Automatic segmentation of mitochondria in scanning electron microscopy images

Birçok çalışma mitokondri ve kristaların şeklinin hastalıkların oluşumunu belirttiğini göstermektedir. Taramalı Elektron Mikroskobu (SEM), hücrenin iç yapılarının ve mitokondrilerin görüntülerinin elde edilmesini sağlar. Mitokondrilerin otomatik bölütlenmesi uzmanlar tarafından hastalıkların karar verilmesine katkı sağlar. Seri Blok-Yüz Taramalı Elektron Mikroskobu (SFBSEM) görüntülerinde mitokondrinin otomatik segmentasyonu hakkında sınırlı çalışma vardır. SBFSEM görüntüleme tekniği, tam otomasyon, iyi kaydedilmiş görüntüler, veri elde etmek için daha az zaman ve daha az çaba sağlar. Bu nedenle, bu çalışma için SBFSEM görüntüleme tekniği seçilmiştir. Son zamanlarda, derin ögrenme yöntemleri SEM veri setlerinin görüntü işlemesi için uygulanmaktadır. Ancak, büyük veri setlerinin, fazla çabanın ve test ve eğitim verilerinin hazırlanması için güçlü bilgisayarların gerekliliğinden bu çalışma için enerji tabanlı model uygulanmaktadır. Bu tezde kullanılan algoritmalar öncelikle TEM görüntülerinde mitokondri bölütlenmesi için Tasel ve arkadaşları tarafından geliştirilen algoritmalardır. Yöntem, ön işleme, sırt algılama, enerji haritalama, eğri uyumlandırma, yılan temelli şekil çıkarma, doğrulama ve son işlem adımlarını içerir. Bu tezde, bu algoritmalar optimum performans elde etmek için SBFSEM görüntüleri için uyarlanmış ve yeniden düzenlenmiştir. Degerlendirmeler Dice Benzerlik Katsayısı(DSC), kesinlik, hatırlama ve F-Skoru metrikleri kullanılarak yapılır.