Automatic cell counting from microchannel images
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İZZET FATİH ERTÜRK
Eş Danışman: HALUK KÜLAH
Danışman: GÖZDE AKAR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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.