Abstract
Tüberküloz, bir mikobakteri türünün neden olduğu, tedavi edilmediğinde ölümcül olabilen bir hastalıktır. Tüberküloz hastalığının tanısı için Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından önerilen teşhis yöntemi mikroskobik incelemedir. Mikroskobik inceleme süreci laboratuvar uzmanları tarafından el-göz koordinesiyle gerçekleştirilmektedir. Bu yüzden süreç oldukça zaman almakta ve laborantın inceleme yaparken hata yapma olasılığını artırmaktadır. Bilgisayar destekli mikroskobik tanı sistemleri laborantlar tarafından manual olarak gerçekleştirilen bu süreci otomatikleştirmektedir. Bu sayede bu süreçte karşılaşılan olumsuzlukların minimize edilmekte, tanımada laboranta olan bağımlılık azalmakta ve bakteri analiz süreçlerinde daha sağlıklı sonuçların elde edilmesi sağlanmaktadır. Bilgisayar destekli mikroskobik tanı sistemlerinde tüberküloz bakterilerinin teşhisi için gerçekleştirilen ilk adım imge bölütlemedir. Bu çalışmada, mikroskobik görüntülerin bölütlenmesinde yeni bir yaklaşım olarak entropi tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) önerilmekte ve farklı entropi ölçülerinin sürece etkisi karşılaştırılmaktadır. Çalışmada gri seviyeye çevrilmiş görüntülerde uygun tek bir eşik değerinin belirlenme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem için tek seviyeli Kapur entropi, Tsallis entropi ve Otsu sınıflar arası varyans entropi ölçüsü tabanlı parçacık sürü optimizasyonu kullanılmış ve bulunan optimum eşik değeri ile görüntü ikili görüntüye dönüştürülmüştür. Elde edilen bölütleme sonuçları, uzman kişilerin el-göz koordinesiyle titizlikle belirledikleri bölütleme sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmada farklı entropi ölçülerinin PSO ile mikroskobik görüntülerin bölütlenmesindeki etkisi gözlemlenmiştir. Ek olarak elde edilen sonuçların başarı performansları duyarlılık, özgüllük ve doğruluk değerleri ile nitel olarak karşılaştırılmış ve sonuçlar görsel olarak sunulmuştur.