFFİCİENTUNET: HİSTOPATOLOJİK GÖRÜNTÜLERDE ÇEKİRDEK SEGMENTASYONU İÇİN INDEX-DRİVEN ETİKETLEME MEKANİZMASINA SAHİP EFFİCİENTNETB7 TABANLI U-NET YÖNTEMİ

Öz

Histopatolojik görüntülerde hücre çekirdeklerinin doğru şekilde segmentasyonu, kanserin erken tanısı ve sınıflandırılması açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, U-Net temelli bir çekirdek segmentasyon modeli geliştirilmiş ve derin özellik çıkarımı için EfficientNetB7 kodlayıcı kullanılmıştır. Model, farklı çözünürlük seviyelerinden gelen bilgileri bütünleştirerek, karmaşık hücresel yapılardan anlamlı öznitelikler çıkarmakta ve segmentasyon doğruluğunu artırmaktadır. Ayrıca, eğitim verilerinde etiket tutarsızlıklarını ortadan kaldırmak üzere, maske sınıflarını otomatik olarak sayısal değerlere eşleyen “Index-Driven” adlı bir etiketleme mekanizması önerilmiştir. Bu yaklaşım, özellikle birden fazla kaynaktan elde edilen verilerin tekil sınıf temelli ikili segmentasyon için tutarlı biçimde hazırlanmasını sağlamaktadır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, bu mimari ve etiketleme bütünlüğünün, modelin segmentasyon doğruluğunu anlamlı düzeyde artırdığını ve literatürdeki yöntemlerle rekabet edebilecek bir performans sunduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Ahmad, I., Xia, Y., Cui, H., & Islam, Z. U. (2023). DAN-NucNet: A dual attention based framework for nuclei segmentation in cancer histology images under wild clinical conditions. Expert Systems with Applications, 213, 118945. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118945
  2. Basu, A., Senapati, P., Deb, M., Rai, R., & Dhal, K. G. (2024). A survey on recent trends in deep learning for nucleus segmentation from histopathology images. Evolving Systems, 15(1), 203-248. https://doi.org/10.1007/s12530-023-09491-3
  3. Brixtel, R., Bougleux, S., Lézoray, O., Caillot, Y., Lemoine, B., Fontaine, M., ... & Renouf, A. (2022). Whole slide image quality in digital pathology: review and perspectives. IEEE Access, 10, 131005-131035. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3227437
  4. Chen, J., Wang, R., Dong, W., He, H., & Wang, S. (2025). HistoNeXt: dual-mechanism feature pyramid network for cell nuclear segmentation and classification. BMC Medical Imaging, 25(1), 9. https://doi.org/10.1186/s12880-025-01550-2
  5. Deshmukh, G., Susladkar, O., Makwana, D., & Mittal, S. (2022). FEEDNet: A feature enhanced encoder-decoder LSTM network for nuclei instance segmentation for histopathological diagnosis. Physics in Medicine & Biology, 67(19), 195011. https://doi.org/10.1088/1361-6560/ac8594
  6. Dogar, G. M., Shahzad, M., & Fraz, M. M. (2023). Attention augmented distance regression and classification network for nuclei instance segmentation and type classification in histology images. Biomedical Signal Processing and Control, 79, 104199. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2022.104199
  7. Gabdullin, M. T., Mukasheva, A., Koishiyeva, D., Umarov, T., Bissembayev, A., Kim, K. S., & Kang, J. W. (2024). Automatic cancer nuclei segmentation on histological images: comparison study of deep learning methods. Biotechnology and Bioprocess Engineering, 29(6), 1034-1047. https://doi.org/10.1007/s12257-024-00130-5
  8. Graham, S., Vu, Q. D., Raza, S. E. A., Azam, A., Tsang, Y. W., Kwak, J. T., & Rajpoot, N. (2019). Hover-net: Simultaneous segmentation and classification of nuclei in multi-tissue histology images. Medical image analysis, 58, 101563. https://doi.org/10.1016/j.media.2019.101563

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Artificial Intelligence (Other)

Journal Section

Research Article

Publication Date

September 3, 2025

Submission Date

April 22, 2025

Acceptance Date

July 17, 2025

Published in Issue

Year 1970 Volume: 28 Number: 3

APA
Atlan, F., & Hançer, E. (2025). IDX-EFFİCİENTUNET: HİSTOPATOLOJİK GÖRÜNTÜLERDE ÇEKİRDEK SEGMENTASYONU İÇİN INDEX-DRİVEN ETİKETLEME MEKANİZMASINA SAHİP EFFİCİENTNETB7 TABANLI U-NET YÖNTEMİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(3), 1427-1439. https://doi.org/10.17780/ksujes.1682089