COMPUTER VISION AND MACHINE LEARNING BASED ADAPTABLE CONVERSION METHOD FOR ANY LIGHT MICROSCOPE TO AUTOMATED CELL COUNTER BY TRYPAN BLUE DYE-EXCLUSION
Date
2017-07-02
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Almost all of the cell biology experiments involve counting of cells regularly to
monitor cell proliferation and viability. Knowledge of the cell quantity and quality
are important parameters for the experimental standardization and toxicity impact
estimation. There are two different approaches to count the cells, such as,
hemocytometer-based manual counting, and usage of an automated cell counter.
Either of the methods have their advantages and disadvantages. High investment and
operational cost limit the wide range usage of automated cell counters. On the other
hand, manual cell counting based on hemocytometer has various limitations by the
fact that reliability of cell counting highly depends on operator’s experience.
Moreover, high estimation time requirement and human labor are two more
drawbacks of the manual process. This thesis proposes state-of-the-art alternative
method (i.e. framework) for the cell counting by defining computer vision and
machine learning based conversion methodology. The basis of the proposed method
is the adaptation of hemocytomer-based manual counting to automated procedure by
adding middleware decision software to reduce its shortcomings. In addition, two
novel data sets are collected to test our proposed method in terms of cell counting (i.e
non-stained) and cell viability analysis (i.e. stained). The datasets are available for
non-profit public usage from “biochem.atilim.edu.tr/datasets/” which will be baseline
to future studies on this research domain. Both datasets contain two different types of
cancer cell images, namely, caucasian promyelocytic leukemia (HL60), and chronic
myelogenous leukemia (K562). From our experimental results, our method reaches
up to 92% and 74% in terms of recall scores for HL60 and K562 cancer cells,
respectively, with the high precision. The experimental results also validate that the
proposed method can be a powerful alternative to the current cell counting
approaches.
Description
BİLGİSAYARLI GÖRME VE MAKİNE ÖĞRENME’YE DAYALI OLARAK
TRAPAN MAVİSİ BOYA DIŞLAMA TABANLI IŞIK
MİKROSKOPLARININ OTOMATİZE HÜCRE SAYARINA
UYARLANABİLİR DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ
ÖZ: Hücre biyolojisi deneylerinin hemen hemen hepsi, hücre çoğalmasını ve yaşayabilirliğini izlemek için düzenli olarak hücrelerin sayımını içerir. Hücrenin miktarı ve kalitesinin bilgisi, deneysel standardizasyon ve toksisite etkisi tahmini için önemli parametrelerdir. Hücreleri saymak için hemositometre tabanlı elle sayma ve otomatik hücre sayacının kullanımı gibi iki farklı yaklaşım vardır. Yöntemlerden her ikisinin de avantajları ve dezavantajları vardır. Yüksek yatırım ve operasyonel maliyet otomatik hücre sayaçlarının geniş kullanımını sınırlar. Öte yandan, hemositometreye dayalı manuel hücre sayımı, hücre sayımının güvenilirliğinin, operatörün deneyimine ve yorgunluğuna büyük ölçüde bağlı olduğu gerçeği ile çeşitli sınırlamaları vardır. . Uzun zaman gereksinimi ve insan işgücü elle işleme sürecinin iki dezavantajı olarak sayılabilir. Bu tez, görüntü işleme ve makine öğrenmeyi esas alan dönüştürme metodolojisini tanımlayarak hücre sayımı için en gelişmiş alternatif metodu (çerçeve iskeleti) önermektedir. Önerilen yöntemin temelini, eksikliklerini azaltmak için ara katman karar yazılımı ekleyerek elle sayım yöntemine hemocytomer tabanlı otomatik saymanın uyarlanmasıdır. Buna ek olarak, önerilen yöntemimizi hücre sayımı (boyasız) ve hücre yaşayabilirliği analizi (boyalı) açısından test etmek için iki yeni veri seti toplanmıştır. Bu veri kümeleri, "biyokimyasal.atilim.edu.tr/datasets/" adresinden kâr amacı gütmeyen herkesin kullanımına sunulmaktadır ve bu da bu araştırma alanındaki gelecek çalışmalara temel teşkil edecektir. Her iki veri kümesi, iki farklı türde kanser hücresi görüntüsü, yani, beyaz renkli promiyelositik lösemi (HL60) ve kronik miyelojenik lösemi (K562) içerir. Deneysel sonuçlarımızdan yola çıkarak, yöntemimiz HL60 ve K562 kanser hücreleri için sırasıyla geri çağırma skorları açısından % 92 ve % 74'e kadar ulaşmaktadır. Deney sonuçları, önerilen yöntemin mevcut hücre sayımı yaklaşımlarına güçlü bir alternatif olabileceğini de doğrular.
ÖZ: Hücre biyolojisi deneylerinin hemen hemen hepsi, hücre çoğalmasını ve yaşayabilirliğini izlemek için düzenli olarak hücrelerin sayımını içerir. Hücrenin miktarı ve kalitesinin bilgisi, deneysel standardizasyon ve toksisite etkisi tahmini için önemli parametrelerdir. Hücreleri saymak için hemositometre tabanlı elle sayma ve otomatik hücre sayacının kullanımı gibi iki farklı yaklaşım vardır. Yöntemlerden her ikisinin de avantajları ve dezavantajları vardır. Yüksek yatırım ve operasyonel maliyet otomatik hücre sayaçlarının geniş kullanımını sınırlar. Öte yandan, hemositometreye dayalı manuel hücre sayımı, hücre sayımının güvenilirliğinin, operatörün deneyimine ve yorgunluğuna büyük ölçüde bağlı olduğu gerçeği ile çeşitli sınırlamaları vardır. . Uzun zaman gereksinimi ve insan işgücü elle işleme sürecinin iki dezavantajı olarak sayılabilir. Bu tez, görüntü işleme ve makine öğrenmeyi esas alan dönüştürme metodolojisini tanımlayarak hücre sayımı için en gelişmiş alternatif metodu (çerçeve iskeleti) önermektedir. Önerilen yöntemin temelini, eksikliklerini azaltmak için ara katman karar yazılımı ekleyerek elle sayım yöntemine hemocytomer tabanlı otomatik saymanın uyarlanmasıdır. Buna ek olarak, önerilen yöntemimizi hücre sayımı (boyasız) ve hücre yaşayabilirliği analizi (boyalı) açısından test etmek için iki yeni veri seti toplanmıştır. Bu veri kümeleri, "biyokimyasal.atilim.edu.tr/datasets/" adresinden kâr amacı gütmeyen herkesin kullanımına sunulmaktadır ve bu da bu araştırma alanındaki gelecek çalışmalara temel teşkil edecektir. Her iki veri kümesi, iki farklı türde kanser hücresi görüntüsü, yani, beyaz renkli promiyelositik lösemi (HL60) ve kronik miyelojenik lösemi (K562) içerir. Deneysel sonuçlarımızdan yola çıkarak, yöntemimiz HL60 ve K562 kanser hücreleri için sırasıyla geri çağırma skorları açısından % 92 ve % 74'e kadar ulaşmaktadır. Deney sonuçları, önerilen yöntemin mevcut hücre sayımı yaklaşımlarına güçlü bir alternatif olabileceğini de doğrular.
Keywords
software