DETECTION OF MULTIPLE MYELOMA PLASMA CELLS IN MICROSCOPIC IMAGES

MİKROSKOBİK GÖRÜNTÜLERDE MULTİPL MİYELOM PLAZMA HÜCRELERİNİN TESPİTİ

Abstract

Multiple Myeloma is a disease that causes approximately 2% of cancer-related deaths in the world. Due to this disease, the number of plasma cells that normally produce antibodies for the body's immune system increases uncontrollably. Therefore, detection of plasma cells is an important factor for the diagnosis of the disease. Samples containing plasma cells are examined under a microscope. This examination is prone to human error and also takes a lot of time. In this study, an automatic system was developed for the detection of plasma cells. For the detection of plasma cells, the cell nucleus and cytoplasm were segmented separately by different methods. The regions of the cell nucleus were segmented by Multilevel Thresholding method and the cytoplasm was segmented using U-net convolutional neural network. The segmented regions were enhanced by applied morphological operations. Plasma cells were determined according to the Nuclear Cell Ratio criterion for each cell in the images in which the segmented nuclei and cytoplasm regions were evaluated together. When the proposed method was applied on 85 images of the data set, 279 of 320 plasma cells were successfully detected. As a result of the study, 87.19% sensitivity, 74.6% precision and 80.4% F1-score values were obtained.

Özet

Multipl Miyelom, dünyada kansere bağlı ölümlerin yaklaşık %2’sine sebep olan bir hastalıktır. Bu hastalık nedeniyle normalde vücudun bağışıklık sistemi için antikor üreten plazma hücrelerinin sayısı kontrolsüz bir şekilde artmaktadır. Dolayısıyla plazma hücrelerin tespiti hastalığın teşhisi için önemli bir faktördür. Uzmanlar tarafından hastalığın teşhisi için kemik iliğinden örnekler alınarak kimyasal boyama teknikleriyle boyanmaktadır. Boyanan örneklerdeki plazma hücreleri mikroskopla incelenmektedir. Bu inceleme insan hatalarına açık olduğu gibi aynı zamanda çok zaman almaktadır. Bu çalışmada plazma hücrelerinin tespiti için otomatik bir sistem geliştirilmiştir. Plazma hücrelerinin tespiti için hücre çekirdeği ve sitoplazması farklı yöntemlerle ayrı ayrı segmente edilmiştir. Hücre çekirdeğine ait bölgeler Çok Seviyeli Eşikleme yöntemiyle, sitoplazması ise U-net evrişimsel sinir ağı kullanılarak segmente edilmiştir. Segmente edilen bölgeler uygulanan morfolojik işlemlerle iyileştirilmiştir. Segmente edilen çekirdek ve sitoplazma bölgelerinin birlikte değerlendirildiği görüntülerdeki her bir hücre için Çekirdek Hücre Oranı kriterine göre plazma hücreleri tespit edilmiştir. Veri setine ait 85 görüntü üzerinde önerilen yöntem uygulandığında, toplam 320 plazma hücresinden 279’u başarılı bir şekilde tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda %87,19 duyarlılık, %74,6 kesinlik ve %80,4 F1-skor değerleri elde edilmiştir.