Segmentation of live and dead cells in tissue scaffolds

Autor: Uyar, Tansel, Erdamar, Aykut, Akşahin, Mehmet F., Gümüşderelioğlu, Menemşe, Irmak, Gülseren, Eroğul, Osman
Přispěvatelé: TOBB ETU, Faculty of Engineering, Department of Biomedical Engineering, TOBB ETÜ, Mühendislik Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği Bölümü, Eroğul, Osman
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2018
Předmět:
Popis: Image processing techniques are frequently used for extracting quantitative information (cell area, cell size, cell counting, etc.) from different types of microscopic images. Image analysis in the field of cell biology and tissue engineering is time consuming, and requires personal expertise. In addition, evaluation of the results may be subjective. Therefore, computer-based learning / vision-based applications have been developed rapidly in recent years. In this study, images of the viable pre-osteoblastic mouse MC3T3-E1 cells in tissue scaffolds, which was captured from a bone tissue regeneration study, were analyzed by using image processing techniques. Tissue scaffolds were bio-printed from alginate and alginate-hydroxyapatite polymers. Confocal Laser Scanning Microscope images of the tissue scaffolds were processed in the study. Percentages of live and dead cell area in the scaffolds were determined by using image processing techniques at two different time points of the culture.
Görüntü işleme teknikleri, çeşitli mikroskobik görüntülerdeki kantitatif bilgilerin (hücre boyutu, alanı, sayısı, vb.) elde edilmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle doku mühendisliği ve hücre biyolojisi alanında yapılan çalışmalarda elde edilen görüntülerin analizi, uzmanlık gerektirmesi ve zaman alıcı bir işlem olması nedeniyle oldukça zordur. Aynı zamanda analizlerin sübjektif sonuçları içerme olasılığı da yüksektir. Bu nedenle, bilgisayarlı öğrenme/görme tabanlı uygulamalar son yıllarda hızla gelişmektedir. Bu çalışmada, kemik doku rejenerasyonunun hedeflendiği bir araştırmadan elde edilen preosteoblastik, fare MC3T3-E1 hücrelerinin doku iskelelerindeki canlılıklarına ait görüntüler, görüntü işleme teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Hücre içeren doku iskeleleri, aljinat ve aljinat-hidroksiapatit’in biyobaskılanması ile elde edilmiştir. Çalışmada, doku iskelelerinin lazer taramalı konfokal mikroskop görüntüleri kullanılmıştır. Görüntü işleme teknikleri kullanılarak kültürün iki ayrı zamanı için doku iskelelerindeki canlı ve ölü hücre alan yüzdeleri hesaplanmıştır.
Databáze: OpenAIRE