Görüntü işleme teknikleri kullanılarak mikroorganizmaların nicel analizlerinin yapılması
Quantitative analysis of microorganisms by using image processing techniques
- Tez No: 800663
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD GÜNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mikroorganizmalar gözle görülemeyen canlılar olmalarına rağmen insanın günlük yaşamında çok önemli roller taşımaktadırlar. Tıp, gıda, tarımsal ve endüstriyel üretim ile çevresel birçok alanda bulunabilen mikroorganizmalar, haklarında daha fazla bilgi sahibi olmamızı zorunlu kılmaktadır. Mikroorganizmaların nicel analizlerinin yapılması, bilim insanları için önemli ve oldukça sık uygulanan bir işlemdir. Manuel gözlem tekniğiyle mikroorganizma sayımı bir uzman için oldukça zordur. Çünkü manuel mikroorganizma (bakteri, mikrofungus, virüs) sayımı çok zaman alıcı bir işlem olup, yapılan sayım işleminin etkinliği uzman kişinin tecrübesine ve numunenin kalitesine göre değişiklik gösterebilmektedir. Görüntü analizine dayalı mikroorganizma sayma yöntemleri, geleneksel manuel sayma yöntemlerine kıyasla çok daha hızlıdır ve analizi yapan uzmandan kaynaklı hata oranı çok daha düşüktür. Yaptığımız çalışmada uzman kişi tarafından belirtilen ölçütlere göre görüntü üzerinde sayım işlemi başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada 22 adet mikrofungustan elde edilen 170 adet mikroorganizma görüntüsü sayım işlemlerinde kullanılmıştır. Manuel sayım ile uygulanan en iyi yöntemin sonuçları arasında 0.98 korelasyon bulunmaktadır. Bu korelasyon nicel analizin başarısını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Although microorganisms are invisible creatures, they have very important roles in human daily life. Microorganisms, which can be found in medicine, food, agricultural and industrial production and many environmental areas, require us to have more information about them. Quantitative analysis of microorganisms is an important and frequently applied process for scientists. Counting microorganisms with manual observation technique is quite difficult for an expert. Because manual microorganism (bacteria, microfungi, virus) counting is a very time-consuming process, and the efficiency of the counting process may vary depending on the experience of the expert and the quality of the sample. Microorganism counting methods based on image analysis are much faster than traditional manual counting methods and the error rate caused by the expert who made the analysis is much lower. In our study, the counting process on the image was successfully carried out according to the criteria specified by the expert. In this study, 170 microorganism images obtained from 22 microfungi were used in counting processes. There is a 0.98 correlation between the results of the best method applied by manuel counting. This correlation shows the success of the quantitative analysis.
Benzer Tezler
- Hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile küflü kuru incirlerin tahribatsız olarak tespiti
Hyperspectral imaging and machine learning techniques for non-invasive detection of fungal contaminated dried figs
ALİ GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY AYDOĞAN
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak üretim bandı üzerinde ilerleyen kutuların izlenmesi
Tracking of the parcels moving on the conveyer belt by using image processing techniques
HÜSEYİN NİHAL KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YUSUF OYSAL
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak web tabanlı ışık dalgaboyuna göre bitki takip ve algılama sistemi
Web-based plant monitoring and sensing system according to wavelenght of light by using image processing techniques
BAYRAM DERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak, 2-boyutlu mamografik verilerde kanserli bölge tanısı
Cancer region diagnosis of 2-dimensional mammographic data using image processing techniques
PELİN GÖRGEL
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak zeytin varyetelerinin tanımlanması
Determination of olive varieties by using image processing technique
ABDULLAH BEYAZ