Geri Dön

Perceptual watersheds for cell segmentation in fluorescence microscopy images

Floresan mikroskop görüntülerinde hücre bölütlemesi için algısal su-seddi algoritması

  1. Tez No: 312870
  2. Yazar: SALİM ARSLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Yüksek işlem hacimli içerik taraması, floresan mikroskop görüntüler kullanarak, karmaşık biyolojik sistemlerin yüksek hız ve başarı oranıyla analizine ve sayısal veri elde edilmesine olanak sağlar; böylelikle, moleküler hücresel biyoloji araştırmalarının kalitesinin arttırılması hedeflenir. Daha hızlı ve daha hatasız tarama, otomatik mikroskobik görüntü analizi sistemlerindeki gelişmelerle mümkündür. Bu sistemlerde genellikle ana adım, görüntülerdeki hücrelerin doğru bir şekilde bölütlenmesidir. Bölütleme işleminin sonuçları, sistemin sonraki adımlarını doğrudan etkileyeceğinden, verimli bölütleme algoritmaları geliştirmek büyük bir önem taşımaktadır. Literatürde, tekil ve az kalabalık hücrelerden oluşan görüntüleri bölütlemek üzere tasarlanmış umut verici yöntemler olsa da, üst üste büyüyen, daha kalabalık hücreleri bölütlemek halen çözüm bekleyen bir problem olarak yerini korumaktadır.Bu tezde, bu problemi çözmek üzere, insan algısını hücre bölütleme ile bağdaştıran yeni bir işaretçi-kontrollü su-seddi algoritması sunulmaktadır. Bu bağlamda, bir insanın bir hücrenin doğru kenarlarını algılayıp, bunları bir araya getirmek suretiyle hücrenin yerini saptaması, hücre bölütleme probleminin çözümüne ilham kaynağı olmuştur. Bu amaçla sunulan su-seddi algoritması, farklı tipteki kenarları (sol, sağ, üst ve alt) temsil eden dört farklı tipte primitif tanımlar ve bir özellikli ilişkisel çizge ile primitiflerin birbirleriyle olan konumsal ilişkilerinimodeller. Böylece işaretçi bulma problemi, çizge içerisinde önceden tanımlanmış yapısal örüntüleri arama problemine indirgenmiş olur. Ayrıca geliştirilen yöntem, kenar primitiflerinden faydalanarak su-seddi algoritmasında suyun akışını kontrol eder. Floresan görüntüler üzerinde yapılan deneyler, sunulan algoritmanın, hem az kalabalık hem de çok kalabalık hücre görüntülerinde, önceki algoritmalara kıyasla işaretçileri daha iyi tanımladığını ve hücreleri daha iyi bölütlediğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

High content screening aims to analyze complex biological systems and collect quantitative data via automated microscopy imaging to improve the quality of molecular cellular biology research in means of speed and accuracy. More rapid and accurate high-throughput screening becomes possible with advances in automated microscopy image analysis, for which cell segmentation commonly constitutes the core step. Since the performance of cell segmentation directly affects the output of the system, it is of great importance to develop effective segmentation algorithms. Although there exist several promising methods for segmenting monolayer isolated and less confluent cells, it still remains an open problem to segment more confluent cells that grow in aggregates on layers.In order to address this problem, we propose a new marker-controlled watershed algorithm that incorporates human perception into segmentation. This incorporation is in the form of how a human locates a cell by identifying its correct boundaries and piecing these boundaries together to form the cell. For this purpose, our proposed watershed algorithm defines four different types of primitives to represent different types of boundaries (left, right, top, and bottom) and constructs an attributed relational graph on these primitives to represent their spatial relations. Then, it reduces the marker identification problem to the problem of finding predefined structural patterns in the constructed graph. Moreover, it makes use of the boundary primitives to guide the flooding process in the watershed algorithm. Working with fluorescence microscopy images, our experiments demonstrate that the proposed algorithm results in locating better markers and obtaining better cell boundaries for both less and more confluent cells, compared to previous cell segmentation algorithms.

Benzer Tezler

  1. Segmentation based distortion equalizing image coding

    Bölütlemeye dayalı bozulma dengeleyici görüntü kodlama

    EVREN İMRE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  2. Başlıca iklim parametrelerinin bitki su tüketimine etkilerinin uzaktan algılama yöntemleri ile araştırılması

    Investigation of effects of major climate parameters on crop water consumption using remote sensing methods

    ORKAN ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  3. Kadınlarda rahim naklinin biyoetik ve inanç açısından algısal değerlendirilmesi

    Perceptual evaluation of uterus transplantation in women in terms of ethics and faith

    HÜLYA ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    DinKarabük Üniversitesi

    Etik Değerler Ana Bilim Dalı (Disiplinlerarası)

    PROF. DR. İBRAHİM KÜRTÜL

    DOÇ. DR. ZEYNEP ÖZCAN

  4. Milli park kullanıcılarının algısal değerlendirmesi: Marmara Bölgesi örneği

    Perceptual evaluation of national park users: Case of Marmara Region

    PINAR SIVALIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE BERKÖZ

  5. Perceptual audio source separation by subspace learning

    Altuzay öğrenme ile algısal ses kaynak ayrıştırma

    SERAP KIRBIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL