Mikroskop görüntüsünde otomatik hücre sayımı
An aoutomatic cell counting method
- Tez No: 392538
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Bu çalışmada mikroskop görüntüsü altında otomatik bir hücre sayım yöntemi sunulmuştur. İlerleyen bölümlerde de ayrıntılı bir şekilde açıklandığı gibi hücre sayımı, uzman bir kişi tarafından mikroskop merceğine sürekli bakılarak veya otomatik hücre sayımı yöntemleri kullanılarak yapılabilmektedir. Sayım uzman bir kişi tarafından yapıldığında oldukça yorucu uzun süren ve düşük doğruluklu bir işlem haline gelmektedir. Ayrıca farklı uzmanlar tarafından aynı hücre görüntüsünden farklı sayım sonuçları elde edilebilmektedir. Doğru sayım sonuçları elde etmek için mikroskop odağı da oldukça önemlidir. Mikroskop parametreleri doğru bir şekilde ayarlanmadıysa hücre sayımında önem taşıyan hücre kenarları bulanıklaşıp gölgelenebilir ve hücre sayımı oldukça zorlaşır. Bir görüntüde çok sayıda hücre olmasından kaynaklanan örtüşme problemi de sayımı zorlaştıran bir diğer problemdir. Hücrelerin gözle seçilebilir hale gelmesi için kullanılan bazı boyama teknikleri vardır. Boyama sonucu hücre merkezi açık, kenarları ise koyu renk olmaktadır. Ancak konsantrasyon fazla olduğunda iki veya daha fazla parlak kısım örtüşebilir ve bunun sonucu sayım zorlaşır ve doğruluğunu kaybeder. Yukarıda bahsedilen tüm problemler hücre sayımının otomatik bir şekilde yapılmasını ve sunulan sayım yöntemlerinin iyileştirilmesini gerektirir. Bu tezde, flüoresans mikroskob görüntüsü altında aşama aşama otomatik hücre sayımının nasıl yapıldığı açıklanmaktadır. Hücre görüntüsünde gürültü gibi istenmeyen bileşenleri kaldırmak için bir ön işleme adımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sırasıyla histogram bölütleme, histogram analizi ve maksimum nokta analizi gibi görüntü işleme teknikleri uygulanarak otomatik hücre sayımı gerçekleştirilmiştir. Sunulan yöntemin etkinliğinin test edilmesi için simulasyon programları vasıtasıyla birçok sayım yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, sunulan yöntemin başarıya ulaştığını ve gelecek vadeden bir çalışma olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, automatic cell counting method under microscopy is proposed. As discussed in the following sections in details, the counting process can be performed in two ways: The manual counting in which a specialist counts the cells with naked eye, the automatic counting that utilizes the computer-based techniques. The counting process becomes exhausting, long and incorrect when the counting performed by specialist. Even though same cell image taking into account if it's counted by the different specialist, different results can be obtained from them. The focus of the microscopy is quite important to generate the correct images. If the microscopy parameters are incorrect the edges of the cells will be shady and some cells cannot be counted manually. Overlap is another difficulty that causes from the presence of many cells in a single scene. Therefore manual counting becomes slower, inaccurate and demanding task with naked eye. There are several techniques for dying the cells to turn them visible with naked eye. However, if the concentration is more than normal, two or more lighter points can overlap which causes the difficult and inaccurate cell counting. Because of the all above mentioned problems, the cell counting process must be performed automatically and the proposed automatic cell counting methods must be improved. In this study an automatic cell counting method under fluorescence microscopy has been discussed. The pre-processing step is used to eliminate the undesired components (noise) from the input images. Then, image processing technique as a histogram partitioning, histogram analysis and maximum point analysis is utilized respectively. To evaluate the effectiveness of the proposed study several computer simulations are performed. Simulations results show that the proposed method gives promising results.
Benzer Tezler
- Kanserli lökosit hücrelerinin tespit ve sınıflandırılmasında dinamik bölütleme
Determinationand classification of cancerous leukocyte cells with dynamic segmentation method
ÖMER KASIM
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
- Automatic segmentation of leukemia cancer cells on hemocytometer
Hemositometre üzerindeki lösemi kanser hücrelerinin otomatik segmentasyonu
DAMLA TİPİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
- Automated scoring of CERBB2 receptors using histogram based analysis of immunohistochemistry breast cancer tissue images
İmmünohistokimya meme kanseri görüntülerininhistogram tabanlı analiz kullanılarakCERBB2 reseptörlerinin otomatik olarak skorlanması
KAAN AYKUT KABAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- An innovative and accurate deep learning based HER2 scoring method HER2-unet
HER2 tümör hücrelerinin segmentasyon için derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım
FARIBA DAMBAND KHAMENEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Deep convolutional network for tumor bud detection
Tümör tomurcuklanma tespiti için derin evrişimsel ağ
SONER KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
DOÇ. DR. SELİM AKSOY