An alternative image processing approach for the viability of cells by light microscopy
Işık mikroskobu kullanarak hücre sayımı için alternatif bir görüntü işleme yaklaşımı
- Tez No: 290238
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. HAKAN TORA, YRD. DOÇ. S. BELGİN İŞGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Biology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Hücre sayımı ve bu hücrelerin sınıflandırılması için kullanılan yöntemler mikro biyoloji ve hücre biyolojisi alanında önemli bir yer tutmaktadır. En temel sayma mikroskop aracılığıyla Hemositometre kullanılarak insan tarafından yapılır. Bu süreçte hücre sayısı ve canlılığını belirlemek için kullanılan en ekonomik ve en yaygın teknik boya dışlama yöntemidir. Bu çalışmada, hücre canlı-ölü ayrımı yapabilen yeni bir görüntü tabanlı hücre sayımı yaklaşımı (NIBA-C) önerilmiştir. Önerilen yöntemin başarısını değerlendirmek için aynı görüntüler, yöntem ile elde edilen değerler klasik boya dışlama yöntemi ile elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Yöntemi segmentasyon ve ardından görüntülerin sınıflandırılması oluşturur. Segmentasyon aşamasında Hough Dönüşümü kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları hücre-hücre olmayan ve canlı-ölü hücre görüntü sınıflandırmasında kullanılmıştır.Bu çalışmada; önerilen yöntem NIBA-C %70 in üzerinde yerbulma ve %50 üzerinde canlı ölü ayrımı yapabilme yetenegi sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
The methods to determine the amount and viability of cells play an important role in the field of microbiology and cell biology. The basic cell counting process is through microscopic analysis using hemocytometer, performed by a technician. In this process, the most economical and widely used technique is dye-exclusion method to determine cell number and viability. In this study, a novel image based approach for cell counting (NIBA-C) is proposed with a capability of distinction between alive from dead during the process. For evaluating the success of proposed method, the results obtained by the method are compared with microscopic cell viability count by virtue of classical dye-exclusion method. The method depends first on segmentation of the cells and then classification of them. Segmentation of cell images is achieved using Hough Transform. Artificial Neural Network is used to distinguish cell images from non-cells and dead cell images from alive cells.In this study, it is concluded that the cell analysis by NIBA-C accomplishes 70 % more accuracy in finding the correct location of the cells, and more than 50% reliable in defining viable cells in comparison with the classical cell count method based on dye-exclusion.
Benzer Tezler
- Robot hücresi içerisinde yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı parça besleme kontrolü
Artifical intelligence and image processing-based part feeding control in a robot cell
ENESALP ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Güneş panellerinin kirliliği sonucu temizlik robotlarına yönelik bölgesel yönlendirme sistemi
Regional guidance system for cleaning robots due to solar panel contamination
EMİN CANTEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER FARUK EFE
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Valorisation of whey components via enzymatic ceramic membranes for biopolymer synthesis and bio-based nanofiber membrane fabrication
Enzimatik seramik membranlar ile peynir altı suyu bileşenlerinin biyopolimer sentezi ve biyo-nanolif membran üretimi için değere dönüştürülmesi
SAMA ALI QAHTAN AL-MUTWALLI
Doktora
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YÜKSEL İMER
PROF. DR. FRANK LİPNİZKİ
- Videolarda devinim ve ivme büyütme yöntemleri
Motion and acceleration magnification methods in videos
REYHAN GÜRLEYEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi
Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques
ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ