Developing a real-time monitoring system that analyzes cell morphology and detects proliferation by image processing and inform the researcher for the appropriate intervention in cell culture
Hücre kültüründe görüntü işlemeyle hücre morfolojisini analiz eden ve proliferasyonu tespit eden ve araştırmacıyı uygun müdahale için bilgilendiren gerçek zamanlı takip sistemi geliştirilmesi
- Tez No: 933280
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ŞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Hücre çoğalması, Sayısal görüntü işleme, Cell proliferation, Digital image processing
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Teknolojiler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hücre kültürü, biyomedikal araştırmalarda in vitro toksikoloji, kanser araştırmaları, doku mühendisliği, kök hücre araştırmaları, ilaç tarama ve aşı üretimi gibi alanlarda ilerlemeleri mümkün kılan hayati bir araçtır. Hücre morfolojisinin, proliferasyonunun ve canlılığının doğru bir şekilde izlenmesi, tekrarlanabilir ve başarılı deneyler için gereklidir. Hücrelerin çoğalma sürelerini belirleme ve pasajlama protokollerini optimize etme gibi temel uygulamalar, hücre hatlarının canlılığını ve işlevselliğini koruma açısından kritik öneme sahiptir. Ancak, izleme sırasında manuel müdahale, hücre kültürü ortamlarını bozabilir ve kontaminasyon riski ile birlikte değişkenliklere yol açabilir. Bu zorlukları ele almak için bu tez, hücre kültürü sürecini kolaylaştırmak amacıyla donanım ve yazılımın entegre edildiği bir gerçek zamanlı izleme sistemi önermektedir. Sistem, çoğalmayı otomatik olarak algılar, hücre morfolojisini analiz eder ve kritik değişiklikler hakkında araştırmacılara bildirimde bulunarak riskleri azaltır ve karar verme sürecini geliştirir. Görüntüleme, sensörler ve hesaplama algoritmalarındaki gelişmelerden yararlanan sistem, bir inkübatör içinde sorunsuz bir şekilde çalışarak kültür ortamında minimum kesinti sağlar. Donanım tasarımı, sıcaklık, nem ve karbondioksit seviyeleri gibi kritik parametreleri izlemek için yüksek çözünürlüklü görüntüleme bileşenleri ve çevresel sensörler içerir. Yazılım ise görüntüleri analiz etmek, hücre sağlığı ve morfolojisi hakkında veri çıkarmak ve otomatik bildirimler göndermek için ileri düzey görüntü işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu özellikler, zamanında müdahaleleri ve manuel kesintiler olmadan sürekli izlemeyi sağlar. Gerçek zamanlı izleme, manuel gözleme büyük ölçüde bağımlı olan geleneksel yöntemlerin sınırlamalarını aşar. Manuel izleme, zaman alıcıdır, insan hatalarına açık olup yüksek verimli araştırmalarda gerekli olan hassasiyeti sağlayamaz. Otomatik sistemler, modern biyomedikal laboratuvarların gelişen taleplerini karşılayan tutarlı, tekrarlanabilir ve doğru veriler sunar. Gerçek zamanlı izlemenin uygulama alanları geniştir, özellikle kanser araştırmalarında hücre davranışı ve morfolojisi, tümör ilerlemesi, ilaç direnci ve tedavi etkinliği hakkında önemli bilgiler sağlar. Sürekli takip, apoptoz ve mitoz gibi dinamik süreçlerin detaylı bir şekilde incelenmesini mümkün kılar. Benzer şekilde, doku mühendisliğinde, optimal kültür koşullarını koruma yeteneği, mühendislik ürünü dokuların veya kök hücre türevli yapıların başarısı için kritiktir. Çevresel değişikliklerin erken tespiti, yüksek değerli kültürlerin kaybını önleyerek deneysel güvenilirliği ve kaynak verimliliğini artırır. Yazılım, hücresel görüntüleri analiz etmek için derin öğrenme ve görüntü işleme tekniklerini entegre eder. Segmentasyon algoritmaları, bireysel hücreleri tanımlayarak sayar ve uzun süreli çalışmalar için bir veri tabanında saklanan zaman serileri oluşturur. Gelişmiş görüntüleme donanımı, yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalarken, entegre çevresel sensörler inkübatör koşullarını izler ve optimal seviyede tutar. Sistemin donanım ve yazılım bileşenleri, sorunsuz ve sürekli izleme sağlayacak şekilde birlikte çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu gerçek zamanlı izleme sistemi, manuel gözlemlere olan bağımlılığı azaltarak laboratuvar verimliliğini artırır ve sonuçların tekrarlanabilirliğini geliştirir. Anahtar süreçleri otomatikleştirerek, araştırmacıların daha yüksek seviyeli deneysel görevlere odaklanmalarına olanak tanır, iş akışlarını optimize eder ve güvenilir sonuçlar sağlar. Sistem, kanser tedavisi, rejeneratif tıp ve ilaç keşfi gibi alanlar için dönüştürücü çözümler sunarak biyomedikal araştırmalarda devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Sonuç olarak, bu tez, geleneksel hücre kültürü teknikleri ile modern teknoloji arasındaki boşluğu doldurarak daha verimli ve etkili araştırma uygulamalarına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Cell culture is a vital tool in biomedical research, enabling advancements in fields such as in vitro toxicology, cancer research, tissue engineering, stem cell research, drug screening, and vaccine production. Accurate monitoring of cell morphology, proliferation, and viability is essential for reproducible and successful experiments. Key practices, like determining cell doubling times and optimizing passaging protocols, ensure the viability and functionality of cell lines. However, manual intervention during monitoring can disrupt cell culture environments, introducing contamination risks and variability.To address these challenges, this thesis proposes a real-time monitoring system integrating hardware and software to streamline the cell culture process. The system automates proliferation detection, analyzes cell morphology, and notifies researchers of critical changes, reducing risks and enhancing decision-making. Leveraging advancements in imaging, sensors, and computational algorithms, the system operates seamlessly within an incubator, ensuring minimal disruption to the culture environment.The hardware design incorporates high-resolution imaging components and environmental sensors to monitor critical parameters such as temperature, humidity, and carbon dioxide levels. Meanwhile, the software employs advanced image processing and machine learning techniques to analyze images, extract data on cell health and morphology, and send automated notifications. These features ensure timely interventions and continuous monitoring without manual disruptions.Real-time monitoring addresses the limitations of traditional methods, which rely heavily on manual observation. Manual monitoring is time-intensive, prone to human error, and lacks the precision required for high-throughput research. Automated systems offer consistent, reproducible, and accurate data, meeting the evolving demands of modern biomedical laboratories.Applications of real-time monitoring are broad, particularly in cancer research, where cell behavior and morphology provide insights into tumor progression, drug resistance, and therapeutic efficacy. Continuous tracking enables detailed studies of dynamic processes like apoptosis and mitosis. Similarly, in tissue engineering, the ability to maintain optimal culture conditions is critical for the success of engineered tissues or stem cell-derived constructs. Early detection of environmental changes can prevent the loss of high-value cultures, improving experimental reliability and resource efficiency.The software incorporates deep learning and image processing techniques to analyze cellular images. Segmentation algorithms identify individual cells and count them, creating time-series data stored in a database for longitudinal studies. Advanced imaging hardware captures high-resolution images, while integrated environmental sensors monitor and maintain optimal incubator conditions. The system's hardware and software components are designed to work in unison, providing seamless and continuous monitoring.This real-time monitoring system reduces dependency on manual observation, improving laboratory efficiency and enhancing the reproducibility of results. By automating key processes, researchers can focus on higher-level experimental tasks, optimizing workflows and ensuring reliable outcomes. The system has the potential to revolutionize biomedical research, offering transformative solutions for fields like cancer therapy, regenerative medicine, and drug discovery. Ultimately, this thesis bridges the gap between traditional cell culture techniques and modern technology, contributing to more efficient and impactful research practices.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Düz atkı örme kumaşlarda ilmek eğikliğinin iplik özellikleri ile ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
FATMA ÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN
- Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli
The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center
MUSTAFA İNCESAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMEN
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ