Automatic segmentation of mitochondria in scanning electron microscopy images
Taramalı elektron mikroskobu görüntülerinde mitokondrilerin otomatik olarak bölütlenmesi
- Tez No: 695869
- Danışmanlar: PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Birçok çalışma mitokondri ve kristaların şeklinin hastalıkların oluşumunu belirttiğini göstermektedir. Taramalı Elektron Mikroskobu (SEM), hücrenin iç yapılarının ve mitokondrilerin görüntülerinin elde edilmesini sağlar. Mitokondrilerin otomatik bölütlenmesi uzmanlar tarafından hastalıkların karar verilmesine katkı sağlar. Seri Blok-Yüz Taramalı Elektron Mikroskobu (SFBSEM) görüntülerinde mitokondrinin otomatik segmentasyonu hakkında sınırlı çalışma vardır. SBFSEM görüntüleme tekniği, tam otomasyon, iyi kaydedilmiş görüntüler, veri elde etmek için daha az zaman ve daha az çaba sağlar. Bu nedenle, bu çalışma için SBFSEM görüntüleme tekniği seçilmiştir. Son zamanlarda, derin ögrenme yöntemleri SEM veri setlerinin görüntü işlemesi için uygulanmaktadır. Ancak, büyük veri setlerinin, fazla çabanın ve test ve eğitim verilerinin hazırlanması için güçlü bilgisayarların gerekliliğinden bu çalışma için enerji tabanlı model uygulanmaktadır. Bu tezde kullanılan algoritmalar öncelikle TEM görüntülerinde mitokondri bölütlenmesi için Tasel ve arkadaşları tarafından geliştirilen algoritmalardır. Yöntem, ön işleme, sırt algılama, enerji haritalama, eğri uyumlandırma, yılan temelli şekil çıkarma, doğrulama ve son işlem adımlarını içerir. Bu tezde, bu algoritmalar optimum performans elde etmek için SBFSEM görüntüleri için uyarlanmış ve yeniden düzenlenmiştir. Degerlendirmeler Dice Benzerlik Katsayısı(DSC), kesinlik, hatırlama ve F-Skoru metrikleri kullanılarak yapılır.
Özet (Çeviri)
Many studies have shown that shape of mitochondria indicates the occurrence of diseases. Scanning Electron Microscopy (SEM) enables to obtain image of internal structures of the cell and mitochondria. Automatic segmentation of mitochondria contributes to the decision of diseases by specialists. There is limited study about automatic segmentation of mitochondria in Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy (SFBSEM) images. SBFSEM imaging technique provides full automation, well registered images, less time and less effort for data acquisition. Therefore, SBFSEM imaging technique is selected for this study. Recently, deep learning methods have been implemented for image processing of SEM datasets. However, due to requirement of huge datasets, much effort and powerful computers for preparing testing and training data, energy based model is implemented for this study. The algorithms used in this thesis are primarily the algorithms developed by Tasel et al for mitochondria segmentation in TEM images. The method includes preprocessing, ridge detection, energy mapping, curve fitting, snake-based shape extraction, validation and post-processing steps. In this thesis, these algorithms are adapted and refined for SBFSEM images to obtain optimum performance. Evaluations are made by using Dice Similarity Coefficient (DSC), precision, recall and F-Score metrics.
Benzer Tezler
- Semi-automatic segmentation of mitochondria on electron microscopy images using Kalman filtering approach
Elektron mikroskobu görüntüleri üzerinde Kalman filtreleme yaklaşımını kullanılarak yarı-otomatik mitokondri bölütleme
AYNAZ MOHAMMADİ ALAMDARİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Tıbbi BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Ü. Erkan Mumcuoğlu
- Semi-automatic segmentation of mitochondria on transmission electron microscopy images using live-wire and surface dragging methods
Elektron mikroskop tomografısı görüntülerınde mıtokondrılerın yüzey sürükleme ve canlı-tel yöntemlerı kullanarak yarı-otomatik bölütlenmesi
MAHDIEH FARZIN ASANJAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
YRD. DOÇ. DR. REZA ZARE HASSANPOUR
- Automatic segmentation of cristae membranes in 3d electron microscopy tomography images using artificial neural networks
Üç boyutlu elektron mikroskopi tomografi görüntülerindeki krista membranlarının yapay sinir ağları kullanılarak bölütlenmesi
MERİH ALPHAN KARADENİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Dokümantasyon ve EnformasyonOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
- Semi-automatic/user-guided segmentation of mitochondria on transmission electron microscopy images
Transmisyon elektron mikroskobu görüntülerinde mitokondrilerin yarı otomatik/kullanıcı güdümlü bölütlenmesi
MUSTAFA ÇÖÇELLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
YRD. DOÇ. DR. REZA ZARE HASSANPOUR
- Detection and segmentation of mitochondria from electron microscope tomography images
Elektron mikroskobu tomografisi görüntülerinden mitokondrilerin saptanması ve bölütlenmesi
FARİS SERDAR TAŞEL
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
YRD. DOÇ. DR. REZA ZARE HASSANPOUR