Faz Kontrast Optik Mikroskopi Zaman Serisi Görüntülerinde Hücrelerin Otomatik Bölütlenmesi

Loading...

Date

2019

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Open Access Color

Green Open Access

No

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Publicly Funded

No
Impulse
Average
Influence
Average
Popularity
Average

relationships.isProjectOf

relationships.isJournalIssueOf

Abstract

Faz kontrast optik mikroskopi hücrelerin canlı ortamlarında zamana bağlı incelenmesi için tercih edilen görüntüleme yöntemidir. Bu yöntem ile elde edilen zaman serisi görüntülerinde hücrelerin bölütlenmesi işi hücre biyolojisi araştırmacılarının çözümüne ihtiyaç duyduğu emek yoğun ve zaman alan bir iştir. Bu çalışmada faz kontrast optik mikroskopi zaman serilerinde hücrelerin otomatik bölütlenmesi için geleneksel görüntü işleme ve derin öğrenme temelli yöntemler önerilmiş ve başarımları elle işaretlenmiş veri kümelerinde nicel olarak ölçülmüştür.
Phase contrast optical microscopy is a preferred imaging technique for live-cell, temporal analysis. Segmentation of cells from time series data acquired with this technique is a labor-intensive and time-consuming task that cell biology researchers need solution for. In this study traditional image processing and deep learning based approaches for automated cell segmentation from phase contrast optical microscopy time series are presented, and their performances are evaluated against manually annotated datasets. © 2019 IEEE.

Description

2019 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2019; Palm Wings Ephesus HotelIzmir; Turkey; 3 October 2019 through 5 October 2019

Keywords

Cell segmentation, Deep learning, Phase contrast optical microscopy, SegNet, Time series

Fields of Science

0301 basic medicine, 0303 health sciences, 03 medical and health sciences

Citation

WoS Q

N/A

Scopus Q

N/A
OpenCitations Logo
OpenCitations Citation Count
3

Source

Tıp Teknolojileri Kongresi, TIPTEKNO 2019

Volume

Issue

Start Page

1

End Page

4
PlumX Metrics
Citations

CrossRef : 2

Scopus : 6

Captures

Mendeley Readers : 8

Google Scholar Logo
Google Scholar™
OpenAlex Logo
OpenAlex FWCI
0.8036953

Sustainable Development Goals