Türkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi

.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Detection of Different Tissue Types of Colorectal Cancer Based on Histological Images Using Deep Learning Approach
Derin Öğrenme Yaklaşımı Kullanılarak Histolojik Görüntülere Dayalı Kolorektal Kanserin Farklı Doku Tiplerinin Saptanması
Emek GÜLDOĞANa, Zeynep KÜÇÜKAKÇALIa, Hasan UCUZALa, Cemil ÇOLAKa
aDepartment of Biostatistics and Medical Informatics, İnönü University Faculty of Medicine, Malatya, TURKEY
Turkiye Klinikleri J Biostat. 2021;13(2):147-59
doi: 10.5336/biostatic.2021-82416
Makale Dili: EN
Ücretsiz Erişim
ABSTRACT
Objective: Automatic machine learning methods developed by employing deep learning approaches have been the focus of numerous studies nowadays. The objective of the current study is to design a web-based software that is used in the classification of tissue samples in colorectal cancer, based on eight different histopathological tissue types, to support physicians for the clinical diagnosis of colorectal cancer, and thus to enable physicians to make quick and accurate decisions. Material and Methods: An open-access data set (DOI: 10.5281/zenodo.53169) consisting of 5,000 histopathological images, including different histopathological tissue types of colorectal cancer, was used in the present study. Keras-based AutoKeras library was applied to classify the histopathological tissue types of colorectal cancer. Appropriate python language libraries were employed in the development of the web-based software. A deep learning-based model was constructed to predict eight histopathological tissue types of colorectal cancer. Results: The highest metric values among the performance criteria achieved for different tissue types of colorectal cancer were calculated for adipose type, and we found that accuracy was 0.996, sensitivity 0.992, specificity 0.996, precision 0.974, recall 0.992, and F1-score 0.983, respectively. This research differs from other studies in that it includes open access software. Conclusion: The web software based on the model proposed in this study provided promising predictions in classifying different tissue types from histopathological images of colorectal cancer. Thanks to the proposed software, the tissue types of colorectal cancer are easily understood by medical professionals and other healthcare workers. Hence, the workload of medical professionals can be reduced, and a faster consultation system can be formed.

Keywords: Multiple classification; tissue types; colorectal cancer; deep learning architecture; Keras/AutoKeras
ÖZET
Amaç: Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak geliştirilen otomatik makine öğrenme algoritmaları, son zamanlarda birçok çalışmanın ilgi odağı olmuştur. Bu çalışmanın amacı, kolorektal kansere ilişkin histopatolojik görüntülere ait doku örneklerinin bilinen 8 farklı histopatolojik doku tiplerine göre sınıflandırmasını yapabilecek, kolorektal kanser tanısında hekimlere klinik destek verebilecek ve bu sayede hekimlerin hızlı ve doğru karar verebilmelerine imkân sağlayabilecek web tabanlı bir yazılım geliştirmektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada, kolorektal kansere ait farklı histopatolojik doku tiplerini içeren 5.000 histopatolojik görüntüden oluşan açık erişimli veri seti (DOI: 10.5281/zenodo.53169) kullanılmıştır. Geliştirilen yazılımdaki derin öğrenme algoritmasının oluşturulmasında Python programlama dilinde kullanılan Keras/AutoKeras kütüphanesi, kolorektal kansere ait histopatolojik doku tiplerini sınıflandırmak için uygulanmıştır. Web tabanlı yazılımın geliştirilmesinde Python dili kütüphaneleri kullanıldı. Kolorektal kanserin 8 histopatolojik doku tipini tahmin etmek için derin öğrenmeye dayalı bir model oluşturuldu. Bulgular: Farklı doku tipleri için hesaplanan performans ölçütleri arasında en yüksek metrik değerleri adipose için hesaplanmış olup sırasıyla; doğruluk 0,996, duyarlılık 0,992, özgüllük 0,996, kesinlik 0,974, geri çekme 0,992 ve F1-skoru 0,983 olarak bulunmuştur. Bu araştırma, açık erişim yazılımı içermesi ile diğer çalışmalardan farklıdır. Sonuç: Elde edilen deneysel bulgular, geliştirilen bu yazılımın kolorektal kansere ait 8 doku türünün tespiti ve teşhisinde kullanılabileceğini göstermektedir. Geliştirilen yazılım sayesinde kolorektal kansere ait doku türlerinin tıp uzmanları ve diğer sağlık çalışanları tarafından kolayca anlaşılması sağlanmaktadır. Bu sayede tıp uzmanları ve diğer sağlık çalışanlarının iş yükü azalmış olur ve hızlı bir danışma sistemi oluşturulmuş olur.

Anahtar Kelimeler: Çoklu sınıflandırma; doku tipleri; kolorektal kanser; derin öğrenme mimarisi; Keras/AutoKeras
REFERANSLAR:
  1. Yardım N, Mollahaliloğlu S, Bora Başara B. Türkiyede kanser durumu ve uluslararası göstergeler ile uyumun değerlendirilmesi. Tuncer AM, Özgül N, Olcayto E, Gültekin, editörler. Türkiye'de Kanser Kontrolü. Ankara: Koza Matbaacılık; 2009. p.51-63. [Link] 
  2. Ferlay J, Shin HR, Bray F, Forman D, Mathers C, Parkin DM. Estimates of worldwide burden of cancer in 2008: GLOBOCAN 2008. Int J Cancer. 2010;127(12):2893-917. [Crossref]  [PubMed] 
  3. Siegel RL, Sahar L, Robbins A, Jemal A. Where can colorectal cancer screening interventions have the most impact? Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2015;24(8):1151-6. [Crossref]  [PubMed] 
  4. Parkin DM, Bray F, Ferlay J, Pisani P. Global cancer statistics, 2002. CA Cancer J Clin. 2005;55(2):74-108. [Crossref]  [PubMed] 
  5. Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2016. CA Cancer J Clin. 2016;66(1):7-30. [Crossref]  [PubMed] 
  6. Ciombor KK, Wu C, Goldberg RM. Recent therapeutic advances in the treatment of colorectal cancer. Annual Review of Medicine. 2015;66:83-95. [Crossref] 
  7. Basavanhally A, Yu E, Xu J, Ganesan S, Feldman M, Tomaszewski J, et al. Incorporating domain knowledge for tubule detection in breast histopathology using O'Callaghan neighborhoods. Medical Imaging. 2011: Computer-Aided Diagnosis. 2011. [Crossref] 
  8. Paramanandam M, O'Byrne M, Ghosh B, Mammen JJ, Manipadam MT, Thamburaj R, et al. Automated segmentation of nuclei in breast cancer histopathology images. PLoS One. 2016;11(9):e0162053. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  9. Bayramoglu N, Kannala J, Heikkilä J. Deep learning for magnification independent breast cancer histopathology image classification. 23rd International conference on pattern recognition. 2016; December 4-8; Cancun, Mexico. [Crossref] 
  10. Talo M, Baloglu UB, Yıldırım Ö, Acharya UR. Application of deep transfer learning for automated brain abnormality classification using MR images. Cognitive Systems Research. 2019;54:176-88. [Crossref] 
  11. Kaya U, Yılmaz A, Dikmen Y. [Deep Learning Methods used in the field of Health]. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2019(16):792-808. [Link] 
  12. Kather JN, Weis C-A, Bianconi F, Melchers SM, Schad LR, Gaiser T, et al. Multi-class texture analysis in colorectal cancer histology. Scientific Reports. 2016;6(1):27988. [Crossref] 
  13. Xu J, Luo X, Wang G, Gilmore H, Madabhushi A. A Deep Convolutional Neural Network for segmenting and classifying epithelial and stromal regions in histopathological images. Neurocomputing. 2016;191:214-23. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  14. Deng L, Yu D. Deep learning: methods and applications. Foundations and Trends® in Signal Processing. 2014;7(3-4):197-387. [Crossref] 
  15. Bengio Y. Learning deep architectures for AI. Foundations and Trends® in Machine Learning. 2009;2(1):1-127. [Crossref] 
  16. Sinecen M, Burak K, Yıldız Ö. [Artificial neural network based early warning system for aydin province towards air factors which primarily affect human health]. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji. 2017;5(4):121-31. [Link] 
  17. Ucuzal H, Yaşar Ş, Çolak C. Classification of brain tumor types by deep learning with convolutional neural network on magnetic resonance images using a developed web-based interface. 3rd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies. 2019 Oct 11-13; Ankara, Turkey: IEEE; 2019. [Crossref] 
  18. Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep learning. ABD: MIT press; 2016. [Link] 
  19. Jin H, Song Q, Hu X. Auto-keras: An efficient neural architecture search system. Paper presented at: Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2002 Aug 3-7; NY, United States: Association for Computing Machinery; 2019. [Crossref] 
  20. Gulli A, Pal S. Deep Learning with Keras. Birmingham: Packt Publishing Ltd; 2017. [Link] 
  21. Arevalo J, Cruz-Roa A, González FA. Histopathology image representation for automatic analysis: A state-of-the-art review. Revista Med. 2014;22(2):79-91. [Link] 
  22. Abadi M, Barham P, Chen J, Chen Z, Davis A, Dean J, et al. Tensorflow: A system for large-scale machine learning. Paper presented at: 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation OSDI 16'. 2016. [Link] 
  23. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B. Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 2011;12:2825-30. [Link] 
  24. Bradski G, Kaehler A. Learning OpenCV. 1st ed. ABD: OReilly Media. Inc; 2008. [Link] 
  25. McKinney W. pandas: a foundational Python library for data analysis and statistics. Python for High Performance and Scientific Computing. 2011;14(9):1-9. [Link] 
  26. Walt Svd, Colbert SC, Varoquaux G. The NumPy array: a structure for efficient numerical computation. Computing in Science & Engineering. 2011;13(2):22-30. [Crossref] 
  27. Tosi S. Matplotlib for Python Developers. ABD: Packt Publishing Ltd; 2009. [Link] 
  28. Grinberg M. Flask Web Development: Developing Web Applications With Python. 2nd ed. California: O'Reilly Media, Inc; 2018. [Link] 
  29. Yasar S, Arslan AK, Yologlu S, Colak C. DTROC: Tanı Testleri ve ROC Analizi Yazılımı [Web-tabanlı yazılım]. 2019. [Link] 
  30. Hamilton PW, Bankhead P, Wang Y, Hutchinson R, Kieran D, McArt DG, et al. Digital pathology and image analysis in tissue biomarker research. Methods. 2014;70(1):59-73. [Crossref]  [PubMed] 
  31. LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521(7553):436-44. [Crossref]  [PubMed] 
  32. Sirinukunwattana K, Ahmed Raza SE, Yee-Wah Tsang, Snead DR, Cree IA, Rajpoot NM. Locality sensitive deep learning for detection and classification of nuclei in routine colon cancer histology images. IEEE Trans Med Imaging. 2016;35(5):1196-206. [Crossref]  [PubMed] 
  33. Basha SS, Ghosh S, Babu KK, Dubey SR, Pulabaigari V, Mukherjee S. Rccnet: An efficient convolutional neural network for histological routine colon cancer nuclei classification. 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. 2018 Nov 18-21; Singapore; 2018. [Link] 
  34. Ly T, Sarkar R, Skadron K, Acton ST. Classifying images in a histopathological dataset using the cumulative distribution transform on an automata architecture. 2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing. 2017 Nov 14-16; Montreal, Canada; 2017. [Crossref] 

Giriş



İletişim


Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.

.: Adres

Türkocağı Caddesi No:30 06520 Balgat / ANKARA
Telefon: +90 312 286 56 56
Faks: +90 312 220 04 70
E-posta: info@turkiyeklinikleri.com

.: Yazı İşleri Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 119 - 123
E-posta: yaziisleri@turkiyeklinikleri.com

.: İngilizce Dil Redaksiyonu

Telefon: +90 312 286 56 56/ 145
E-posta: tkyayindestek@turkiyeklinikleri.com

.: Reklam Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 142
E-posta: reklam@turkiyeklinikleri.com

.: Abone ve Halkla İlişkiler Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 118
E-posta: abone@turkiyeklinikleri.com

.: Müşteri Hizmetleri

Telefon: +90 312 286 56 56/ 118
E-posta: satisdestek@turkiyeklinikleri.com

1. KULLANIM KOŞULLARI

1.1. http://www.turkiyeklinikleri.com alan adından veya bu alan adına bağlı alt alan adlarından ulaşılan internet sayfalarını (Hepsi birden kısaca "SİTE" olarak anılacaktır) kullanmak için lütfen aşağıda yazılı koşulları okuyunuz. Bu koşulları kabul etmediğiniz takdirde "SİTE"yi kullanmaktan vazgeçiniz. "SİTE" sahibi bu "SİTE"de yer alan veya alacak olan bilgileri, formları, içeriği, "SİTE"'yi, "SİTE" kullanma koşullarını dilediği zaman değiştirme hakkını saklı tutmaktadır.

1.2. Bu "SİTE"'nin sahibi Türkocağı cad. No:30, 06520 Balgat Ankara adresinde ikamet eden Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'dir (bundan böyle kısaca "Türkiye Klinikleri" olarak anılacaktır). "SİTE"'de sunulan hizmetler "Türkiye Klinikleri" tarafından sağlanmaktadır.

1.3. Bu "SİTE"'de sunulan hizmetlerden belirli bir bedel ödeyerek ya da bedelsiz olarak yararlananlar veya herhangi bir şekilde "SİTE"ye erişim sağlayan her gerçek ve tüzel kişi aşağıdaki kullanım koşullarını kabul etmiş sayılmaktadır. İşbu sözleşme içinde belirtilen koşulları "Türkiye Klinikleri" dilediği zaman değiştirebilir. Bu değişiklikler periyodik olarak "SİTE"'da yayınlanacak ve yayınlandığı tarihte geçerli olacaktır. "Türkiye Klinikleri" tarafından işbu sözleşme hükümlerinde yapılan her değişikliği "SİTE" hizmetlerinden yararlanan ve "SİTE"ye erişim sağlayan her gerçek ve tüzel kişi önceden kabul etmiş sayılmaktadır.

1.4. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" 30.03.2014 tarihinde en son değişiklik yapılarak ve web sitesi üzerinden yayınlanarak; "SİTE"yi kullanan her kişi tarafından erişimi mümkün kılınıp yürürlülüğe konmuştur. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" ayrıca, "Türkiye Klinikleri" hizmetlerinden belli bir bedel ödeyerek veya ödemeden yararlanacak olan kullanıcılarla yapılmış ve/veya yapılacak olan her türlü "KULLANICI Sözleşmesi"nin de ayrılmaz bir parçasıdır.

2. TANIMLAR

2.1. "SİTE" : "Türkiye Klinikleri" tarafından belirlenen çerçeve içerisinde çeşitli hizmetlerin ve içeriklerin sunulduğu çevrimiçi (on-line) ortamdan http://www.turkiyeklinikleri.com alan adından ve/veya bu alan adına bağlı alt alan adlarından erişimi mümkün olan web sitesi.

2.2. KULLANICI : "SİTE"ye çevrimiçi (on-line) ortamdan erişen her gerçek ve tüzel kişi.

2.3. LİNK : "SİTE" üzerinden bir başka web sitesine, dosyalara, içeriğe veya başka bir web sitesinden "SİTE"ye, dosyalara ve içeriğe erişimi mümkün kılan bağlantı.

2.4. İÇERİK : "Türkiye Klinikleri" "SİTE"yi ve/veya herhangi bir web sitesinden yayınlanan veya erişimi mümkün olan her türlü bilgi, dosya, resim, rakam, fiyat v.b görsel, yazınsal ve işitsel imgeler.

2.5. "KULLANICI SÖZLEŞMESİ" : "Türkiye Klinikleri"nin sunacağı özel nitelikteki hizmetlerden yararlanacak olan gerçek ve/veya tüzel kişilerle "Türkiye Klinikleri" arasında elektronik ortamda akdedilen sözleşme.

3. HİZMETLERİN KAPSAMI

3.1. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" üzerinden sunacağı hizmetlerin kapsamını ve niteliğini belirlemekte tamamen serbesttir.

3.2. "Türkiye Klinikleri" "SİTE" bünyesinde sunulacak servislerden yararlanabilmek için, "KULLANICI"nın "Türkiye Klinikleri" tarafından belirlenecek özellikleri taşıması gereklidir. "Türkiye Klinikleri", bu gerekliliği tek taraflı olarak dilediği zaman değiştirebilir.

3.3. "Türkiye Klinikleri"nin "SİTE" üzerinden belirli bir ücret karşılığı veya ücretsiz olarak vereceği hizmetler sınırlı sayıda olmamak üzere;

- Sağlık sektörüne yönelik bilimsel makaleler, kitaplar ve bilgilendirici yayınları sağlamak.

- - Bilimsel dergilere yönelik makale hazırlama aşamasında biçimsel, istatistikî ve editöryal destek sağlamak.

4. GENEL HÜKÜMLER

4.1. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" dâhilinde erişime açtığı hizmetler ve içeriklerden hangisinin ücrete tabi olacağını belirlemekte tamamen serbesttir.

4.2. "Türkiye Klinikleri"'nin sunduğu hizmetlerden yararlananlar ve siteyi kullananlar, yalnızca hukuka uygun ve şahsi amaçlarla "SİTE" üzerinde işlem yapabilirler. Kullanıcıların, "SİTE" dâhilinde yaptığı her işlem ve eylemdeki hukuki ve cezai sorumluluk kendilerine aittir. Her KULLANICI, "Türkiye Klinikleri"nin ve/veya başka bir üçüncü şahsın haklarına tecavüz teşkil edecek nitelikteki herhangi bir iş ve eylemde bulunmayacağını; yazılı, görsel ve işitsel bilgileri açıklamayacağını, "Türkiye Klinikleri"ne açıkladığı ve/veya "SİTE"ye gönderdiği her türlü yazılı, görsel ve işitsel bilginin "Türkiye Klinikleri"ne açıkladığı ve/veya "SİTE"ye gönderdiği sırada her türlü biçimde kullanılması, işlenmesi, saklanması, açıklanması ve üçüncü kişilere karşı ifşa edilmesi konusunda münhasır hak sahibi olduğunu kabul, beyan ve taahhüt eder. "KULLANICI" "SİTE" dâhilinde bulunan resimleri, metinleri, görsel ve işitsel imgeleri, video klipleri, dosyaları, veritabanları, katalogları ve listeleri çoğaltmayacağı, kopyalamayacağı, dağıtmayacağı, işlemeyeceğini, gerek bu eylemleri ile gerekse de başka yollarla "Türkiye Klinikleri" ile doğrudan ve/veya dolaylı olarak rekabete girmeyeceğini kabul ve taahhüt etmektedir.

4.3. "SİTE" dâhilinde üçüncü kişiler tarafından sağlanan hizmetlerden ve yayınlanan içeriklerden dolayı "Türkiye Klinikleri"nin, işbirliği içinde bulunduğu kurumların, "Türkiye Klinikleri" çalışanlarının ve yöneticilerinin, "Türkiye Klinikleri" yetkili satıcılarının sorumluluğu bulunmamaktadır. Herhangi bir üçüncü kişi tarafından sağlanan ve yayınlanan bilgilerin, içeriklerin, görsel ve işitsel imgelerin doğruluğu ve hukuka uygunluğunun taahhüdü bütünüyle bu eylemleri gerçekleştiren üçüncü kişilerin sorumluluğundadır. "Türkiye Klinikleri", üçüncü kişiler tarafından sağlanan hizmetlerin ve içeriklerin güvenliğini, doğruluğunu ve hukuka uygunluğunu taahhüt ve garanti etmemektedir.

4.4. "KULLANICI"lar, "SİTE"yi kullanarak, "Türkiye Klinikleri"nin, diğer "KULLANICI"ların ve üçüncü kişilerin aleyhine hiçbir faaliyette bulunamazlar. "KULLANICI"ların işbu "SİTE Kullanım Koşulları" hükümlerine ve hukuka aykırı olarak gerçekleştirdikleri "SİTE" üzerindeki faaliyetler nedeniyle üçüncü kişilerin uğradıkları veya uğrayabilecekleri zararlardan dolayı "Türkiye Klinikleri"nin doğrudan ve/veya dolaylı hiçbir sorumluluğu yoktur.

4.5. "KULLANICI"lar, "SİTE" dâhilinde kendileri tarafından sağlanan bilgilerin ve içeriklerin doğru ve hukuka uygun olduğunu kabul ve taahhüt etmektedirler. "Türkiye Klinikleri", "KULLANICI"lar tarafından "Türkiye Klinikleri"ne iletilen veya "SİTE" üzerinden kendileri tarafından yüklenen, değiştirilen ve sağlanan bilgilerin ve içeriklerin doğruluğunu araştırma; bu bilgi ve içeriklerin güvenli, doğru ve hukuka uygun olduğunu taahhüt ve garanti etmekle yükümlü ve sorumlu değildir.

4.6. "KULLANICI"lar, "SİTE" dâhilinde Türk Ticaret Kanunu hükümleri uyarınca haksız rekabete yol açacak faaliyetlerde bulunmayacağını, "Türkiye Klinikleri"nin ve üçüncü kişilerin şahsi ve ticari itibarı sarsacak, kişilik haklarına tecavüz ve taarruz edecek fiilleri gerçekleştirmeyeceğini kabul ve taahhüt etmektedir.

4.7. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" dâhilinde sunulan hizmetleri ve içerikleri her zaman değiştirebilme hakkını saklı tutmaktadır. "Türkiye Klinikleri", bu hakkını hiçbir bildirimde bulunmadan ve önel vermeden kullanabilir. "KULLANICI"lar, "Türkiye Klinikleri"nin talep ettiği değişiklik ve/veya düzeltmeleri ivedi olarak yerine getirmek zorundadırlar. "Türkiye Klinikleri" tarafından talep edilen değişiklik ve/veya düzeltme istekleri gerekli görüldüğü takdirde "Türkiye Klinikleri" tarafından yapılabilir. "Türkiye Klinikleri" tarafından talep edilen değişiklik ve/veya düzeltme taleplerinin, "KULLANICI"lar tarafından zamanında yerine getirilmemesi sebebiyle doğan veya doğabilecek zararlar, hukuki ve cezai sorumluluklar tamamen kullanıcılara aittir.

4.8. "SİTE" üzerinden, "Türkiye Klinikleri"nin kendi kontrolünde olmayan ve başkaca üçüncü kişilerin sahip olduğu ve işlettiği başka web sitelerine ve/veya "İÇERİK"lere ve/veya dosyalara link verebilir. Bu link'ler sadece referans kolaylığı nedeniyle sağlanmış olup ilgili web sitesini veya işleten kişiyi desteklemek amacıyla veya web sitesi veya içerdiği bilgilere yönelik herhangi bir türde bir beyan veya garanti niteliği taşımamaktadır. "SİTE" üzerindeki linkler vasıtasıyla erişilen web siteleri, dosyalar ve içerikler, bu linkler vasıtasıyla erişilen web sitelerinden sunulan hizmetler veya ürünler veya bunların içeriği hakkında "Türkiye Klinikleri"nin herhangi bir sorumluluğu yoktur.

4.9. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" üzerinden "KULLANICILAR" tarafından kendisine iletilen bilgileri "Gizlilik Politikası" ve "KULLANICI Sözleşmesi" hükümleri doğrultusunda kullanabilir. Bu bilgileri işleyebilir, bir veritabanı üzerinde tasnif edip muhafaza edebilir. "Türkiye Klinikleri" aynı zamanda; KULLANICI veya ziyaret edenin kimliği, adresi, elektronik posta adresi, telefonu, IP adresi, "SİTE"nin hangi bölümlerini ziyaret ettiği, domain tipi, tarayıcı (browser) tipi, tarih ve saat gibi bilgileri de istatistiki değerlendirme ve kişiye yönelik hizmetler sunma gibi amaçlarla kullanabilir.

5. FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI

5.1. Bu "SİTE" dâhilinde erişilen veya hukuka uygun olarak kullanıcılar tarafından sağlanan bilgiler ve bu "SİTE"nin (sınırlı olmamak kaydıyla tasarım, metin, imge, html kodu ve diğer kodlar) tüm elemanları (Hepsi birden "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmaları olarak anılacaktır) "Türkiye Klinikleri"ne aittir. Kullanıcılar, "Türkiye Klinikleri" hizmetlerini, "Türkiye Klinikleri" bilgilerini ve "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmalarını yeniden satmak, işlemek, paylaşmak, dağıtmak, sergilemek veya başkasının "Türkiye Klinikleri"nin hizmetlerine erişmesi veya kullanmasına izin vermek hakkına sahip değildirler. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde "Türkiye Klinikleri" tarafından sarahaten izin verilen durumlar haricinde "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmalarını çoğaltamaz, işleyemez, dağıtamaz veya bunlardan türemiş çalışmalar yapamaz veya hazırlayamaz.

5.2. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde "Türkiye Klinikleri" tarafından sarahaten yetki verilmediği hallerde "Türkiye Klinikleri"; "Türkiye Klinikleri" hizmetleri, "Türkiye Klinikleri" bilgileri, "Türkiye Klinikleri" telif haklarına tabi çalışmaları, "Türkiye Klinikleri" ticari markaları, "Türkiye Klinikleri" ticari görünümü veya bu SİTE vasıtasıyla sağladığı başkaca varlık ve bilgilere yönelik tüm haklarını saklı tutmaktadır.

6. SİTE KULLANIM KOŞULLARINDA DEĞİŞİKLİKLER

"Türkiye Klinikleri", tamamen kendi takdirine bağlı olarak işbu "SİTE Kullanım Koşulları"nı herhangi bir zamanda "SİTE"'da ilan ederek değiştirebilir. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları"nın değişen hükümleri, ilan edildikleri tarihte geçerlilik kazanacaktır. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" kullanıcının tek taraflı beyanları ile değiştirilemez.

7. MUCBİR SEBEPLER

Hukuken mücbir sebep sayılan tüm durumlarda, "Türkiye Klinikleri" işbu "SİTE Kullanım Koşulları", gizlilik politikası ve "KULLANICI Sözleşmesi"nden herhangi birini geç ifa etme veya ifa etmeme nedeniyle yükümlü değildir. Bu ve bunun gibi durumlar, "Türkiye Klinikleri" açısından, gecikme veya ifa etmeme veya temerrüt addedilmeyecek veya bu durumlar için "Türkiye Klinikleri"nin herhangi bir tazminat yükümlülüğü doğmayacaktır. "Mücbir sebep" terimi, ilgili tarafın makul kontrolü haricinde ve "Türkiye Klinikleri"nin gerekli özeni göstermesine rağmen önleyemediği olaylar olarak yorumlanacaktır. Bunu yanında sınırlı olmamak koşuluyla, doğal afet, isyan, savaş, grev, iletişim sorunları, altyapı ve internet arızaları, elektrik kesintisi ve kötü hava koşulları gibi durumlar mücbir sebep olaylarına dâhildir.

8. UYGULANACAK HUKUK VE YETKİ

İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" uygulanmasında, yorumlanmasında ve bu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde doğan hukuki ilişkilerin yönetiminde yabancılık unsuru bulunması durumunda Türk kanunlar ihtilafı kuralları hariç olmak üzere Türk Hukuku uygulanacaktır. İşbu sözleşmeden dolayı doğan veya doğabilecek her türlü ihtilafın hallinde Ankara Mahkemeleri ve İcra Daireleri yetkilidir.

9. YÜRÜRLÜLÜK VE KABUL

İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" "Türkiye Klinikleri" tarafından "SİTE" içersinde ilan edildiği tarihte yürürlülük kazanır. Kullanıcılar, işbu sözleşme hükümlerini "SİTE"yi kullanmakla kabul etmiş olmaktadırlar. "Türkiye Klinikleri", dilediği zaman iş bu sözleşme hükümlerinde değişikliğe gidebilir ve değişiklikler sürüm numarası ve değişiklik tarihi belirtilerek "SİTE" üzerinde yayınlandığı tarihte yürürlülüğe girer.

30.03.2014

Gizlilik Bildirimi

  Sitemizi ziyaret etmeden önce aşağıda yazılı kullanım ilkelerini mutlaka okumanızı öneririz. Bu şartları kabul etmeniz halinde sitemizden faydalanırken kurallarımıza uymanız yararınıza olacaktır. Lütfen Kullanım İlkelerimizin tamamını okuyunuz.

  www.turkiyeklinikleri.com Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'ye ait hekimleri sağlık alanında bilgilendirmeye yönelik hazırlanmış bir web sitesidir.

  www.turkiyeklinikleri.com kullanıcılarının kimliklerine, adreslerine, hizmet sağlayıcılarına ve benzeri bilgilerine erişemez. Bu bilgileri kullanıcılar isterse formlar yoluyla siteye gönderebilirler. Ancak, www.turkiyeklinikleri.com donanım ve yazılım bilgilerinizi toplayabilir. Bu bilgiler arasında şunlar yer alır: IP adresiniz, tarayıcı türü, işletim sistemi, etki alan adı, erişim süreleri ve ilgili web adresleri. www.turkiyeklinikleri.com kullanıcılardan aldığı kişisel bilgileri (isminiz, elektronik posta adresiniz, ev ve iş adresiniz, telefon numaranız, vb.) üçüncü bir kuruma satamaz, kamuoyuna yayınlayamaz, site içinde tutamaz. Alınan bilgiler sitenin ziyaretçi profili, raporlama ve hizmetlerin tanıtımına kaynak olması için yönlendirici özellik taşır.

  www.turkiyeklinikleri.com sizden aldığı bilgileri şu amaçlar için kullanır:

-Web sitesini iyileştirmek,geliştirmek ve kaliteyi korumak,

-Ziyaretçi profili ve genel istatistik veriler oluşturmak,

-Ziyaretçilerin sitemizi nasıl kullandığı ile ilgili eğilimlerini belirlemek,

-Asılı yayınlar/yazışmalar göndermek,

-Elektronik posta yoluyla basın bültenleri veya bildirimler göndermek,

-Etkinlik ya da yarışma için liste oluşturmak.

  www.turkiyeklinikleri.com adresini kullanmakla;

-Herhangi bir kullanıcının yasal ve ahlaki olmayan davranışlarından Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'nin sorumlu tutulamayacağını,

-Kullanım ilkelerinin zaman zaman değiştirebileceğini,

-Diğer bağlantı sağladığı ama denetleyemediği sitelerin içeriklerinden veya bilgisayarınıza verecek zararlardan sorumlu olmadığını kabul etmiş sayılırsınız.

  Aşağıda belirtilen durumlarda Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş. sitesini kullanıcılara kapatabilir:

-Yanlış, eksik, yanıltıcı ve genel ahlak kurallarına uygun olmayan ifadeleri içeren bilgilerin siteye kaydedilmesi durumunda,

-İstenilen bilgilerin içine ilan, reklam, duyuru, özel veya tüzel kişiliklere hakaret içeren ifadeler kullanıldığında,

-Çeşitli yollarla siteye yapılan saldırılar sırasında

-Virüs nedeniyle sitenin yapısının bozulması durumunda.

  Kod ve yazılım da dahil, sitede yer alan yazılı, görüntülü ve sesli fikir ürünleri Telif Hakları ile ilgili yasal mevzuat uyarınca güvence altındadır.

  Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.in yazılı izni olmadığı sürece sitede yer alan bilgiler; başka bir bilgisayara yüklenemez, değiştirilemez, çoğaltılamaz, kopyalanamaz, yeniden yayınlanamaz, postalanamaz, dağıtılamaz.

  Sitede bulunan yazılım ve tasarımların her hakkı Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.’ye aittir.

  Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş. kullanım ilkelerimizle ilgili yorumlarınızı almaktan memnuniyet duyacaktır. Sitemizi zenginleştirebileceğini düşündüğünüz konuları ya da sitemizle ilgili yaşadığınız bir problem olursa lütfen bizimle paylaşın.

info@turkiyeklinikleri.com

04.04.2014