Mikroskobik görüntülerde sperm yoğunluk tespiti
Sperm density detection on microscopic images
Yazar: MUSTAFA FURKAN KESKENLER
Danışman: PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hayvanlarda damızlık seçimi, hastalık tespiti gibi işlemlerde sperm analizi yapılmaktadır. Ayrıca stres, radyasyon, kimyasal ilaçların ve diğer çevresel faktörlerin üreme hücrelerine etkisini gözlemlemek için hayvanlar üzerinde çalışmalar yapılmakta ve bu doğrultuda sperm analizleri gerçekleştirilmektedir. Hayvanlar üzerinde, genellikle sperm analizleri veterinerler tarafından manuel olarak göz ile ölçüm yapılmasına dayalı bir biçimde yapılmaktadır. Bu değerlendirme yöntemi sübjektif sonuçlar ortaya çıkarmakta ve hassas doğruluk oranlarında analiz yapılmasına olanak tanımamaktadır. Sperm tespit ve analiz işlemleri bilgisayarlar tarafından nesnel bir şekilde gerçekleştirilmek üzere Bilgisayar Destekli Sperm Analizi (CASA) yazılımları geliştirilmeye başlanmıştır. CASA sistemleri günümüzde hayvanlardan ve inanlardan alınan sperm örneklerinin yoğunluk, morfolojik ve hareketlilik yönlerinden incelemek ve değerlendirmek için kullanılmaktadır.  Bu sistemler sperm tespit işleminde, görüntüde üst üste gelecek şekilde kesişen spermleri ayırt etmekte başarısız sonuçlar üretmektedirler. Bunun yanı sıra semen sıvısı içerisinde yer alan mikro partiküllerin sperm olarak değerlendirilmesi yanlış analiz sonuçlarının doğmasına neden olmaktadır. Ayrıca sperm görüntüsünün elde edilişi sırasında mikroskopta kullanılan ışık miktarının değişimine karşı mevcut sperm analizi yazılımları yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada yukarıda belirtilen problemleri iyileştirmek amacıyla rastgele orman, knn, svm, yapay sinir ağı algoritmaları kullanılarak, HOG, LBP, renk histogramı, SIFT, SURF ve kenar histogramı öznitelik çıkarma yöntemlerine dayalı, faz kontrast mikroskoptan elde edilen boğa spermi görüntüleri üzerinde sperm tespiti ve yoğunluk analizi gerçekleştirilmiştir. Buna ek olarak, sonuçların iyileştirilmesinde çeşitli pencereleme yöntemleri, çalışma kapsamında üretilen yapay sinir ağı için aktivasyon fonksiyonu, geliştirilen Çoklu Karar Verme Sistemi gibi farklı yaklaşımlar kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar incelendiğinde görüntülerde ortalama olarak %97,67'lere varan başarı oranı elde edildiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Sperm analysis is performed in animals such as stud selection and disease detection. In addition, studies are carried out on animals in order to observe the effects of stress, radiation, chemical drugs and other environmental factors on the germ cells and sperm analyzes are carried out accordingly. Generally, sperm analyzes are performed by veterinarians based on manual eye measurements. This evaluation method uncovers subjective results and does not allow analysis to be performed at precision accuracy rates. Computer Aided Sperm Analysis (CASA) software has been started to be developed by computers in order to carry out the identification and analysis of sperm objectively. CASA systems are used today to examine and evaluate sperm samples from animals and humans in terms of density, morphological and mobility. In the detection process of sperm, these kinds of systems produce unsuccessful results on distinguishing the overlapping intersect sperms in the image. In addition, microparticles that evaluated as sperm in semen fluid cause wrong analysis results. Besides, current sperm analysis software is insufficient against the change in the amount of light used in the microscope during obtaining the sperm image. In this study, sperm detection and density analysis have been performed to improve the above mentioned problems based on HOG, LBP, color histogram, SIFT, SURF and edge histogram feature extraction methods using the random forest, knn, svm, neural network algorithms on bull sperm images obtained from phase contrast microscope. In addition, different approaches have been used to improve those results such as various windowing methods, activation function for neural network produced under this study, developed Multiple Decision-Making System. When the experimental results were analyzed, it was observed that the success rate reaching up to 97.67% on average was found on videos.