SavedAdd your journal

Journals / Journal of Smart Systems Research / 2021 / Cilt: 2 - Sayı: 2

Holografik Görüntülerde Kenar Tabanlı Fraktal Özniteliklerin Hücre Canlılık Analizlerinde Başarısı

Muhammed Ali PALA
Murat Erhan ÇİMEN
Mustafa Zahid YILDIZ
Gamze GÜNEY ESKİLER
Asuman DEVECİ ÖZKAN
Pages
86–94
Publication Date
2021-12-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Elde edilen sonuçlar, hücre canlılık analizlerinde hücre kenar fraktal boyutlarının %80,10 başarı oranında yapılabileceği göstermektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Hücre kültürlerinin görüntülenmesi ve canlılık analizlerinin yüksek doğruluk ile yapılması etkin ilaçlar geliştirme süreçlerinde oldukça önemlidir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışma kapsamında MCF-7 meme kanseri hücre kültürlerin canlılık analizlerinde, hücrelerin kenar fraktal özelliklerinin kullanılabileceği gösterilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Elde edilen sonuçlar, hücre canlılık analizlerinde hücre kenar fraktal boyutlarının %80,10 başarı oranında yapılabileceği göstermektedir.
🔬Design:Lab & Field Experiment
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:makine öğrenmesi · fraktal · meme kanseri

Abstract

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.

🔖

Cite This Article

PALA, M. A., ÇİMEN, M. E., YILDIZ, M. Z., ESKİLER, G. G., ÖZKAN, A. D. (2021). Holografik Görüntülerde Kenar Tabanlı Fraktal Özniteliklerin Hücre Canlılık Analizlerinde Başarısı. Journal of Smart Systems Research, Cilt: 2 - Sayı: 2, 86–94. https://ajindex.com/articles/854051

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (3)

  1. C. M. Beaufort, J. C. A. Helmijr, A. M. Piskorz, M. Hoogstraat, and K. Ruigrok-Ritstier, “Ovarian Cancer Cell Line Panel (OCCP): Clinical Importance of In Vitro Morphological Subtypes,” PLoS One, vol. 9, no. 9, p. 103988, Sep. 2014, doi: 10.1371/journal.pone.0103988. S. J. Wigmore, K. C. Fearon, K. Sangster, J. P. Maingay, O. J. Garden, and J. A. Ross, “Cytokine regulation of constitutive production of interleukin-8 and -6 by human pancreatic cancer cell lines and serum cytokine concentrations in patients with pancreatic cancer.,” Int. J. Oncol., vol. 21, no. 4, pp. 881–886, 2002, doi: 10.3892/ijo.21.4.881. J. Wang and J. Yi, “Background: Two Paradoxical ROS-Manipulation Strategies in Cancer Treatment,” Cancer Biol. Ther., vol. 7, no. 12, pp. 1875–1884, 2008, doi: 10.4161/cbt.7.12.7067. F. Joris, D. Valdepérez, B. Pelaz, T. Wang, S. D.-A. biomaterialia, and undefined 2017, “Choose your cell model wisely: the in vitro nanoneurotoxicity of differentially coated iron oxide nanoparticles for neural cell labeling,” Elsevier, Accessed: Jun. 16, 2020. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1742706117302246.
  2. J. Blagg, P. W.-C. cell, and undefined 2017, “Choose and use your chemical probe wisely to explore cancer biology,” Elsevier, Accessed: Jun. 16, 2020. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1535610817302556.
  3. J. Wang, L.-P. Guo, L.-Z. Chen, Y.-X. Zeng, and S. H. Lu, “Identification of Cancer Stem Cell-Like Side Population Cells in Human Nasopharyngeal Carcinoma Cell Line,” AACR, 2007, doi: 10.1158/0008-5472.CAN-06-4343. A. Greenbaum et al., “Imaging without lenses: Achievements and remaining challenges of wide-field on-chip microscopy,” Nat. Methods, vol. 9, no. 9, pp. 889–895, 2012, doi: 10.1038/nmeth.2114. C. P. Allier et al., “Dynamic quantitative analysis of adherent cell culture by means of lens-free video microscopy,” Sci. Rep., vol. 6, no. 1, p. 59, 2018, doi: 10.1117/12.2289525. S. N. A. Morel et al., “Wide-Field Lensfree Imaging of Tissue Slides,” in Advanced Microscopy Techniques IV; and Neurophotonics II, 2015, no. September, p. 95360K, doi: 10.1364/ECBO.2015.95360K. M. Euan and O. Aydogan, “Unconventional methods of imaging: computational microscopy and compact implementations,” 2016, Accessed: Feb. 21, 2019. [Online]. Available: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0034-4885/79/7/076001/pdf. M. Rempfler et al., “Tracing cell lineages in videos of lens-free microscopy,” Med. Ima