Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/11706
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTekin, Hüseyin Cumhuren_US
dc.contributor.advisorVarlıklı, Cananen_US
dc.contributor.authorDemir, Ali Aslanen_US
dc.date.accessioned2021-11-24T07:55:20Z-
dc.date.available2021-11-24T07:55:20Z-
dc.date.issued2021-07en_US
dc.identifier.citationDemir, A. A. (2021). Quantitative phase analysis in lensless digital inline holographic microscopy. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkeyen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/11706-
dc.descriptionThesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Photonics, Izmir, 2021en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves. 47-55)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractComputational imaging modalities replace the bulky, complex, and expensive optical components of traditional imaging procedures with numerical reconstruction steps. Digital holographic microscopy is one of the most prominent ones with the possibility of obtaining quantitative phase information by measuring the phase shift change caused by the refractive index of objects. In the lensless digital holographic microscopy system, a pinhole and a light-emitting diode are sufficient to create a holographic pattern on the camera sensor. Here, the optimization of a digital lensless inline holographic microscopy setup was performed to obtain optimal phase value. Also, to retrieve the lost phase information during the recording step, the numerical solution was performed with the single and multi-shot phase retrieval methods. Then, human breast adenocarcinoma (MDA-MB-231) and human myeloid leukemia (U937) cells were analyzed to obtain phase shift, perimeter, and circularity values. These parameters were used to obtain a quantitative differentiation model to replace the traditional labeling or visual confirmation steps with a direct analysis manner. The analysis of respective cells with the classification, object detection, and conditional generative adversarial models can be used directly with pre-trained weights to lessen the computational workloads. With this study, the quantitative analysis with lensless holographic microscopy setup was shown to be a label-free differentiation mechanism to separate cancer cells from monocytes cells which could be used for the early diagnosis of cancer. Also, the proposed method has the potential to be used to identify other cells with links to the diagnosis of different diseases.en_US
dc.description.abstractHesaplamalı görüntüleme modaliteleri, geleneksel görüntüleme prosedürlerinin hacimli, karmaşık ve pahalı optik bileşenlerini sayısal yeniden yapılandırma adımlarıyla değiştirir. Dijital holografik mikroskopi, nesnelerin kırılma indisinin neden olduğu faz kayması değişimini ölçerek nicel faz bilgisi elde etme olasılığı ile en öne çıkanlardan biridir. Lenssiz dijital holografik mikroskopi sisteminde, kamera sensörü üzerinde bir holografik desen oluşturmak için bir iğne deliği ve bir ışık yayan diyot yeterlidir. Burada, optimum faz değerini elde etmek için dijital lenssiz sıralı holografik mikroskopi kurulumunun optimizasyonu yapıldı. Ayrıca, kayıt aşamasında kaybolan faz bilgisini geri getirmek için tekli ve çok atışlı faz alma yöntemleri ile sayısal çözüm gerçekleştirilmiştir. Daha sonra insan meme adenokarsinomu (MDA-MB-231) ve insan miyeloid lösemi (U937) hücreleri analiz edilerek faz kayması, çevre ve dairesellik değerleri elde edildi. Bu parametreler, geleneksel etiketleme veya görsel doğrulama adımlarını doğrudan analiz yöntemiyle değiştirmek için nicel bir farklılaşma modeli elde etmek için kullanıldı. Sınıflandırma, nesne algılama ve koşullu üretici çekişmeli modelleri ile ilgili hücrelerin analizi, hesaplama iş yüklerini azaltmak için önceden eğitilmiş ağırlıklarla doğrudan kullanılabilir. Bu çalışma ile, lenssiz holografik mikroskopi düzeneği ile kantitatif analizin, kanser hücrelerini monosit hücrelerinden farklılaştırma için kanserin erken teşhisinde kullanılabilecek bir etiketsiz ayrıştırma mekanizması olduğu gösterildi. Ayrıca önerilen yöntem, farklı hastalıkların teşhisiyle bağlantılı diğer hücrelerin tespitinde de kullanılma potansiyeline sahiptir.en_US
dc.format.extentx, 55 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIzmir Institute of Technologyen_US
dc.relationMikroakışkan Yonga Içinde Kanser Mikroembolilerinin Imge Işleme Algoritmaları Ile Saptanıp Ayrıştırılmasıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_US
dc.subjectMedicinal physicsen_US
dc.subjectDiagnostic imagingen_US
dc.subjectThree-dimensional imagingen_US
dc.subjectCancer cellsen_US
dc.subjectDigital holographic microscopyen_US
dc.titleQuantitative phase analysis in lensless digital inline holographic microscopyen_US
dc.title.alternativeMerceksiz dijital sıralı holografik mikroskopta kantitatif faz analizien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.authorid0000-0002-5077-7841en_US
dc.departmentIzmir Institute of Technology. Photonicsen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.affiliationIzmir Institute of Technologyen_US
dc.relation.grantno119M052en_US
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.grantfulltextembargo_20231113-
item.languageiso639-1en-
item.fulltextWith Fulltext-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10336619.pdf
  Until 2023-11-13
Master Thesis14.02 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record

CORE Recommender

Page view(s)

38
checked on Dec 6, 2021

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.