Geri Dön

Smart markers for watershed-based cell segmentation

Su-seddi algoritması tabanlı hücre bölütlemesi için akıllı işaretçi tespiti

  1. Tez No: 313527
  2. Yazar: CAN FAHRETTİN KOYUNCU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. 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 Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Otomatik hücre görüntüleme sistemleri, hücre seviyesindeki biyolojik olayların hızlı ve güvenilir bir şekilde analizine olanak sağlar. Bu sistemlerde genellikle ilk basamak, daha sonraki sistem basamaklarını büyük ölçüde etkileyen hücre bölütlemesidir. Öte yandan, diğer görüntü bölütleme problemlerine benzer şekilde, hücre bölütleme eksik tanımlanmış bir problemdir. Bu problem, tipik olarak, insanların başarılı bölütlemeler elde edebilmesi için bile, alan bilgisinin kullanılmasını gerektirir. Bu bilgiyi bölütleme algoritmalarına dahil eden yaklaşımların, bölütleme sonuçlarını büyük ölçüde iyileştirme potansiyelleri vardır.Biz bu çalışmamızda, faz-kontrast mikroskobu ile alınan canlı hücrelerin etkin bölütlenmesi için yeni bir yaklaşım önermekteyiz. Bu yaklaşım, işaretçilerinin tespitinin kritik olduğu işaretçi-kontrollü su-seddi algoritmaları için yeni bir ?akıllı işaretçi? kümesi tanımlar.Önerilen yaklaşım, hücrelerin görsel karakteristikleri biçiminde ifade edilen alana özel bilginin işaretçi tanımında kullanılmasına dayanır. Bu yaklaşım, toplam 1954 hücre üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalar, önerilen yaklaşımın, diğer yaklaşımlarla karşılaştırıldığında daha iyi işaretçiler bulunmasında etkin olduğunu göstermiştir. Bu ise, işaretçi-kontrollü su-seddi algoritmalarının bölütleme performanslarının iyileştirilmesinde etkili olacaktır.

Özet (Çeviri)

Automated cell imaging systems facilitate fast and reliable analysis of biological events at the cellular level. In these systems, the first step is usually cell segmentation that greatly affects the success of the subsequent system steps. On the other hand, similar to other image segmentation problems, cell segmentation is an ill-posed problem that typically necessitates the use of domain specific knowledge to obtain successful segmentations even by human subjects. The approaches that can incorporate this knowledge into their segmentation algorithms have a potential to greatly improve the segmentation results.In this study, we propose a new approach for the effective segmentation of live cells from phase-contrast microscopy. This approach introduces a new set of ``smart markers'' for a marker-controlled watershed algorithm, for which the identification of its markers is critical. The proposed approach relies on using domain specific knowledge, in the form of visual characteristics of the cells, to define the markers. We evaluate our approach on a total of 1954 cells. The experimental results demonstrate that the proposed approach is quite effective in identifying better markers compared to its counterparts. This will in turn be effective in improving the segmentation performance of a marker-controlled watershed algorithm.

Benzer Tezler

  1. İran'ın karun üst havzasındaki düşük akımların analizi

    Low flow analysis of Iran?s Karun upper basin

    FARROKH MAHNAMFAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  2. Smart polymeric prodrugs for targeted drug delivery and functionalizable hydrogels for biosensing applications

    Hedefli ilaç taşıma ve biyoalgılama uygulamaları için akıllı polimerik ön ilaçlar ve fonksiyonelleştirilebilir hidrojeller

    SADIK KAĞA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    KimyaBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RANA SANYAL

    PROF. DR. AMİTAV SANYAL

  3. Monte carlo algoritması kullanılan tedavi planlama sisteminde yoğunluk ayarlı radyoterapi ile tüm kemik iliği ışınlaması

    Total marrow irradi̇ati̇on wi̇th intensi̇ty modulated radi̇ati̇on therapy in treatment planni̇ng system usi̇ng the monte carlo algori̇thm

    TUĞCAN KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    OnkolojiEge Üniversitesi

    Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAVUZ ANACAK