Novel methods for microscopic image processing, analysis, classification and compression
Mikroskopik imge işleme, analiz, sınıflandırma ve sıkıştırma için yeni yöntemler
- Tez No: 328269
- Danışmanlar: PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Mikroskopik imgeler tıp biliminde ve moleküler biyoloji alanında sıklıkla kullanılır. İmge özellikleri değişkenlik gösterdiği için de pek çok ilgi çekici imge işleme problemleri ortaya çıkar. Bu tezde, mikroskopik imge depolama/sıkıştırma ve analiz/sınıflandırma sürecini ele almak için bazı algoritmalar geliştirdik.Sürecimizdeki ilk adım imge sıkıştırmadır. Mikroskopik imgelerin boyutları büyüktür (örneğin 100K'ya 100K piksel) Dolayısıyla da, bu imgelerin verimli bir şekilde iletimi, saklanması ve değerlendirilebilmesi için etkin sıkıştırma yöntemlerinin geliştirilmesi gereklidir.Verilen bir imgenin renk içeriğini kullanarak blok-uyarlamalı renk dönüşümü uygulayan bir imge sıkıştırma yöntemi öneriyoruz. Veri ediminden önce uygulanan boyama sureci sebebiyle dokuların mikroskopik imgeleri kendine özgü bir renk paletine sahiptir. Önerdiğimiz renk dönüşümü bu özellikten faydalanır ve JPEG ya da JPEG 2000 gibi yaygın olarak kullanılan sıkıştırma algoritmalarına eklenebilir. Bu ekleme alıcıda DPCM'e benzer yapısı yüzünden ek bir yük getirmez. Bu yöntemle, standart JPEG ile kıyaslayınca sinyal-gürültü oranında 0.5 dB'ye varan miktarda artış elde ettik.Sürecimizdeki sonraki adım imge analizidir. Mikroskopik imge işleme teknikleri imgelerin sınıflandırmasını ve işlenmesini tekrarlanabilir kılar ve bilgisayar destekli teşhiste faydalı sayısal ölçekler sağlar. Bu amaçla, etkili öznitelik çıkarma ve mikroskopik imge sınıflandırılması için çeşitli yeni teknikler geliştirdik.Burada çarpma gerektirmeyen, hesaplama açısından verimli algoritmalar kullanma avantajını sağlayan, alan tabanlı eş-farklılık matrislerini sınıflandırıcıya girdi olarak verme yöntemini kullanıyoruz. Eş-farklılık matrisleri çerçevesinin, işaret işlemedeki temel bir takım işlerin yapılmasındaki önemini tartışıyoruz.Ayrıca altta yatan olasılık yoğunluk fonksiyonlarını veriden tahmin eden bir takım yöntemler öneriyoruz. Fourier düzlemindeki seyreklik kriterlerini etkili tahminlere ulaşmakta kullanıyoruz. Önerdiğimiz yöntemler Bayes çerçevesinde sınıflandırma için kullanılabilir.Algoritmalarımızın performansını iki imge sınıflandırma probleminde değerlendirdik: Foliküler lenfomanın farklı derecelerini ayırt etmek ve bir takım kanser hücre dizilerini birbirinden ayırmak. İki büyük veri setinde (Foliküler lenfoma için 270 imge ve kanser hücre dizileri için 280 imge) sınıflandırma doğruluğu %98'in üzerindedir.
Özet (Çeviri)
Microscopic images are frequently used in medicine and molecular biology. Many interesting image processing problems arise after the initial data acquisition step, since image modalities are manifold. In this thesis, we developed several algorithms in order to handle the critical pipeline of microscopic image storage/compression and analysis/classification more efficiently.The first step in our processing pipeline is image compression. Microscopic images are large in size (e.g. 100K-by-100K pixels), therefore finding efficient ways of compressing such data is necessary for efficient transmission, storage and evaluation.We propose an image compression scheme that uses the color content of a given image, by applying a block-adaptive color transform. Microscopic images of tissues have a very specific color palette due to the staining process they undergo before data acquisition. The proposed color transform takes advantage of this fact and can be incorporated into widely-used compression algorithms such as JPEG and JPEG 2000 without creating any overhead at the receiver due to its DPCM-like structure. We obtained peak signal-to-noise ratio gains up to 0.5 dB when comparing our method with standard JPEG.The next step in our processing pipeline is image analysis. Microscopic image processing techniques can assist in making grading and diagnosis of images reproducible and by providing useful quantitative measures for computer-aided diagnosis. To this end, we developed several novel techniques for efficient feature extraction and classification of microscopic images.We use region co-difference matrices as inputs for the classifier, which have the main advantage of yielding multiplication-free computationally efficient algorithms. The merit of the co-difference framework for performing some important tasks in signal processing is discussed.We also introduce several methods that estimate underlying probability density functions from data. We use sparsity criteria in the Fourier domain to arrive at efficient estimates. The proposed methods can be used for classification in Bayesian frameworks.We evaluated the performance of our algorithms for two image classification problems: Discriminating between different grades of follicular lymphoma, a medical condition of the lymph system, as well as differentiating several cancer cell lines from each another. Classification accuracies over two large data sets (270 images for follicular lymphoma and 280 images for cancer cell lines) were above 98%.
Benzer Tezler
- Makina halılarının yapısal özellikleri ile mekanik etkiler karşısındaki davranış özellikleri üzerine bir araştırma
The physics of woven carpets
ÖMER BERK BERKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMEL ÖNDER
- An alternative image processing approach for the viability of cells by light microscopy
Işık mikroskobu kullanarak hücre sayımı için alternatif bir görüntü işleme yaklaşımı
AKIN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
BiyolojiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. HAKAN TORA
YRD. DOÇ. S. BELGİN İŞGÖR
- Development of an experimental image processing tool and flow-cytometry based electromagnetic scattering analysis for medical diagnosis of red blood cell pathology
Kırmızı kan hücresi patolojisinin tıbbi teşhişi için deneysel gorüntü işleme aracının ve akış-sitometri esaslı elektromanyetik saçılım analizinin geliştirilmesi
POLAT GÖKTAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK
PROF. DR. AYHAN ALTINTAŞ
- Image processing and machine learning techniques for Chagas disease identification and segmentation
Görüntü işleme ve makine öğrenimi teknikleri, Chagas hastalığı tanı ve segmentasyonu için
INASS MOHAMMED AZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. LAVDİE RADA ÜLGEN
- Synthesis and analysis of tungsten oxide-based chromogenic systems
Tungsten oksit tabanlı kromojenik sistemlerin üretimi ve analizi
AMIN TABATABAEI MOHSENI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ÖZKAN ZAYİM