Analysis of wound healing assay data of phasecontrast optical microscopy using traditional computer vision and deep learning techniques
Geleneksel bilgisayarda görü ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak faz kontrast optik mikroskopi yara iyileşmesi deney verilerinin analizi
- Tez No: 810768
- Danışmanlar: PROF. DR. DEVRİM ÜNAY, PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Mikroskopi-faz kontrast, Sayısal görüntü işleme, Microscopy-phase contrast, Digital image processing
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Demokrasi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, yara iyileşme deneyi verileri için görüntü bölütleme ve görüntü sentezleme yöntemlerinin başarımlarını araştırmayı amaçlamaktadır ve başarımları iyileştirmek için yeni yöntemler önermektedir. Bölütlemede, farklı durumlarda kullanabilmek için, geleneksel ve derin öğrenme yaklaşımları incelenmiştir. Ayrıca, biyomedikal araştırmalarda sıkça karşılaşılan işaretli eğitim verisetlerinin sınırlı olması durumuna da değinilmektedir. Bu sorunu aşmak için sentetik deney verisi oluşturma yöntemleri incelenmiştir. Bu yöntemlerin karşılaştırmalı analizi, yara iyileşme deneylerinin faz kontrastlı optik mikroskopi zaman serisi veriseti kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Klasik bilgisayarlı görme teknikleri, yara iyileşme deneyi görüntülerinin bölütlenmesinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak bu alanda, son zamanlarda yaygınlaşan derin öğrenme tekniklerine dayalı çalışmaların eksikliği bulunmaktadır. Bu nedenle bu tez, yara iyileşmesi deneylerinin daha hassas analizi ve nicelleştirilmesi için geleneksel bölütleme yöntemlerini incelemenin yanı sıra, derin öğrenme çözümlerinin bölütleme yeteneklerini de araştırmaktadır. Ayrıca, biyomedikal çalışmalarda sıkça karşılaşılan eğitim verisin sınırlı olması durumunda, derin öğrenme yöntemlerinin bölütleme performansını iyileştirmek için etkili sentetik deney verisi oluşturma yöntemleri de araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to investigate the performances of image segmentation and image synthesis methods applied to wound healing assay data, and propose novel solutions to improve accuracies. For segmentation, the utilization of both traditional and deep-learning approaches is studied in various scenarios. Additionally, the thesis addresses the challenge of limited training data commonly encountered in biomedical research. To overcome this problem, methods for generating synthetic assay data is explored. The comparative analysis and demonstration of these methods are performed over a phase-contrast optical microscopy time-series dataset of wound healing assays. While classical computer vision techniques have been widely used for segmentation of wound healing assay images, there is a scarcity of studies focusing on solutions based on recently emerged deep learning techniques. Therefore, this thesis examines traditional segmentation methods in addition to the investigation of the segmentation capability of deep learning solutions to provide improved analysis and quantification of wound healing assays. Moreover, efficient methods for generating synthetic assay data are explored to improve the segmentation performance of deep learning methods, particularly in situations where training data are limited which is often encountered in biomedical research.
Benzer Tezler
- Glioblastoma tedavisinde kombin ilaç yüklü katmanlı nanolif yüzeylerin tasarımı ve kullanılabilirliğinin analizi
Design and analysis of usability of combined drug loaded layered nanofiber surfaces in glioblastoma treatment
MELİS ERÇELİK
Doktora
Türkçe
2024
GenetikBursa Uludağ ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERRİN TUNCA
- EZH2 inhibitörü tazemetostat'ın mide kanserinde alternatif tedavi hedefi olma potansiyelinin araştırılması
Investigation of the potential of the EZH2 inhibitor tazemetostat as an alternative therapeutic target in gastric cancer
LEILA SABOUR TAKANLOU
Doktora
Türkçe
2026
Tıbbi BiyolojiEge ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇIĞIR BİRAY AVCI
- Benzin ve metanol yakıtlı bazı ateşlemeli motorlarda performans ve emisyon karakteristiklerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM KORKMAZ
- Production and characterization of wound healing dressing material containing momordica charantia extracts
Momordica charantia ekstraktı içeren yara iyileştirici örtü malzemesinin üretimi ve karakterizasyonu
ESMA NUR BEYTUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilim ve TeknolojiManisa Celal Bayar ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EMİN USLU
- Nörofibromatozisli hastalarda görülen atrofik skar ile yara iyileşmesi ve ekstrasellüler matriks elemanlarının ilişkileri, nörofibromlu dokudaki damar endoteli ve damar düz kasındaki değişikliklerin değerlendirilmesi
The evaluation of relationships between atrophic scar with wound healing and extracellular matrixin patients with neurfibromatosis; and changes in vascular endothelium and smooth muscle in neurofibroma tissue
OSMAN ÜNSAL DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiKırıkkale ÜniversitesiPlastik ve Rekonstrüktif Cerrahi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ELİF SARI