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