Işık Mikroskobu Kullanarak Hücre Sayımı için Alternatif Bir Görüntü İşleme Yaklaşımı

dc.contributor.advisor Tora, Hakan
dc.contributor.advisor İşgör, S. Belgin
dc.contributor.author Özkan, Akın
dc.contributor.other Airframe and Powerplant Maintenance
dc.contributor.other Department of Electrical & Electronics Engineering
dc.date.accessioned 2024-07-08T09:42:11Z
dc.date.available 2024-07-08T09:42:11Z
dc.date.issued 2011
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstract Hücre sayımı ve bu hücrelerin sınıflandırılması için kullanılan yöntemler mikro biyoloji ve hücre biyolojisi alanında önemli bir yer tutmaktadır. En temel sayma mikroskop aracılığıyla Hemositometre kullanılarak insan tarafından yapılır. Bu süreçte hücre sayısı ve canlılığını belirlemek için kullanılan en ekonomik ve en yaygın teknik boya dışlama yöntemidir. Bu çalışmada, hücre canlı-ölü ayrımı yapabilen yeni bir görüntü tabanlı hücre sayımı yaklaşımı (NIBA-C) önerilmiştir. Önerilen yöntemin başarısını değerlendirmek için aynı görüntüler, yöntem ile elde edilen değerler klasik boya dışlama yöntemi ile elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Yöntemi segmentasyon ve ardından görüntülerin sınıflandırılması oluşturur. Segmentasyon aşamasında Hough Dönüşümü kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları hücre-hücre olmayan ve canlı-ölü hücre görüntü sınıflandırmasında kullanılmıştır.Bu çalışmada; önerilen yöntem NIBA-C %70 in üzerinde yerbulma ve %50 üzerinde canlı ölü ayrımı yapabilme yetenegi sergilemiştir.
dc.description.abstract The methods to determine the amount and viability of cells play an important role in the field of microbiology and cell biology. The basic cell counting process is through microscopic analysis using hemocytometer, performed by a technician. In this process, the most economical and widely used technique is dye-exclusion method to determine cell number and viability. In this study, a novel image based approach for cell counting (NIBA-C) is proposed with a capability of distinction between alive from dead during the process. For evaluating the success of proposed method, the results obtained by the method are compared with microscopic cell viability count by virtue of classical dye-exclusion method. The method depends first on segmentation of the cells and then classification of them. Segmentation of cell images is achieved using Hough Transform. Artificial Neural Network is used to distinguish cell images from non-cells and dead cell images from alive cells.In this study, it is concluded that the cell analysis by NIBA-C accomplishes 70 % more accuracy in finding the correct location of the cells, and more than 50% reliable in defining viable cells in comparison with the classical cell count method based on dye-exclusion. en
dc.identifier.endpage 69
dc.identifier.startpage 0
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14411/6040
dc.identifier.yoktezid 290238
dc.institutionauthor Özkan, Akın
dc.institutionauthor Tora, Hakan
dc.language.iso en
dc.subject Biyoloji
dc.subject Biology en_US
dc.subject Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
dc.subject Electrical and Electronics Engineering en_US
dc.title Işık Mikroskobu Kullanarak Hücre Sayımı için Alternatif Bir Görüntü İşleme Yaklaşımı
dc.title An Alternative Image Processing Approach for the Viability of Cells by Light Microscopy en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication f399fa5d-a26e-401f-84b2-4e77e16bc0a7
relation.isAuthorOfPublication 3b369df4-6f40-4e7f-9021-94de8b562a0d
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery f399fa5d-a26e-401f-84b2-4e77e16bc0a7
relation.isOrgUnitOfPublication 0ad0b148-c2aa-44e7-8f0a-53ab5c8406d5
relation.isOrgUnitOfPublication c3c9b34a-b165-4cd6-8959-dc25e91e206b
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 0ad0b148-c2aa-44e7-8f0a-53ab5c8406d5

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
290238 An alternative image processing approach for the viability of cells by light microscopy.pdf
Size:
1.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections