Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
2020-01-01-011
Bu çalışma Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü 2020-01-01-011 no’lu proje kapsamında desteklenmiştir. Sorumlu yazar Muhammed Ali PALA, BİDEB 2211-C Öncelikli Alanlara Yönelik Yurtiçi Doktora Burs Programı kapsamında tez çalışması desteklenmiş olup, destekleyen TÜBİTAK’a katkılarından dolayı teşekkür ederiz.
Hücre kültürlerinin görüntülenmesi ve canlılık analizlerinin yüksek doğruluk ile yapılması etkin ilaçlar geliştirme süreçlerinde oldukça önemlidir. Lenssiz dijital holografik mikroskopi sistemleri hücrelerin görüntülenmesinde ve karakterize edilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemlerin düşük maliyeti, kullanım kolaylığı ve maliyeti gibi avantajları nedeniyle kaynak sınırlı laboratuvarlar dahil birçok deneysel çalışma sürecin işletilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında MCF-7 meme kanseri hücre kültürlerin canlılık analizlerinde, hücrelerin kenar fraktal özelliklerinin kullanılabileceği gösterilmiştir. Hücrelere ait fraktal boyutlarının çıkarımında farklı kenar bulma yöntemlerinin etkisi farklı makine öğrenmesi yöntemleriyle gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar, hücre canlılık analizlerinde hücre kenar fraktal boyutlarının %80,10 başarı oranında yapılabileceği göstermektedir.
2020-01-01-011
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Artificial Intelligence |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Project Number | 2020-01-01-011 |
Publication Date | December 30, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 2 Issue: 2 |