Detection of MCF-7 breast cancer cells and monitoring of area, radius, and perimeter developments of them in different days
MCF-7 meme kanseri hücrelerinin tespiti ve farklı günlerde alan, yarıçap ve çevre gelişimlerinin izlenmesi
- Tez No: 666206
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü bölütleme, Görüntü işleme, Görüntü işleme algoritmaları, Görüntü işleme yöntemleri, Görüntü işleme-bilgisayarlı, Sayısal görüntü işleme, Image segmentation, Image processing, Image processing algorithms, Image processing methods, Image processing-computer assisted, Digital image processing
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Meme kanseri, kadınlarda görülen kanser türleri arasında en yaygın olanıdır. Dünyada, kanserli hücrelere karşı etkili tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi için, bu hücrelerin iyi bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Yapılan çalışmada, lab-on-a-chip ortamında kültürlenen MCF-7 adı verilen meme kanseri hücreleri üzerinde görüntü işleme teknikleri uygulanarak bu hücrelerin 3 farklı gündeki gelişimleri incelenmiştir. Çalışmada kullanılan spheroiddeki meme kanseri hücrelerinin üç boyutlu görüntüleri mini-Opto tomografi platformu adı verilen optik tabanlı bir görüntüleme cihazıyla elde edilmiştir. Üç boyutlu spheroid yapılarını içeren görüntüler işlenmeden önce ImageJ programı ile iki boyutlu katmanlara ayrılmıştır ve katmanlı görüntüler üç ana işleme tabi tutulmuştur. İlk olarak görüntüler üzerinde ön işleme adımı gerçekleştirilmiştir. Bu işlemle görüntü içerisindeki bozukluklar çeşitli filtreler yardımıyla giderilmiştir ve görüntüler segmentasyon adımına uygun hale getirilmiştir. Segmentasyon adımında ana amaç spheroid yapısı içerisindeki ana tümör kitlelerini görüntü arka planından ayırmaktır. Bunun için eşikleme işlemi, çeşitli morfolojik işlemler ve contour işlemleri uygulanarak ana tümör kitleleri ön plana çıkarılmıştır. Segmentasyondan sonraki adım ise ana tümör kitlelerinin alan, çevre ve yarıçap gibi bazı geometrik özelliklerinden sayısal verilerin elde edildiği“özellik çıkarma”adımıdır. Görüntüler üzerinde uygulanan ana işlemler sonucunda ana tümör kitlelerinin konturları otomatik olarak çizdirilmiştir ve manuel yapılan çizimlerle karşılaştırıldığında başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Üç farklı gün için 3 boyutlu kanserli yapıların hacimsel gelişimleri incelendiğinde ana tümör kitlesi ikinci günden dördüncü güne kadar yaklaşık olarak yüzde 121.72 ve dördüncü günden altıncı güne yaklaşık yüzde 85.80 lik bir büyüme göstermiştir. Bu durum ana tümör kitlesinin sürekli bir şekilde büyüme eğiliminde olduğunu göstermektedir. Çalışmada kullanılan MCF-7 meme kanseri hücrelerinden elde edilen veriler kanser hücrelerinin hacimsel gelişimleri ve ilerleyen aşamalarda kanser türünü belirlemede kullanılacak olan sınıflandırma işlemleri için oldukça önemlidir. Yapılan tez çalışmasında görüntüler üzerinde Python programlama dili ve açık kaynak kodlu OpenCV ortamı kullanılarak kanser hücrelerinin erken tespiti ve özelliklerinin iyi bir şekilde analiz edilmesiyle uzmanlara net ve detaylı bilgiler sunmak oldukça önemlidir. Uzmanlara sunulan bu bilgiler erken teşhisle tedavinin başarısını arttırmada, gereksiz biyopsilerden kaçınmada ve uzmanların kanserli görüntüleri yorumlama süresini azaltmada hayati öneme sahiptir.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is the most common cancer among women. In the world, these cells need to be analyzed well in order to develop effective treatment methods against cancer cells. In this study, image processing techniques were applied to breast cancer cells called MCF-7 cultured in the Lab-on-a-chip environment, and their development on 3 different days was examined. 3-dimensional images of breast cancer cells within spheroid used in the study were obtained with an optical-based imaging tool called mini-Opto tomography platform. Images containing three-dimensional spheroid structures were separated into two-dimensional layers with the ImageJ program before processing, and the images belonging to these layers were subjected to three main processes. In the first step, the pre-processing was performed on the images and with this operation, the disorders in the images were eliminated with the help of various filters and the images were adapted to the segmentation step. The main purpose of the segmentation step is to separate the main tumor masses in the spheroid structure from the image background. For this, the main tumor masses was brought to the fore by applying the thresholding, various morphological, and contour operations. The next step after the segmentation step is the“feature extraction”step that numerical data were obtained from some geometric properties of main tumor masses such as area, perimeter, and radius. As a result of the main operations applied to the images, the boundaries of the main tumor masses were drawn automatically and successful results were obtained compared to the manual drawings. When analyzed the volumetric development of 3-dimensional cancerous structures for three different days, the main tumor mass has grown approximately 121.72 percent from the second day to the fourth day and approximately 85.80 percent from the fourth day to the sixth day. These growth rates indicate that the main tumor masses used in the study tend to grow continuously. The data obtained from the MCF-7 breast cancer cells used in the study are very important for the volumetric development of cancer cells and for the classification processes that will be used in determining the type of cancer in the following stages. In the thesis study, using Python programming language and open source OpenCV library, early detection of cancer cells and a good analysis of their properties are very important in terms of providing clear and detailed information to experts. This information provided to the experts is vital in increasing the success of the treatment with early diagnosis, avoiding unnecessary biopsies, and reducing the time that the specialists interpret cancerous images.
Benzer Tezler
- Capture and release of biomolecules and cancer cells via smart materials integrated microfluidic chips
Akıllı malzemeler entegre edilen mikroakışkan çiplerde biyomoleküllerin ve nadir kanser hücrelerinin yakalanması ve salınması
KUTAY SAĞDIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Biyoteknolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH İNCİ
- Origanum syriacum uçucu yağı-gümüş nanopartikül kompleksinin antikanser etkisinin değerlendirilmesi
The evaluation of anti-cancer effect of the compound Origanum syriacum volatile oil-silver nanoparticle
AHMET TURAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriCumhuriyet ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVCİHAN GÜRSOY
- MDA-MB-231 ve MCF-7 insan meme kanseri hücre soylarında zeytin yaprağı ekstresinin anti-kanser ilaçlarla kombinasyonunun araştırılması
Investigation of olive leaf extract in combination with anti-cancer drugs in MDA-MB-231 and MCF-7 human breast cancer cell lines
ŞENİZ KORKMAZ
- D vitaminin MCF- 7 meme kanseri hücresi metabolizması üzerine etkisi
The effect of vitamin D on MCF–7 breast cancer cell metabolism
BEYZA SARAÇLIGİL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
BiyokimyaSelçuk ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHADIR ÖZTÜRK
- Expressional protein profiling of MCF-7 breast cancer epithelial cells upon BAG-1 overexpression
BAG-1 proteininin fazla ifade edildiği MCF-7 epitel kanser hücrelerinin proteomik analizi
PINAR ÖZTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Onkolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY