Histopatoloji imgelerinin bilgisayar destekli değerlendirilmesi
Computer assisted assessment of histopathology images
- Tez No: 390549
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN ERTÜRKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Histoloji ve Embriyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Histology and Embryology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Sinir hücrelerindeki hasar ve zedelenmeler kaza, travma, tümörler, cerrahi müdahaleler ve inflamatuar hastalıklar gibi faktörler nedeniyle oluşur. Sinir hücrelerindeki bu hasar sinir tarafından innerve edilen kas hücrelerini etkiler. Sinir hasarını doğrudan gözlemleme her durumda mümkün olmayabilir. Sinir hücrelerinde oluşan hasarın etkisini gözlemlemek için sinir hücreleri ile bağlantılı olan kas hücrelerinin histomorfolojik olarak değerlendirilmesi gerekir. Sinir hasarlarının tedavisinde bu hasarlı bölgenin yerine sinir otogreft (kesilen sinirin tekrar yerine konulması), damar grefti, damar + kıkırdak, kıkırdak gibi dokuların konulmasıyla sinir rejenerasyonunun arttırılması hedeflenmektedir. Ancak sinir hücrelerinde yenilenmenin yani rejenerasyonun çok az olduğu bilinmektedir. Bu rejenerasyonun başarısı kas hücrelerine ait histopatolojik doku örneklerinin mikroskobik analizi ile gözlemlenmektedir. Ancak bu yaklaşım kişiye bağımlı, yavaş, hata eğilimli ve tekrar üretilemeyen sonuçlar içerebilir. Bu çalışma, sinir hücrelerinden doğrudan etkilenen kas hücre dokularına ait imgelerin nicel olarak incelenmesini sağlayan bir Bilgisayar Destekli Tanılama (BDT) sistemi sunmaktadır. Önerilen yaklaşım imgelerde morfolojik işlemler uygulayarak doku içerisindeki kas hücre çekirdeği sayısı ve yoğunluğu, çekirdeklerin doku bileşenlerine olan paralellik oranı, hücre çekirdeğinin uzunluğu, çekirdek boyanmasındaki renk yoğunluğu gibi nicel değerleri uzmana sunarak uzmanın sinir rejenerasyonunda önerilen farklı alternatifleri değerlendirmesinde subjektifliği azaltmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada Wistar albino sıçanlardan alınmış dört hasarlı ve bir sağlıklı kontrol grubuna ait 530 adet kas hücre dokularından elde edilmiş imgeler üzerinde çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nerve damage occurs in various ways such as accidents, traumas, surgical operations and inflammatory diseases. Damages in the nerve cells affect muscle cells that are innervated by the nerves. Directly observing the nerve damage may not be possible in all circumstances. To observe the effect of the nerve damage, muscle cells that are connected to the nerve cells need to be histomorphologically evaluated. In treatment of nerve damages, nerve regeneration is aimed to be enhanced by placing tissues such as nerve auto graft (replacing the cut nerve to its original place), vessel, vessel + cartilage, cartilage in place of the damaged area. However, regeneration in nerve cells is known to be very minimal. The success of regeneration is measured using microscopic analysis of histopathological tissue samples. However, this approach is slow, error prone, irreproducible and also depends on the expert's personal assessment. This study presents a Computer Aided Diagnosis (CAD) system that enables quantitative assessment of muscle cell tissues that are directly affected by a nerve damage. Proposed approach aims to reduce subjectivity in assessment of various regeneration alternatives by performing morphological operations on images and providing quantitative results of muscle cell nuclei counts and density, the ratio of nucleus' parallelism to the other tissue components, the length of cell nuclei, and the color density of nuclei staining. This study is carried on 530 images of muscle cell tissues containing four damaged and one healthy control group acquired from Wistar albino rats.
Benzer Tezler
- Histopatoloji imgelerinin bölütlenmesi ve sınıflandırılması
Segmentation and classification of histopathological images
FARUK SERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN ERTÜRKLER
- Color graph representation for structural analysis of tissue images
Doku imgelerinin yapısal analizi için renkli çizge gösterimi
DOĞAN ALTUNBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Histopatolojik doku imgesinin dairesel komşuluk hücre-graf modelinin oluşturulması ve analizi
Constructing and analyzing circular neighborhood cell-graph model of the histopathological tissue image
FARUK SERİN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN ERTÜRKLER
- Classification of histopathological cancer stem cell images in H&E stained liver tissues
H&E boyanmış karaciğer dokularında histopatolojik kanser kök hücre imgelerinin sınıflandırılması
CEM EMRE AKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Derin öğrenme için yenilikçi düzgünleştirme yaklaşımlarının geliştirilmesi ve medikal görüntülere uygulanması
Development of new regularization approaches for deep learning and application to medical images
KAZIM FIRILDAK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED FATİH TALU
DR. ÖĞR. ÜYESİ GAFFARİ ÇELİK