Yara Iyilesmesi Mikroskopi Görüntü Serilerinin Otomatik Analizi - Bir Ön-Çalisma

Berkay Mayalive, Orkun Saylig, Özden Y. Özuysal, Devrim P. Okvur, Behçet Ugur Töreyin, Devrim Ünay

Araştırma sonucu: Kitap/Rapor/Konferans Bildirisinde BölümKonferans katkısıbilirkişi

2 Atıf (Scopus)

Özet

Collective cell analysis from microscopy image series is important for wound healing research. Computer-based automation of such analyses may help in rapid acquisition of reliable and reproducible results. In this study phase-contrast optical microscopy image series of an in-vitro wound healing essay is manually delineated by two experts and its analysis is realized, traditional image processing and deep learning based approaches for automated segmentation of wound area are developed and their performance comparisons are carried out.

Tercüme edilen katkı başlığıAutomated Analysis of Wound Healing Microscopy Image Series - A Preliminary Study
Orijinal dilTürkçe
Ana bilgisayar yayını başlığıTIPTEKNO 2020 - Tip Teknolojileri Kongresi - 2020 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2020
YayınlayanInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN (Elektronik)9781728180731
DOI'lar
Yayın durumuYayınlandı - 19 Kas 2020
Etkinlik2020 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2020 - Antalya, Turkey
Süre: 19 Kas 202020 Kas 2020

Yayın serisi

AdıTIPTEKNO 2020 - Tip Teknolojileri Kongresi - 2020 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2020

???event.eventtypes.event.conference???

???event.eventtypes.event.conference???2020 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2020
Ülke/BölgeTurkey
ŞehirAntalya
Periyot19/11/2020/11/20

Bibliyografik not

Publisher Copyright:
© 2020 IEEE.

Keywords

  • Wound healing
  • deep learning
  • image processing
  • phase-contrast optical microscopy

Parmak izi

Yara Iyilesmesi Mikroskopi Görüntü Serilerinin Otomatik Analizi - Bir Ön-Çalisma' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.

Alıntı Yap