Doku mühendisliğinde malzemeye ve hücresel özelliklere ait imgelerin görüntü işleme teknikleri ile değerlendirilmesi

Görüntü işleme teknikleri, çeşitli görüntüleme tekniklerine ait imgelerden kantitatif bilgilerin elde edilmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Doku mühendisliği ve hücre biyolojisi alanındaki imge analizleri, uzmanlık gerektiren ve zaman alan bir süreçtir. Aynı zamanda analizlerin subjektif sonuçları içerme olasılığı da yüksektir. Bu nedenle, bilgisayarlı öğrenme/görme tabanlı uygulamalar son yıllarda hızla gelişmektedir. Gelişen uygulamalar sayesinde, kullanıcı bağımlı yazılımlar (ImageJ, DiameterJ vb.) yerine yarı-otomatik ya da tam-otomatik yazılımlar tercih edilmektedir. Kullanıcı etkisinin azaltılması amacıyla tercih edilen otomatikleştirilmiş yazılımlar ile tekrarlanabilir sonuçlar elde edilerek, çalışma sonuçlarının doğru yorumlanması sağlanmaktadır. Otomatikleştirilmiş yazılım kullanımı, araştırmanın gelecek çalışmalarında yanlış yönlendirmeyi de önlemektedir. Hücre ve doku mühendisliği çalışmalarında otomatikleştirilmiş yazılımlar kullanılarak, hücre ve malzemeye ait özelliklerin belirlenmesinde çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalarda, hücre tipi, hücre canlılığı ve hücre sayısı gibi hücreye ait özelliklerle birlikte fiber çapı, fiber yönelimi ve gözenek büyüklükleri gibi malzemeye ait özellikler de incelenmiştir. Sunulan tez çalışması iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde kemik doku rejenerasyonunun hedeflendiği bir araştırmada kullanılmak üzere hücre canlılığı analizi gerçekleştirebilen bir yazılım tasarlanmıştır. Bu yazılımla, hücrelerin doku iskelesindeki canlılıklarının, iskele derinliğine bağlı incelenmesine olanak sağlanmaktadır. Geliştirilen yazılım ile ölü ve canlı hücrelere ait alan yüzdeleri hesaplanabilmektedir. Bu yazılımın test edilebilmesi için 35 imgelik bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti, aljinat ve aljinat-hidroksiapatit (HAp) doku iskelelerine ait lazer taramalı konfokal mikroskobu (LTKM) ile görüntülenmiş hücre kültür imgelerini içermektedir. Tasarlanan algoritma ile iki ayrı analiz gerçekleştirilmiştir. İlk analizde, algoritma ölçüm sonuçları, dört farklı analistin ImageJ ölçüm sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Analist ölçümlerinin ortalaması ile algoritma ölçümlerinin benzeştiği tespit edilmiştir. Ayrıca, analistlerin kendi aralarındaki ölçüm farklılıkları varyasyon katsayısı (ölçüm sapması) hesaplanarak incelenmiştir. Varyasyon katsayısı değerlerinin, canlı hücre imgelerinde %13,18 ile %98,34 arasında, ölü hücre imgelerinde ise %9,75 ile %126,02 arasında değiştiği belirlenmiştir. İkinci analizde ise, üç ayrı doku iskelesine (aljinat-HAp, geleneksel jelatin-metakrilat (Jel-MA) ve mikrodalga destekli Jel-MA) ait hücre canlılığının derinliğe bağlı değişimi incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda, maksimum hücre canlılıkları mikrodalga destekli Jel-MA, aljinat-HAp ve geleneksel Jel-MA iskeleleri için sırasıyla 63 μm, 72 μm ve 90 μm derinliklerinde tespit edilmiştir. Tez çalışmasının ikinci bölümünde, nanofiber ya da mikro metal çubuk yapılardan oluşan doku iskelelerinin fiziksel özelliklerinin incelenebildiği bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılımın test edilebilmesi için 46 imgelik bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti, taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile görüntülenmiş nanofiber ve mikro metal çubuk imgelerini içermektedir. Farklı parlaklık ve karşıtlık özelliklerine sahip 46 adet imgenin bölütlenebilmesi için üç farklı bölütleme yöntemini içeren uyarlamalı bir yaklaşım tasarlanmıştır. Tasarlanan algoritmada kümeleme, yerel eşikleme ve histograma bağlı eşikleme gibi yöntemleri içeren üç farklı bölütleme yöntemi bulunmaktadır. Tasarlanan yazılımın bölütleme sonuçları, DiameterJ yazılımına ait bölütleme sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar yapısal benzerlik ölçüm (YBÖ) indeksi olarak adlandırılan bir fonksiyon ile karşılaştırılmıştır. Kırkaltı (46) adet imgeye ait bölütleme sonuçları içinde, tasarlanan algoritma 27 adet imgede ve DiameterJ yazılımı ise 19 imgede en iyi sonuçları elde etmiştir. Karşılaştırma süreci sonrasında, doku iskelelerinin bölütlenmiş imgelerinde fiziksel özellikler analiz edilmiştir. Her bir doku iskelesine ait fiber yapı özellikleri (çap aralığı ile çap dağılımı, minimum ve maksimum çap değeri) ile gözenek yapı özellikleri (minimum, maksimum gözenek alanı ve toplam gözenek yüzdesi) tespit edilmiştir.