Mikroskop görüntüsünde otomatik hücre sayımı

Abstract

Bu çalışmada mikroskop görüntüsü altında otomatik bir hücre sayım yöntemi sunulmuştur. İlerleyen bölümlerde de ayrıntılı bir şekilde açıklandığı gibi hücre sayımı, uzman bir kişi tarafından mikroskop merceğine sürekli bakılarak veya otomatik hücre sayımı yöntemleri kullanılarak yapılabilmektedir. Sayım uzman bir kişi tarafından yapıldığında oldukça yorucu uzun süren ve düşük doğruluklu bir işlem haline gelmektedir. Ayrıca farklı uzmanlar tarafından aynı hücre görüntüsünden farklı sayım sonuçları elde edilebilmektedir. Doğru sayım sonuçları elde etmek için mikroskop odağı da oldukça önemlidir. Mikroskop parametreleri doğru bir şekilde ayarlanmadıysa hücre sayımında önem taşıyan hücre kenarları bulanıklaşıp gölgelenebilir ve hücre sayımı oldukça zorlaşır. Bir görüntüde çok sayıda hücre olmasından kaynaklanan örtüşme problemi de sayımı zorlaştıran bir diğer problemdir. Hücrelerin gözle seçilebilir hale gelmesi için kullanılan bazı boyama teknikleri vardır. Boyama sonucu hücre merkezi açık, kenarları ise koyu renk olmaktadır. Ancak konsantrasyon fazla olduğunda iki veya daha fazla parlak kısım örtüşebilir ve bunun sonucu sayım zorlaşır ve doğruluğunu kaybeder. Yukarıda bahsedilen tüm problemler hücre sayımının otomatik bir şekilde yapılmasını ve sunulan sayım yöntemlerinin iyileştirilmesini gerektirir. Bu tezde, flüoresans mikroskob görüntüsü altında aşama aşama otomatik hücre sayımının nasıl yapıldığı açıklanmaktadır. Hücre görüntüsünde gürültü gibi istenmeyen bileşenleri kaldırmak için bir ön işleme adımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sırasıyla histogram bölütleme, histogram analizi ve maksimum nokta analizi gibi görüntü işleme teknikleri uygulanarak otomatik hücre sayımı gerçekleştirilmiştir. Sunulan yöntemin etkinliğinin test edilmesi için simulasyon programları vasıtasıyla birçok sayım yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, sunulan yöntemin başarıya ulaştığını ve gelecek vadeden bir çalışma olduğunu göstermektedir.

In this thesis, automatic cell counting method under microscopy is proposed. As discussed in the following sections in details, the counting process can be performed in two ways: The manual counting in which a specialist counts the cells with naked eye, the automatic counting that utilizes the computer-based techniques. The counting process becomes exhausting, long and incorrect when the counting performed by specialist. Even though same cell image taking into account if it's counted by the different specialist, different results can be obtained from them. The focus of the microscopy is quite important to generate the correct images. If the microscopy parameters are incorrect the edges of the cells will be shady and some cells cannot be counted manually. Overlap is another difficulty that causes from the presence of many cells in a single scene. Therefore manual counting becomes slower, inaccurate and demanding task with naked eye. There are several techniques for dying the cells to turn them visible with naked eye. However, if the concentration is more than normal, two or more lighter points can overlap which causes the difficult and inaccurate cell counting. Because of the all above mentioned problems, the cell counting process must be performed automatically and the proposed automatic cell counting methods must be improved. In this study an automatic cell counting method under fluorescence microscopy has been discussed. The pre-processing step is used to eliminate the undesired components (noise) from the input images. Then, image processing technique as a histogram partitioning, histogram analysis and maximum point analysis is utilized respectively. To evaluate the effectiveness of the proposed study several computer simulations are performed. Simulations results show that the proposed method gives promising results.