Geri Dön

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

  1. Tez No: 810768
  2. Yazar: YUSUF SAİT ERDEM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DEVRİM ÜNAY, PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Demokrasi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

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

  1. Glechoma hederacea L. Üzerinde farmakognozik araştırmalar

    Pharmacognostic studies on Glechoma hederacea L.

    SÜMEYYE USTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eczacılık ve FarmakolojiAnkara Üniversitesi

    Farmakognozi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇİN ERGENE

  2. Havacıva otu (Alcanna tinctoria L.) etanol ve su özütlerinin akciğer kanseri üzerine etkisinin in vıtro araştırılması

    In vitro investigation of the protective effect of alkanet (Alcanna tinctoria L.) ethanol and water extracts on lung cancer

    DERYA FİDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Beslenme ve DiyetetikHaliç Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. CEYDA OKUDU

  3. Kudret narı (Momordica charantia)'nın in vitro yara iyileşme sürecine etkisinin incelenmesi

    Examination of the effect of pomegranate (Momordica charantia) on the wound healing process

    RAMAZAN OĞUZHAN NALDÖVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriPamukkale Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLI SEMİZ

  4. Farklı meme kanseri hücre hatlarında yeni piperazin çevreli silisyum ftalosiyaninlerin fotodinamik terapi (PDT) etkinliğinin araştırılması

    Investigation of photodynamic therapy (PDT) effects of the new piperazine substituted silicon phthalocyanines on different breast cancer cell lines

    ALEYNA NALÇAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Tıbbi BiyolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİGEN CELEP EYÜPOĞLU

  5. Pankreatik kanser in-vitro modelinde wj460 molekülünün etkilerinin ve gemsitabin ile potansiyel sinerjistik etkileşimlerinin araştırılması

    Investigation of the effects of wj460 molecule and its potential synergistic interactions with gemcitabine in an in-vitro model of pancreatic cancer

    CEREN KARSLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyokimyaEge Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN ATAY