Parçacık Sürü Zekası Optimizasyonu ile Mikroskobik Görüntülerin Segmentasyonunda Farklı Entropi Ölçülerinin Etkisi

Tuberkuloz, bir mikobakteri turunun neden oldugu, tedavi edilmediginde olumcul olabilen bir hastaliktir. Tuberkuloz hastaliginin tanisi icin Dunya Saglik Orgutu (DSO) tarafindan onerilen teshis yontemi mikroskobik incelemedir. Mikroskobik inceleme sureci laboratuvar uzmanlari tarafindan el-goz koordinesiyle gerceklestirilmektedir. Bu yuzden surec oldukca zaman almakta ve laborantin inceleme yaparken hata yapma olasiligini artirmaktadir. Bilgisayar destekli mikroskobik tani sistemleri laborantlar tarafindan manual olarak gerceklestirilen bu sureci otomatiklestirmektedir. Bu sayede bu surecte karsilasilan olumsuzluklarin minimize edilmekte, tanimada laboranta olan bagimlilik azalmakta ve bakteri analiz sureclerinde daha saglikli sonuclarin elde edilmesi saglanmaktadir. Bilgisayar destekli mikroskobik tani sistemlerinde tuberkuloz bakterilerinin teshisi icin gerceklestirilen ilk adim imge bolutlemedir. Bu calismada, mikroskobik goruntulerin bolutlenmesinde yeni bir yaklasim olarak entropi tabanli Parcacik Suru Optimizasyonu (PSO) onerilmekte ve farkli entropi olculerinin surece etkisi karsilastirilmaktadir. Calismada gri seviyeye cevrilmis goruntulerde uygun tek bir esik degerinin belirlenme islemi gerceklestirilmistir. Bu islem icin tek seviyeli Kapur entropi, Tsallis entropi ve Otsu siniflar arasi varyans entropi olcusu tabanli parcacik suru optimizasyonu kullanilmis ve bulunan optimum esik degeri ile goruntu ikili goruntuye donusturulmustur. Elde edilen bolutleme sonuclari, uzman kisilerin el-goz koordinesiyle titizlikle belirledikleri bolutleme sonuclari ile karsilastirilmistir. Yapilan calismada farkli entropi olculerinin PSO ile mikroskobik goruntulerin bolutlenmesindeki etkisi gozlemlenmistir. Ek olarak elde edilen sonuclarin basari performanslari duyarlilik, ozgulluk ve dogruluk degerleri ile nitel olarak karsilastirilmis ve sonuclar gorsel olarak sunulmustur.