Elektron mikroskobu tomografisi görüntülerinden mitokondrilerin saptanması ve bölütlenmesi.

Recent studies exhibit that mitochondria have a significant role in cellular functions that are associated to the diseases of aging caused by neuron degeneration. These studies accentuate that the peripheral membrane and crista morphology of a mitochondrion deserves attention in order to reveal the relation between mitochondrial function and its physical structure. The analysis of the inner structures of mitochondria is carried out by electron microscope tomography (EMT) which provides detailed visualization of large volumes. In order to accelerate the studies that investigate the correlation between mitochondrial structure and its function, computerized segmentation of mitochondria with minimum manual effort is required. As a preliminary study, 2D detection and segmentation of mitochondria from transmission electron microcopy (TEM) images were performed on a limited dataset. An ellipse fitting algorithm utilizing double membrane features followed by a balloon snake extraction and a livewire-based automatic segmentation refinement process was applied. By considering the deficiencies of the initial attempt, a curve fitting approach was adopted and tested on a several datasets. For this purpose, a membrane extraction process was performed by utilizing a parabolic arc model. Then, active contour model based on curve energy was used to outline candidate mitochondrial regions. The final segmentation data were obtained by a validator function. Additionally, 3D extension of the algorithms were studied and provided. The proposed method achieved an Fscore performance of 0.84 on average. Average Dice similarity coefficient and median boundary error were measured as 0.87 and 14 nm respectively.Ph.D. - Doctoral Progra

Elektron Mikroskop Tomografisi Görüntülerinde Mitokondri Tespiti ve Bölütlemesi

Mitokondrinin Geçirimli Elektron Mikroskobu (Tranmission Electron Microscope - TEM) görüntüleri kullanarak otomatik tespiti ve bölütlemesi üzerine yapılan çalışmaların kökeninde mitokondrinin fiziksel özellikleri ile hastalıklar arasındaki ilişkisini araştıran klinik çalışmalar yatmaktadır. Günümüzde mitokondrinin yapısında oluşan değişiklikleri sayısal olarak araştıran çalışmalarda görüntüler elle bölütlenmektedir. Bu konudaki az sayıda otomatik algoritma geliştirme çalışması ise, daha kolay sayılabilecek tipteki görüntüler üzerinde ve elle seçilmiş kısmi görümtü alanlarında (sadece bir mitokondri içeren) çalışmak üzere tasarlanmıştır. Tüm görüntü üzerinde (onlarca ve hatta daha fazla mitokondri içeren) çalışabilen ve mitokondriyi diğer hücre içi yapılardan ayıredebilen yöntemler henüz mevcut değildir. Bu projenin amacı, mitokondrilerin TEM görüntüleri üzerinde otomatik tespiti ve bölütlemesini başaran yazılım ve algoritmalar geliştirmektir. Bu konuda önceki çalışmamızın (Mumcuoglu, 2012) eksikliklerini geliştirmek hedeflenmektedir. Önceki çalışmalar sadece 2 boyutlu (2B) görüntüler üzerinde geliştirilmiş ve denenmişti. Bu çalışmadaysa, yine 2B görüntüler üzerinde çalışan daha gürbüz algoritmalar ve aynı zamanda 3B’a (çoklu kesit) uyarlanmış yöntemlerin geliştirilmesi hedeflenmektedir