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
Issue Date: May-2018
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 Sep 23, 2022

Page view(s)

90
checked on Dec 26, 2022

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.