Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/20.500.11851/3691
Title: | Doku İskelesindeki Canlı ve Ölü Hücrelerin Bölütlenmesi | Other Titles: | Segmentation of Live and Dead Cells in Tissue Scaffolds | Authors: | Uyar, Tansel Erdamar, Aykut Akşahin, Mehmet F. Gümüşderelioğlu, Menemşe Irmak, Gülseren Eroğul, Osman |
Keywords: | image processing image correlation edge detection cell area counting görüntü işleme görüntü korelasyonu kenar tespiti hücre alanı hesaplama |
Publisher: | IEEE | Source: | Uyar, T., Erdamar, A., Akşahin, M. F., Gümüşderelioğlu, M., Irmak, G., & Eroğul, O. (2018, May). Segmentation of live and dead cells in tissue scaffolds. In 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE. | Abstract: | Image processing techniques are frequently used for extracting quantitative information (cell area, cell size, cell counting, etc.) from different types of microscopic images. Image analysis in the field of cell biology and tissue engineering is time consuming, and requires personal expertise. In addition, evaluation of the results may be subjective. Therefore, computer-based learning / vision-based applications have been developed rapidly in recent years. In this study, images of the viable pre-osteoblastic mouse MC3T3-E1 cells in tissue scaffolds, which was captured from a bone tissue regeneration study, were analyzed by using image processing techniques. Tissue scaffolds were bio-printed from alginate and alginate-hydroxyapatite polymers. Confocal Laser Scanning Microscope images of the tissue scaffolds were processed in the study. Percentages of live and dead cell area in the scaffolds were determined by using image processing techniques at two different time points of the culture. Görüntü işleme teknikleri, çeşitli mikroskobik görüntülerdeki kantitatif bilgilerin (hücre boyutu, alanı, sayısı, vb.) elde edilmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle doku mühendisliği ve hücre biyolojisi alanında yapılan çalışmalarda elde edilen görüntülerin analizi, uzmanlık gerektirmesi ve zaman alıcı bir işlem olması nedeniyle oldukça zordur. Aynı zamanda analizlerin sübjektif sonuçları içerme olasılığı da yüksektir. Bu nedenle, bilgisayarlı öğrenme/görme tabanlı uygulamalar son yıllarda hızla gelişmektedir. Bu çalışmada, kemik doku rejenerasyonunun hedeflendiği bir araştırmadan elde edilen preosteoblastik, fare MC3T3-E1 hücrelerinin doku iskelelerindeki canlılıklarına ait görüntüler, görüntü işleme teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Hücre içeren doku iskeleleri, aljinat ve aljinat-hidroksiapatit’in biyobaskılanması ile elde edilmiştir. Çalışmada, doku iskelelerinin lazer taramalı konfokal mikroskop görüntüleri kullanılmıştır. Görüntü işleme teknikleri kullanılarak kültürün iki ayrı zamanı için doku iskelelerindeki canlı ve ölü hücre alan yüzdeleri hesaplanmıştır. |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.11851/3691 https://ieeexplore.ieee.org/document/8404384 |
ISBN: | 9781538615010 |
Appears in Collections: | Biyomedikal Mühendisliği Bölümü / Department of Biomedical Engineering Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection |
Show full item record
CORE Recommender
SCOPUSTM
Citations
1
checked on Dec 21, 2024
Page view(s)
162
checked on Dec 16, 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.