Faz Kontrast Optik Mikroskopi Zaman Serisi Görüntülerinde Hücrelerin Otomatik Bölütlenmesi

dc.contributor.author Binici, Rıfkı Can
dc.contributor.author Şahin, Umut
dc.contributor.author Ayanzadeh, Aydın
dc.contributor.author Töreyin, Behçet Uğur
dc.contributor.author Önal, Sevgi
dc.contributor.author Okvur, Devrim Pesen
dc.contributor.author Yalçın Özuysal, Özden
dc.contributor.author Ünay, Devrim
dc.coverage.doi 10.1109/TIPTEKNO.2019.8895080
dc.date.accessioned 2020-07-18T03:35:04Z
dc.date.available 2020-07-18T03:35:04Z
dc.date.issued 2019
dc.description 2019 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2019; Palm Wings Ephesus HotelIzmir; Turkey; 3 October 2019 through 5 October 2019 en_US
dc.description.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. en_US
dc.description.abstract 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. en_US
dc.identifier.doi 10.1109/TIPTEKNO.2019.8895080 en_US
dc.identifier.isbn 9781728124209
dc.identifier.scopus 2-s2.0-85075606705
dc.identifier.uri https://doi.org/10.1109/TIPTEKNO.2019.8895080
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/11147/7789
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. en_US
dc.relation.ispartof Tıp Teknolojileri Kongresi, TIPTEKNO 2019 en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Cell segmentation en_US
dc.subject Deep learning en_US
dc.subject Phase contrast optical microscopy en_US
dc.subject SegNet en_US
dc.subject Time series en_US
dc.title Faz Kontrast Optik Mikroskopi Zaman Serisi Görüntülerinde Hücrelerin Otomatik Bölütlenmesi en_US
dc.title.alternative Automated Segmentation of Cells in Phase Contrast Optical Microscopy Time Series Images en_US
dc.type Conference Object en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional Önal, Sevgi
gdc.author.institutional Okvur, Devrim Pesen
gdc.author.institutional Yalçın Özuysal, Özden
gdc.author.institutional Önal, Sevgi
gdc.author.institutional Okvur, Devrim Pesen
gdc.author.institutional Yalçın Özuysal, Özden
gdc.bip.impulseclass C5
gdc.bip.influenceclass C5
gdc.bip.popularityclass C5
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::conference output
gdc.collaboration.industrial false
gdc.description.department İzmir Institute of Technology. Molecular Biology and Genetics en_US
gdc.description.endpage 4
gdc.description.publicationcategory Konferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 1
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.openalex W2985743009
gdc.identifier.wos WOS:000516830900052
gdc.index.type WoS
gdc.index.type Scopus
gdc.oaire.diamondjournal false
gdc.oaire.impulse 3.0
gdc.oaire.influence 2.8634832E-9
gdc.oaire.isgreen false
gdc.oaire.popularity 3.3878447E-9
gdc.oaire.publicfunded false
gdc.oaire.sciencefields 0301 basic medicine
gdc.oaire.sciencefields 0303 health sciences
gdc.oaire.sciencefields 03 medical and health sciences
gdc.openalex.fwci 0.8036953
gdc.openalex.normalizedpercentile 0.85
gdc.opencitations.count 3
gdc.plumx.crossrefcites 2
gdc.plumx.mendeley 8
gdc.plumx.scopuscites 6
gdc.scopus.citedcount 6
gdc.wos.citedcount 1
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery f009792b-87b4-4bc1-88fc-fb55aa7f481c
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 9af2b05f-28ac-4013-8abe-a4dfe192da5e

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Name:
08895080.pdf
Size:
898.28 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Conference Paper