Xception ile Histopatolojik Görüntülerden Oral Kanser Teşhisi

Abstract

Oral kanser dünya genelinde sık görülen bir kanser türlerindendir. Etkili olan hücre türüne göre farklı oral kanser türleri vardır. Oral kanser türleri arasında en yüksek oran skuamöz hücreli türüne aittir. Oral kanserin erken teşhisi tedavi açısından çok önemlidir. Bu kanser türünde, lezyonlar görülüp hissedilen bölgelerde olmalarına rağmen teşhis-lerinde geç kalınmaktadır. Teşhis sürecinde biyopsi, histopatolojik ve radyolojik görüntülerin incelenmesi, kullanılan başlıca yöntemlerdir. Hastalıkların teşhis sürecinde derin öğrenme yapılarını kullanan karar destek sistemleri sağlık sektöründe yaygınlaşmaktadır. Literatürde oral kanserin derin öğrenme ile sınıflandırılmasında farklı modelleri kul-lanan çalışmalar yer almaktadır. Bu çalışmada mevcut literatürden farklı olarak Xception modeli ön eğitimli ve ardışıl algoritmayla birlikte modifiye edilmiş şekilde kullanılmıştır. Normal ve oral skuamöz hücreli kanserler şeklinde iki sınıfında bulunduğu eğitim aşamasında sırasıyla %98.70 eğitim başarısı, %97.20 zar doğruluğu, %96.50 hassasiyet ve %97 duyarlılık elde edilmiştir. Elde edilen bu değerler literatürde yer alan diğer bazı çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Çalışmada Xception modelinin Clahe ile birlikte oral kanser sınıflandırmasında uygun bir seçenek olduğu ve teşhis sürecinde yararlı olabileceği görülmüştür.