Sağlık Bilişimi EABD Tıp Bilişimi Yüksek Lisans Programı öğrencisi Mahdieh Farzin Asanjan, "SEMI-AUTOMATIC SEGMENTATION OF MITOCHONDRIA ON TRANSMISSION ELECTRON MICROSCOPY IMAGES USING LIVE-WIRE AND SURFACE DRAGGING METHODS" konulu tezini, 16 Haziran 2017 tarihinde saat 10:30'da  A-108 no.lu toplantı salonunda savunacaktır.

Tez Özeti : Mitokondri Segmentasyon Yarı-Otomatik Bölümleme görüntü işleminin bir parçasıdır. Birçok teknik uygulamalar aksine tam otomatik segmentasyon rutinleri tasarımı nedeniyle büyük biyolojik çeşitlilik tıp bağlamında son derece zordur. Otomatik rutinler normal kişilerde ise genellikle klinik bakış açısından daha ilginç patolojik durumlarda başarısızdır. Tıbbi görüntülerde mitokondri segmentasyon, mitokondriyal morfoloji , bilgisayar destekli analiz ve tanı incelemek için esastır. otomatik algılama az esnekliğe sebep olur ayrıca manual yontemlerde daha fazla insan çabasına ihtiyaç vardır,otomatik algılama ve mitokondri segmentasyonu kullanıcı etkileşimi ile büyük 3D veri setlerinin analizini kolaylaştırmak için gerekli ve kullanıcı etkilesimi görüntü işleme ve analiz için bir subjektif tanıttı.Yani algoritmaları başlatmak için insan etkileşimini kullanarak segmentasyon yöntemleri daha yararlı olabilir. Ben yeni yöntemde olguların bir kısmında kullanılabilir olmasına rağmen, sadece operatör etkileşimini mümkün kılmak için çalışıyorum. Ve bu, başarısızlık oranlarını azaltmak için yardımcı olacaktır. Kullanıcı etkileşimi iki temel şekilde elde edilebilir. Birinci modda, kullanıcı etkileşimli bir bölge veya ilgi duyulan bir hacmi (YG veya VOI) seçer ki burada otomatik bir işlem gerçekleştirilir. Tipik iyi bilinen bir örnek, bir bölge büyütme işlemi başlatmak için bir tohum noktasının seçimidir. Bunun aksine, ikinci mod iteratif ve genişletilmiş kullanıcı etkileşimi gerektirir, örneğin konturun etkileşimli bir değişimi.