Geometric multiscale analysis and applications to neuroscience imaging
Geometrik çok ölçekli analiz ve nörobilim görüntülemesine uygulamaları
- Tez No: 991862
- Danışmanlar: PROF. DR. DEMETRİO LABATE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Houston
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, nöronal görüntülerin analizi için nicel yöntemlerin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Floresan görüntülerde nöron bileşenlerinin otomatik olarak tespit edilmesi ve segmentasyonu, nöronal ağların nicel çalışmalarında temel bir hedeftir. Bu gereksinim, özellikle nöronların çok sayıda morfolojik özelliğinin hesaplanmasının gerektiği yüksek içerikli tarama (high-content screening) uygulamalarında daha da önem kazanmaktadır. Nörobiyolojik uygulamalara yönelik görüntü işleme alanında son yıllarda önemli ilerlemeler kaydedilmiş olsa da, mevcut soma tespiti ve nörit izleme algoritmaları hâlâ önemli sınırlamalara sahiptir. Bu sınırlamalar, özellikle nöronal kültürlere ait floresan görüntü yığınlarının (image stacks) işlenmesinde daha belirgin hale gelmektedir. Bu zorlukları ele almak amacıyla, bu tez kapsamında nöronal kültürlere veya beyin dokusuna ait floresan görüntülerden nicel bilgi çıkarımına yönelik çeşitli yeni yöntem ve algoritmalar geliştirilmiştir. Bu yöntemler; soma ve diğer ilgi duyulan alt hücresel yapıların otomatik tespitini ve hücre sınıflandırmasına yönelik algoritmaları içermektedir. Geliştirilen yöntemler, harmonik analiz tekniklerine, özellikle dalgacıklar (wavelets) ve daha ileri çok ölçekli gösterim sistemlerine dayanmaktadır. Bu yaklaşımlar sayesinde, yüksek geometrik duyarlılık ve hesaplama verimliliği ile son derece bilgilendirici görüntü özellikleri elde edilebilmektedir. Çalışma kapsamında ayrıca kuramsal bir gerekçelendirme sunulmuş ve yöntemlerimiz, nörobilim alanındaki iş birliği yaptığımız araştırmacılar tarafından sağlanan mikroskopi görüntü verileri üzerinde kapsamlı sayısal doğrulamalara tabi tutulmuştur. Mevcut en güncel yöntemlerle yapılan ayrıntılı karşılaştırmalar, önerilen algoritmaların doğruluk, güvenilirlik ve hesaplama verimliliği açısından oldukça rekabetçi olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis is concerned with the development of quantitative methods for the analysis of neuronal images. Automated detection and segmentation of components of neurons in fluorescent images is a major goal in quantitative studies of neuronal networks, including applications of high-content-screenings where one needs to compute multiple morphological properties of neurons. Despite recent advances in image processing targeted to neurobiological applications, existing algorithms of soma detection and neurite tracing still have significant limitations which are more severe when processing fluorescence image stacks of neuronal cultures. To address such challenges, in this dissertation, we develop several novel methods and algorithms aimed at extracting quantitative information in fluorescent images of neuronal cultures or brain tissue, including methods for the automated detection of the soma and other subcellullar structures of interest, and algorithms for cell classification. Our methods rely on technique from harmonic analysis, especially wavelets and more advanced multiscale representation systems. Using these techniques, we are able to extract highly informative image characteristics with high geometric sensitivity and computational efficiency. As part of our work, we include a theoretical justification and an extensive numerical validation on microscopy imaging data provided by our collaborators in neuriscience. An extensive comparison with state-of-the-art existing methods demonstrate that our algorithms are highly competitive in terms of accuracy, reliability and computational efficiency.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Matris lie grupları üzerine
Başlık çevirisi yok
RIFAT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Matematikİnönü ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURİ KURUOĞLU