Automatic cell counting from microchannel images
Mikrokanal görüntülerinden otomatik hücre sayımı
- Tez No: 715676
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR, PROF. DR. HALUK KÜLAH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kan sayımı, Mikro kanallar, Nesne izleme, Blood cell count, Micro channels, Object tracking
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hücre sayımı tıpta hastalık teşhisi gibi bir çok alanda kullanılan önemli bir yöntemdir. Örneğin kandaki akyuvar hücrelerinin sayısı vücutta hastalık bulunduğuna dair bilgi vermektedir. Hücre sayımı için geliştirilmiş manuel ve otomatik yöntemler bulunmaktadır. Manuel yöntemler, çok zaman almasına ve hataya açık olmasına rağmen diğer yöntemlerden daha az pahalı olması sebebiyle bir çok alanda tercih edilmektedir. Ancak, daha hızlı ve daha doğru sonuçlar elde etmek için akış sitometrisi gibi otomatik hücre sayma yöntemleri geliştirilmiştir. Akış sitometrisi yöntemlerinin ortak özelliği hücreler içeren sıvının bir mikrokanaldan tek tek geçirilmesidir. Bu yöntemler, otomatik hücre sayımının yapılmasının yanında hücrelerin boyutu gibi fiziksel özelliklerinin de elde edilmesini sağlamaktadır. Farklı hücre türlerin bir arada incelediği durumlarda hücre boyutu kullanılarak hücreler sınıflandırılabilir ve böylelikle hangi türden ne kadar hücre olduğuna dair bilgi elde edilebilir. Örneğin akyuvar hücrelerinin çeşitleri sayılarak hastalığın türü tespit edilebilmektedir. Akış sitometrisi yöntemlerinden biri olan elektriksel empedans spektroskopisi yöntemi ise hücre geçişinin, mikrokanala uygulanan elektrik alanına etkisini analiz ederek hücrelerin tespitini, sayılmasını ve fiziksel özelliklerinin elde edilmesini sağlar. Ancak yöntem için kullanılması gereken cihazlardan dolayı bu yöntem oldukça pahalıdır. Bu tez çalışmasında, mikrokanaldan geçirilen hücrelerin sayılması ve boyutlarına göre sınıflandırılması için alternatif bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Hücrelerin mikrokanaldan akışı bir kamera ile kaydedilmiş ve önerilen yöntem ile görüntüler işlenerek hücrelerin otomatik tespit edilmesi, takip edilerek sayılması, ve boyutlarına göre sınıflandırılması sağlanmıştır. Hücrelerin otomatik tespiti için filtreleme, segmentasyon, açma ve kapama gibi görüntü işleme yöntemleri, takip edilerek sayılmaları için ise Kalman filtre ve Hungarian atama algoritması kullanılmıştır. Boyutlarına göre sınıflandırma işlemi ise K-medoids yöntemi ile yapılmış ve farklı tip hücrelerin oranı bulunmuştur. Önerilen yöntem çeşitli deneyler ile test edilmiş ve görüntü işleme yöntemleri ile hücrelerin doğru şekilde tespit edilebildiği ve belirli bir akış hızına kadar hücre sayımının başarıyla yapılabildiği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Cell counting is an important method used in many fields such as disease diagnosis in medicine. For example, the number of white blood cells in the blood gives information that there is a disease in the body. There are manual and automatic methods developed for cell counting. Although manual methods take a lot of time and are prone to error, they are preferred in many areas because they are less expensive than other methods. However, automated cell counting methods such as flow cytometry have been developed to achieve faster and more accurate results. The common feature of flow cytometry methods is that the fluid containing cells is passed through a microchannel one by one. These methods enable automatic cell counting as well as obtaining the physical properties of cells such as size. In cases where different cell types are examined together, cells can be classified by using the cell size and thus, the information about how many cells there are in each group can be obtained. For example, the type of disease can be determined by counting the types of white blood cells. The electrical impedance spectroscopy method, which is one of the flow cytometry methods, analyzes the effect of cell migration on the electric field applied to the microchannel, enabling the detection, counting and physical properties of cells. However, this method is quite expensive due to the devices that must be used for the method. In this thesis, it is aimed to develop an alternative method for counting the cells passed through the microchannel and classifying them according to their size. The flow of cells through the microchannel was recorded with a camera, and the images were processed with the proposed method, enabling the cells to be automatically detected, followed and counted, and classified according to their size. Image processing methods such as filtering, segmentation, opening and closing are used for automatic detection of cells, and Kalman filter and Hungarian assignment algorithm are used for tracking and counting. Classification according to their size was done with the K-medoids method and the ratio of different types of cells was found. The proposed method has been tested with various experiments and it has been concluded that cells can be detected correctly with image processing methods and cell counts can be successfully performed up to a certain flow rate.
Benzer Tezler
- Mikroskobik gölge görüntüleme tabanlı mikroakışkan sitometrisi
Başlık çevirisi yok
EKİN KERİMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyomühendislikBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YÜKSEKKAYA
- Hayvanlarda manuel ve insanlarda kullanılan otamatik yöntemlerle belirlenen bazı kan parametrelerinin karşılaştırılması
In animals comparison of some blood parameters determined by manual and automatic methods used in human
SEZER POLAT
- Mikroskop görüntüsünde otomatik hücre sayımı
An aoutomatic cell counting method
ALİ FURKAN KAMANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Blood cell classification using machine learning and deep learning
Makine öğrenimi ve derin öğrenmeyle kan hücre sınıflandırması
MUHAMMAD ABUZAR ANWAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
prof. Dr. EYLEM GÜLCE ÇOKER
- Histopatolojik görüntüler üzerinde bölge büyütme yöntemi ile mitoz sayımı
Counting mitosis with region growing method on histopathological images
DİLEK SÖNMEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU