Make your own free website on Tripod.com

 

Tüzük
Faaliyetler
Üyeler
Üyelik İçin
Bize Yazın
Stereoloji Nedir?

 

STEREOLOJİ NEDİR?

Stereoloji, üç boyutlu örneklerin (biyolojik yapılar, metalurjik örnekler vb.) iki boyutlu kesitlerinden elde edilen verilere dayanarak, onların gerçekteki üç boyutlu özellikleri ile ilgili yorumlar yapılmasını sağlayan bilim dalının adıdır.

Kesitler, herhangi bir yapının içinden geçen ve yapının bileşenleri ile kesişen düzlemler olarak düşünülürse, yapının her bir bileşeni, bu kesitlerde, sayısı, büyüklüğü ve kapladığı uzunluk, alan ve hacim oranıyla ilişkili bir biçimde izdüşümler (profiller) oluşturur. Bu izdüşümler de yapının içerdiği bileşenler hakkında bilgi almak üzere kullanılır. Fakat, yapının içinde bulunan bileşenlerin kesitlerde ortaya çıkan izdüşümleri, sadece ait oldukları yapıların, kesit düzlemi üzerindeki temsillerinden ibarettirler. Dolayısıyla, bu izdüşümlerden yola çıkarak doğrudan yorumlar yapmak, bunların ait oldukları bileşenlerin üç boyutlu özelliklerine ait gerçek verilerin elde olmamasından dolayı, oldukça yanıltıcı olabilmektedir (Şekil-1). Sözgelimi, bir yapı içerisinde bulunan "a" tipi bir taneciğin (örneğin beyinde bulunan nöronların) sayısını belirlemek istediğimizde, bunu doğrudan "a" taneciklerini içeren bir yapıdan alınmış iki boyutlu bir kesit üzerinde gerçekleştiremeyiz. Çünkü, taneciklerin kesitlerde ortaya çıkan izdüşümleri, onların büyüklükleri, kesit alma yönüne dik olan uzanımları, hacimleri vb. gibi faktörlerle yakından ilişkilidir. Büyük tanecikler, küçüklere göre daha büyük bir ihtimalle kesit düzlemi tarafından kesilme şansına sahipken, küçük "a" tanecikleri daha az izdüşüm verme şansına sahiptir (Şekil-2). Kesit alma yönü de, tanecik yönelimi ile ilişkili olarak, taneciklerin örneklenmesinde etkilidir. Şekil-3’de, kesit alma doğrultusunun, taneciklerin örneklenme şansı üzerine olan etkisi şematize edilmiştir. Görüldüğü gibi, eşit aralığa sahip kesitler, taneciklerin uzun eksenlerine dik bir doğrultuda alındığında daha fazla; paralel alındığında ise, aynı taneciklerden, daha az sayıda izdüşüm elde edilmektedir. Halbuki, sayı açısından bakıldığında, her bir tanecik "1" olarak sayımda gözükeceğinden, yönelimden bağımsız olarak, büyük olsun, küçük olsun tüm tanecikler eşit örneklenme şansına sahip olmalıdırlar.

Bu basit örnek dışında, iki boyutlu düzlemler üzerindeki izdüşümlerden, bu izdüşümlerin ait oldukları yapılar hakkında bir fikir yürütmenin söz konusu olduğu hemen hemen tüm durumlarda, bu veya benzeri sorunlar araştırıcıların karşısına çıkmaktadır. Sözgelimi, boyut azalması prensibi, bunlardan bir tanesidir ve belki de, kesitlerle çalışmanın getirdiği problemleri teorik planda anlamak için en önemlilerinden birisidir. İki boyutlu kesit düzlemleri ile örneklenen “n” boyutlu bir yapı, kesitte “n-1” kadar boyuta sahip bir izdüşüm ile temsil edilecektir. Yani, belli bir hacme sahip (üç boyutlu) katı bir öğe, iki boyutlu bir yüzey; iki boyuta sahip bir yüzey (örneğin bir membran) tek boyutlu bir çizgi veya eğri; tek boyutlu (fibril gibi) bir çizgi veya eğri ise, sıfır boyutlu bir nokta olarak izdüşüm verir (Şekil-1). Tek başına bu bakış açısı bile, kesitlerden faydalanılarak yapılan morfometrik çalışmaların, uygun metotlar kullanılmadan ne kadar yanıltıcı olabileceğini göstermeye yeterlidir.

Stereoloji ise, etkin (daha kısa zamanda daha az hatalı iş yapmayı sağlayan) ve tarafsız (gerçek değerden sistematik bir sapmaya sebep olmayan) metotları ile, bu ve benzeri problemleri ortadan kaldırmak üzere geliştirilmiş kurallar bütününü içeren bir bilim dalıdır.

Gerçekte "kesit" kavramı, herhangi bir katı yapı içerisinden geçen ve kalınlığı olmayan (t=0 olan) düzlemleri ifade eder. Buna iyi bir örnek olarak, bir maden örneğinin kesilmiş ve parlatılmış bir yüzeyi verilebilir. Maden örnekleri ışığa geçirgen olmadıklarından bu örnekleri inceleyen bir gözlemci, parlatılmış yüzeye karşılık gelen gerçek iki boyutlu bir düzlemle karşı karşıyadır. Halbuki biyolojik örneklerden alınan kesitler, aslında belli bir kalınlığa sahip olan dilimlerdir. Kalınlıkları ne kadar küçük olursa olsun, doğrudan iki boyutlu düzlemler olarak değerlendirilemezler. Dolayısıyla biyolojik örneklerden alınan kesitler, ister ışık, ister elektron mikroskobu için olsun, kalınlıkları da dikkate alınarak değerlendirilmelidirler (Howard ve Reed, 1998).

Genel bir kabul olarak, eğer incelenilen bir yapı, çıplak gözle, ilgilenilen tüm ayrıntıları seçilebilecek büyüklükte ise, herhangi bir yanılmaya meydan vermeyecektir. Fakat, mikroskobik düzeyde yapılan incelemeler söz konusu olduğunda, bir çok yanıltıcı faktör devreye girmektedir. Eğer bunların farkına varılarak mantıklı önlemler alınmaz veya düzeltmeler yapılmazsa, elde edilmek istenen sonuç, gerçek değerden istenmeyen sapmalar gösterebilir.

Hata kaynakları çeşitli olmakla beraber, en fazla karşılaşılanı, çalışılan yapı ile ilgili çeşitli ön kabullerin yapılması ve kesitlerden elde edilen verilerin gerçek üç boyutlu yapı ile ilgili özelliklerle ilişkilerinin tam olarak anlaşılamamasıdır. Eğer bu ve buna benzer hata kaynakları görmezden gelinir veya gözden kaçırılırsa, sistematik bir biçimde gerçek değerden sapmalar olabilecektir. Böyle bir yaklaşımda, kesin olarak yanlış sonuçlar elde edilebileceğini söylemek mümkün değilse de, tesadüfi olarak gerçek sonuçların elde edilmesi durumunda dahi, hataların etkileri gizli ve belirlenemez olduğu için, sonuçların ne derece gerçeği yansıttığı belirlenemeyeceğinden, bu tip bir çalışmanın güvenilirliğinden de söz edilemez. Bu durum hız göstergesi bozuk bir arabayla yol almaya benzetilebilir (Howard ve Reed, 1998). Sözgelimi, arabanın hız göstergesi, +20 km/saat'lik bir sabit yanılmaya sahip olsun. Sürücü, hız göstergesinden 80 km/saat'lik bir hız okuduğunda, arabanın aslında 100 km/saat'lik bir hızla seyrettiğini anlayamayacaktır. Çünkü buradaki yanılmayı saptamak için herhangi bir başka başvuru kaynağı mevcut değildir ve hızdaki hata, sürücünün gözünden tamamen gizlidir. Ancak dışarıdan hız ölçümü yapan bir polis aracının doğru kalibre edilmiş radarına yakalanıp ceza ödemek durumunda kaldığında, bu hatanın farkına varabilir.

Stereolojide, böyle hata kaynaklarından etkilenmesi muhtemel olan yöntemler taraflı (biased) metodlar olarak nitelendirilmektedir. Dolayısıyla taraflı: "gerçek değerden sistematik sapma gösteren" manasındadır. Stereolojik metotlar ise, tarafsız (unbiased) metotlardır. Bunun anlamı; stereolojik metotlar kurallarına uygun bir biçimde uygulandığında, sistematik hatadan bağımsız sonuçlar elde edilmesini sağlar ve örnekleme sayısı arttırıldıkça gerçek değere daha fazla ihtimallikle yaklaşmak mümkün olur.

Stereolojik metotların temelini “Sistematik Rasgele Örnekleme” (SRÖ) stratejisi oluşturmaktadır. Bu örnekleme biçiminin temel özelliği , çalışılacak olan yapıdan örnekler almanın gerekli olduğu durumlarda, yapının her noktasının eşit örneklenme şansına sahip olmasını sağlamasıdır. Biyolojik yapılar, genellikle, içerdikleri ve araştırıcı için inceleme konusu olan bileşenlerine göre (hücre, çekirdek, vezikül vb.) çok büyük olduklarından, yapıdan elde edilen tüm kesitlerin çalışmaya dahil edilerek değerlendirilmesi, pratik olarak imkansızdır. Sözgelimi, insan neokorteksindeki toplam nöron sayısını tesbit etmeye yönelik bir çalışma için, çalışılacak beyinlerden alınacak onbinlerce histolojik kesit tek tek incelenemez. Bu durumda elde edilebilecek muhtemel örnekler (kesitler) arasından belli oranlarda bir seçim yapılması gerekecektir. Bu seçim yapılırken, seçilen örneklerin, söz konusu yapıyı en iyi biçimde temsil edebilmesi için, yapının her bir noktasının eşit örneklenme şansına sahip olması, istatistiksel bir zorunluluktur. Bu şartı sağlamak üzere, rasgele seçimler yapmak da, tam olarak sorunu çözememektedir. İşte SRÖ'nin önemi burada ortaya çıkar. SRÖ, önceden belirlenmiş sabit bir örnekleme aralığı boyunca, ilk aralık içinden rasgele bir noktadan başlanmak suretiyle, ilgilenilen yapının tamamının örneklenmesini içerir. Önceden belirlenen örnekleme aralığı (örneğin, her onuncu kesiti veya parçayı seçmeye karar verildiğinde ilk on kesitlik seri), örneklemenin sistematik kısmını, ilk aralık içinde rasgele bir noktadan başlanması (örneğin, ilk on kesit içinden herhangi birinin başlangıç olarak seçilerek, bu kesitten sonra gelen her onuncu kesitin örnek olarak seçilmesi) ise, örneklemenin rasgelelik özelliğini sağlar (Şekil-12). İstatistiksel bakış açısıyla, bu tip bir örnekleme, ne kadar çok örnek üzerinde uygulanırsa, yapının her noktasına eşit örnekleme şansı tanıdığı için, homojen ve verimli bir örnekleme elde etme şansı da o kadar artar (Gundersen ve Jensen 1987).

Stereolojik metotlarda kullanılan yöntem ve prensiplerin büyük bir kısmı, SRÖ mantığının çeşitlemeleri olarak düşünülebilir. Tanecik sayımı, alan hesaplamaları, alan ve hacim oranları gibi hesaplamalarda, ilk şart, çalışılan yapının her aşamada (parçaların seçimi, kesitlerin örneklenmesi, sayım alanlarının ve alan örneklerinin belirlenmesi vb.) sistematik ve rasgele bir tarzda örneklenmesidir (Stereolojik metotlarla ilgili genel değerlendirme (review) çalışmaları için bkz. Sterio, 1984; Gundersen, 1977, 1986, 1992; Gundersen ve ark., 1988a, 1988b; Royet, 1991; Mayhew, 1991, 1992; West, 1993, 1994; Oorschot, 1994; Cruz-Orive ve Weibel, 1990; Cruz-Orive, 1995; Mayhew ve Gundersen, 1996; Mayhew, 1996).

Tanecik (partikül) Sayısı:

Biyolojik yapılardaki taneciklerin toplam sayılarının veya birim hacme düşen sayısal yoğunluklarının (NV) belirlenmesi, bir çok çalışma için vazgeçilmez bir parametredir. Özellikle sinir sisteminde, temel işlevsel elemanlar olan sinir hücrelerinin sayıları, araştırmalarda sıklıkla, önemli bir veri olarak gündeme gelmektedir. Yapı ve fonksiyon arasındaki ilişkilerin önemli bir ifadesi olarak yorumlana gelen sayı kavramı, organların gelişimi, dönemsel fonksiyon değişiklikleri, kimyasal maddelerin ve fiziksel muamelelerin etkileri, uyumsal özelleşme (adaptive specialization), öğrenme ve hafızalama, hastalık oluşum mekanizmaları ve yaşlanma gibi bir çok araştırma konusu için, üzerinde yorumlar yapılan araştırma verilerinden birisidir. Sayı kavramı bu denli önemli olmasına rağmen, uzun yıllar boyunca, tanecik sayımlarını, kabul edilebilir bir hata payı sınırı içerisinde tutmayı sağlayacak bir yöntem ortaya konamamıştır.

Tanecik sayımı yapmak için, ilgilenilen yapılardan kesitlerin alınması gerekir. Fakat bu kesitler, sadece görüntü olarak değerlendirildiklerinde, üç boyutlu bir ortamda dağılmış olarak bulunan sıfır boyutlu sayı kavramını örnekleyemeyen, iki boyutlu görüntülerdir. Taneciklerin kesitlerde ortaya çıkan izdüşümlerinin doğrudan sayılmasıyla tanecik sayısına ulaşma girişimi, ilk denenen yöntemlerden biridir. Fakat sayım işiyle uğraşan araştırıcıların, izdüşüm sayısı ile tanecik sayısının doğrudan ilişkili olmadığını fark etmeleri uzun zaman almamıştır. Tanecik sayısı, taneciğin büyüklüğü veya yönelimi gibi üç boyutlu etkilerden bağımsız olarak örneklenmesi gereken sıfır boyutlu bir niceliktir. Sıfır boyutludur, çünkü, herhangi bir taneciğin boyutsal özellikleri (büyüklük, uzunluk, çap, hacim vb.) ne olursa olsun, sayı söz konusu olduğunda değeri 1(bir)dir. Yani sayı, boyutsal özelliklerden bağımsızdır. Fakat yapılardan elde edilen kesitler, iki boyutlu düzlemler olarak kabul edilir ve tanecikleri boyutsal özellikleriyle yakın ilişkili bir biçimde örneklerler. Bir yapıdan geçen seri ve eşit aralıklı kesitler, büyük tanecikleri küçük olanlara, kesit alma doğrultusuna dik doğrultuda yerleşmiş olanları paralel doğrultuda yerleşmiş olanlara göre daha fazla miktarda örnekler. Yani bir taneciğin bir kesit tarafından isabet alma şansı, o taneciğin çapına, yüksekliğine (hacmine) ve yönelimine (orientation) bağlıdır (Mayhew, 1996) (Şekil-1, 3).

İnce histolojik kesitlerde, çekirdekçikten daha fazla sayıda çekirdek ve çekirdekten daha fazla sayıda hücre görülmesi de, taneciklerin büyüklükleri ile örneklenme ihtimalleri arasındaki ilişki açısından iyi bir örnektir.

Kesitler her ne kadar iki boyutlu düzlemler olarak kabul edilse de, sonlu kalınlığa sahip dilimler olduklarından, kalınlıkları da dikkate alınmalıdır. Eğer kalınlık ihmal edilerek kesit görüntüleri iki boyutlu düzlemler olarak değerlendirilirse, kalınlığın tanecik sayısına olan etkisi, sayımda hatalara sebep olabilir. Kesit kalınlığı arttıkça, taneciklerin kesitler içerisinde görülme sıklığı artacaktır. Histolojik kesitler, şeffaf olduklarından, bu artış, izdüşüm sayısının artışı olarak ortaya çıkar (Şekil-12). Kesit kalınlığına bağlı olarak oluşan bu duruma fazla görünme (over-projection; eski adıyla Holmes Etkisi) adı verilir. Holmes etkisinin fark edilmesinin ardından, araştırıcılar bir çok düzeltme faktörleri kullanarak, bu problemin üstesinden gelmeye çalışmışlardır. Bunlardan en ünlüsü ve belki de en çok kullanılanı, Abercrombie'nin düzeltme faktörüdür. Abercrombie, 1946 yılında yayınladığı ünlü çalışmasında, kesit kalınlığına ve tanecik büyüklüğüne bağlı olarak ortaya çıkan sayım hataları üzerinde durmaktadır. Buna göre, sayımı yapılan taneciklerin gerçek sayısı; sayım sonucunda elde edilmiş olan tanecik veya tanecik parçalarının sayısının, kesit kalınlığı / (kesit kalınlığı x tanecik yüksekliği) şeklinde ifade edilen bir düzeltme faktörü ile çarpımına eşit olmalıdır. Bu ifade, şu şekilde formüle edilmektedir.

N: toplam tanecik sayısı; Ns: sayılan tanecikler; t: kesit kalınlığı; D: ortalama tanecik çapı. Bu duruma göre, örneğin, kesit kalınlığının ortalama tanecik yüksekliğine eşit veya ona yakın bir değerde olması halinde, gerçek tanecik sayısı, sayım sonucunda elde edilen tanecik sayısı değerinin yaklaşık yarısı kadar olacaktır. Bu düzeltme faktörünün çeşitlemeleri sayılabilecek diğer bir çok denklem, farklı araştırıcılar tarafından (Floderus, 1944; Konigsmark; 1970) değişik zamanlarda gündeme getirilmiştir (Williams ve Rakic, 1988).

Abercrombie’nin düzeltme faktörü, yayınlandığı tarihten günümüze kadar çok fazla sayıda çalışmada referans olarak gösterilmiştir. Stereolojik metotların uygulama alanı bulmasından sonraki yıllarda bile, yetersiz olan özellikleri ortaya konmuş olmasına rağmen, yine bir çok araştırıcı tarafından kaynak olarak gösterilmeye devam edilmiştir (Williams ve Rakic, 1988).

Gerçekte, Abercrombie ve diğer araştırıcıların önerdikleri düzeltme faktörleri, hatalı sonuçlar elde edilmesine sebep olabilmektedir. Abercrombie tarafından önerilen düzeltme faktörü, diğer araştırıcıların önerdikleri metotların esasını oluşturduğundan, bu metodun hataya yol açan özelliklerine göz atmak, hata kaynakları hakkında bir fikir edinmek için yeterli olacaktır.

Öncelikle, Abercrombie’nin yöntemi taraflıdır (gerçek değerden sistematik sapma göstermektedir). Bizzat Abercrombie, bu metodun, hücre sayısını %5-10 oranında fazla hesaplamaya meyilli olduğunu belirtmektedir (Abercrombie, 1946). Ayrıca, tanecik yüksekliği olarak adlandırılan değerin belirlenmesinde de önemli zorluklar mevcuttur. Bu değerin ölçülmesi, pratik olarak imkansız olduğu gibi, bazı durumlarda, tanecik yüksekliği yerine “tanecik çapı” ölçülerek kullanılmaktadır ki, özellikle taneciklerin küre şeklinde olmadığı, basık, köşeli yapıda veya büzülmüş olduğu durumlarda, bu iki değer arasındaki farklılık oldukça önemli hale gelmektedir (Williams ve Rakic, 1988). Aslında, kesit kalınlığı, yüksekliği en fazla olan taneciğin yüksekliğinden 1,5 kat veya daha fazla olduğu sürece, Abercrombie’nin düzeltme faktöründen kaynaklanan hesap hataları ihmal edilebilir boyutlarda kalır (Clarke, 1992). Fakat bu durum, hem her zaman gerçekleşmesi zor olan bir durumdur ve hem de, gerçek sayıya ulaşma için tüm teorik gereksinimleri yerine getirebilmek çoğu zaman mümkün olamamaktadır.(Şekil 4, Şekil 5)

Bir diğer önemli husus, bıçağın dokuyu kesme süreci esnasında, yolu üzerindeki tüm tanecikleri kestiği şeklindeki varsayımın gerçekte ne derece doğru olduğunun değerlendirilmesidir. Bıçak tanecike geldiği zaman, onu sadece “bazen” keser. Bazen ise, ki çoğunlukla da böyle olur, tanecikleri ya olduğu yerde iterek veya yerinden çıkararak kesilmemesine veya yerinden düşmesine sebep olur. Dolayısıyla, kesit alma işlemi esnasında, taneciklerin hangi oranda kesilip kesilmediğini belirlemek mümkün olmadığından, bu durum da düzeltme faktörünün hatalı hesaplamasına neden olmaktadır. Ayrıca, kesilmiş de olsalar, kesitin alt ve üst yüzeylerindeki tanecik parçalarının da, tanımlanma zorluğu nedeniyle hataya sebep olabilir. Yukarıdakilerden başka, bu metot, kesitler arasında meydana gelebilecek kalınlık değişimlerinden de önemli oranda etkilenir. Bir dokudan alınan kesitlerin kalınlığının ise, ısı, nem, kesme açısı ve gömme ortamı gibi etkilere bağlı olarak farklılık gösterebileceği bilinen bir gerçektir (Williams ve Rakic, 1988).

Abercrombie tarafından ortaya atılan düzeltme faktörü üzerinde bu kadar çok durulmasının sebebi, bu konuyla ilgili en iyi bilinen örnek olması ve diğer düzeltme faktörlerinin de benzer ön kabuller ve taraflı özellikler içermesidir. Tüm bu düzeltme faktörleri, farkına varılmış olan sayım hatalarının düzeltilmesi amacıyla ortaya atılan, fakat, özellikle yeni stereolojik metotların ortaya çıkışının ardından, eksik yönleri anlaşılmış olan metotlardır. Günümüzde artık bir standart olma yolunda ilerleyen stereolojik metotlar, tüm bu eksikliklerin üstesinden gelebilecek çözümler içermektedir.

Disektör:

Disektör ilk kez 1984 yılında Sterio tarafından tarif edilmiştir (Sterio, disektör sözcüğünün bir anagramı olup; stereolojik metotlara çok büyük katkıları bulunan ve halen bu konuda çalışmalarını sürdürmekte olan ünlü bir "Viking" stereolojistin takma adıdır). Bu yöntem, tanecik sayımında kullanılan sanal 3 boyutlu bir stereolojik sonda olarak da tarif edilebilir. Disektörün temel mantığı, taneciklerin kesit alma doğrultusu boyunca ilk ortaya çıktıkları veya son görüldükleri kısımları, yani taneciklerin “uçlarını” bulmaktır. Her taneciğin şekli ve yöneliminden bağımsız olarak, bir yönde bir tek ucu olduğu düşünülürse, bu mantıkla iş gören bir metot, gerçek tanecik sayısına ulaşılmasını sağlar.

Fiziksel Disektör

Disektörün ilk ortaya çıkan biçimidir (Sterio, 1984). Bu yöntemde, iki tane ardışık veya birbirlerinden belli bir uzaklıkla ayrılmış olan iki kesit alınır, birinde bulunup, diğerinde bulunmayan tanecikler sayılır. İki kesit arasındaki mesafe “disektör yüksekliği” adını alır ve yapılan sayım sonucunda, disektör yükseklikleri boyunca örneklenebilen disektör taneciklerinin, yani, tanecik uçlarının sayısı bulunur. Bu da, çalışılan taneciklerin sayısal yoğunluğunu (NV) verir.

Disektörün temel uygulanma şekli, aralarında asgari tanecik yüksekliğinden daha az bir mesafe olan iki kesitin alınarak karşılaştırılmaları şeklindedir. Kesitler arası mesafenin, minimum tanecik çapından küçük olmasının gerekmesi, taneciklerin, kesitler arasında kesilmeden –yani örneklenmeden- atlanmaması amacına yöneliktir. Tek bir taneciğin bir kesit tarafından isabet alması, o taneciğin kesit alma doğrultusundaki yüksekliğine bağlıyken; “bir kesit tarafından kesilip ardışık paraleli tarafından kesilmeme” şansı, büyük-küçük tüm tanecikler için eşittir (Pakkenberg ve Gundersen, 1988). Bu ilişkiden yola çıkılarak, belli bir hacimde bulunan taneciklerin toplam sayısı (veya sayısal yoğunlukları) hesaplanabilir.

Burada, N, toplam tanecik sayısını; Q-, disektör taneciklerinin sayısını; h, kesitler arasındaki mesafeyi (yani disektör yüksekliğini); a(çer), sayımda kullanılan tarafsız sayım çerçevesinin alanını ve V(ref) ise, çalışılan yapının toplam (veya referans) hacmini belirtmektedir. Eğer bu formülden V(ref) değeri çıkartılacak olursa, sonuçta elde edilecek olan değer, -toplam hacim hesaba katılmadığından- taneciklerin sayısal yoğunlukları olacaktır. Fakat bir çok durumda, sayısal yoğunluk değeri, toplam tanecik sayısı değişimiyle ilgili doğrudan bilgi vermediğinden, özellikle karşılaştırmalı çalışmalarda bu değerin kullanılması ve buna bağlı biyolojik yorumlar yapılması sakıncalı olabilmektedir (Şekil-5).

Disektör taneciği, disektör metodu ile yapılan sayım sırasında sayılabilen taneciklere verilen isimdir. Fiziksel disektörde, sayım için alınan kesit çiftlerinden birisi örnek kesit (referance section) ve diğeri gözlem kesiti (look-up section) olarak kullanılır. Bu kesitler incelenir ve örnek kesitte bulunup, gözlem kesitinde bulunmayan tanecikler, disektör taneciği olarak sayıma dahil edilir ve “Q-” simgesi ile gösterilirler. Bunlar, disektör yüksekliği içerisinde örneklenebilmiş olan tanecik uçlarıdır (Şekil 6).

Disektör sayımı sırasında, örnek ve gözlem kesitleri, rolleri değiştirilerek, yani, örnek kesit olarak kullanılan kesit gözlem; gözlem kesiti ise örnek kesit olarak değerlendirilip, çift yönlü bir sayım da yapılabilir. Bu da, ilave kesit alma işlemine ihtiyaç duyulmadan disektör sayısının arttırılmasını, dolayısıyla daha fazla örnek üzerinde çalışabilmeyi mümkün kılar (Şekil 6).

Disektör metoduyla yapılan sayım sonucunda, toplam tanecik sayısının elde edilebilmesi için, referans veya toplam hacmin bilinmesi gerekir. İçindeki tanecikleri sayılmak istenen yapının hacmi, yapının özelliklerine bağlı olarak değişik metotlarla hesaplanabilir. Eğer, çalışılan yapı, izole ve çıplak gözle görülebilir (makroskobik) boyutlarda ise (örneğin tüm karaciğer gibi) suya daldırılarak, taşırdığı su miktarı kadar hacme sahip olduğu kolayca bulunabilir (Şekil 6)

Fakat, üzerinde çalışılan yapı, bir beyin çekirdeği, bir lenf follikülü veya bir tümör gibi, etrafındaki yapılardan izole edilmesi mümkün olamayacak bir organizasyon gösteriyorsa, bu durumda, hacim hesaplaması için Cavalieri prensibi kullanılabilir (Gundersen ve Jensen, 1987) (Bu prensip, matematiksel temellerini ilk ortaya koyan İtalyan matematikçinin adıyla anılmaktadır.). Bu prensibe göre, hacmi hesaplanmak istenen yapı, başından sonuna kadar seri kesitlere ayrılır. Her bir kesitte, yapıya ait olan izdüşümlerin alanı hesaplanır. Alan hesaplaması, pahalı olan görüntü analiz sistemleri kullanılarak yapılabileceği gibi, noktalı bir alan ölçüm cetveli kullanılarak da aynı güvenilirlikte sonuçlar elde edilebilir. Alan ölçüm cetvelleri, her biri belli bir alanı temsil eden noktalardan oluşan kalıplardır. Bunların ilgilenilen yapının kesit görüntüleri veya alanı hesaplanmak istenen bir yüzey üzerine rasgele atılmaları ve ilgili alan içerisine düşen noktaların sayılması ile alan hesaplaması kolayca gerçekleştirilebilir. Alan içine düşen toplam nokta sayısı, her bir noktanın temsil ettiği alan ile çarpıldığında, ilgili bölgenin alanı elde edilir. Yani:

Burada P, nokta sayısını; a(p) ise tek bir noktanın kesit üzerinde temsil ettiği alanı ifade eder.

Elde bulunan kesit görüntüsünün alanı hesaplandıktan sonra ise, ortalama kesit kalınlığıyla toplam alanın çarpımı, ilgilenilen yapının toplam hacmini verir. Bu hesaplama, duruma göre, her bir kesit için ayrı hacim değeri (alan x kalınlık) hesaplandıktan sonra bunların toplamlarının alınmasıyla yapılabileceği gibi, alan değerlerinin toplanarak ortalama kesit kalınlığı ile çarpılması ile de elde edilebilir. Genellikle mikroskobik alan hesaplamaları yapılırken ikinci metot daha pratiktir.

Tarafsız Sayım Çerçevesi:

Tanecik sayımı yapmak için tanecik izdüşümlerinden yararlanılan durumlarda, kesitlerde ortaya çıkan tanecik izdüşümlerinin belli bir alanla sınırlandırılarak sayılmaları gerekmektedir. Bu durumda, izdüşümlerin hangi kurallara göre sınırlandırılması gerektiği konusu ortaya çıkar. Klasik olarak uygulanan eski metotlarda, kare veya dikdörtgen yapıdaki bir çerçeve izdüşümler üzerine yerleştirilerek, doğrudan bu çerçeve içine düşen tanecik izdüşümlerinin sayılması, oldukça yaygın olarak kullanıla gelmiş olan bir yöntemdir. Daha sonraları ise, bu tip bir sayımın tanecik sayısını fazla hesap etmeye neden olduğu ortaya çıkınca, bu kez de basit olarak ortadan, köşegenlerinden biri boyunca ikiye ayrılmış olan bir sayım çerçevesi kullanılmaya başlanmıştır (Şekil-7). Bu çerçevedeki sayım kuralı ise, çerçeve kenarlarının bir yarısına isabet eden taneciklerin sayılıp, diğer yarıya isabet edenlerin sayılmaması şeklindedir. Fakat bu çerçevenin de gerçek tanecik değerini vermekten uzak olduğu daha sonra tarafsız sayım çerçevesinin ortaya çıkışı ile anlaşılmıştır. Sayım çerçevelerinden kaynaklanan bu tip sayım hatalarının sebebi, “kenar etkisi” denen bir etki ile açıklanmaktadır. Kısa olarak kenar etkisi, herhangi bir sayım çerçevesi kullanıldığında, çerçevenin içine düşen taneciklerin sayılmasında bir sorun olmadığı halde, çerçeve kenarlarıyla kesişen taneciklerin hangi kurallara göre değerlendirilmeleri gerektiği sorununa vurgu yapmaktadır. En son haline 1970’li yıllarda Gundersen tarafından getirilen tarafsız sayım çerçevesi, yapılan hesaplamalarla, kenar etkisini en güvenilir biçimde ortadan kaldıran özelliklere sahiptir (Gundersen, 1977; Şekil 7, 8, 9)

Tarafsız sayım çerçevesi, en genel olarak kullanılan şekliyle, bir kalın ve düz, bir de ince ve kesikli iki tip çizgi ile sembolize edilen dört kenara sahip basit bir dikdörtgen veya karedir. Görünüşte pek fazla bir değişikliği olmamasına rağmen, sayım kuralları açısından diğer sayım çerçevelerinden farklıdır. Temel olarak, ince ve kesikli çizgiler “dahil” kenarlar, kalın ve devamlı çizgiler de “hariç”veya “yasak” kenarlardır. Yani kesikli çizgilere rastlayan izdüşümler sayılırken, devamlı çizgilere isabet eden izdüşümler sayım dışı bırakılır (Şekil 7, 8, 9). Tarafsız sayım çerçevesinin en önemli özelliği, yasak kenarların uzantılarıdır. Bu uzantılar, çerçevenin yerleştirildiği görüntü alanının tamamını kaplayacak şekilde uzatılırlar.

Tarafsız sayım çerçevesi, tanecik sayımı için, halihazırdaki en etkin ve güvenilir sayım çerçevesidir. Bu çerçevenin tanecik izdüşümlerini en doğru biçimde saymayı sağladığı, geometrik hesaplamalarla da kanıtlanmıştır (Gundersen, 1977).

Optik Disektör ve 3 Boyutta Tanecik Sayımı:

Disektör sayım metodu, temel mantığı uyarınca oldukça basit ve etkin olmasının yanında, fiziksel disektör uygulaması kimi zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bunlardan en önemlisi, iki ayrı kesitte çalışmak ve birbirini takip eden bu iki kesitte aynı olan alanları bularak, bunları ayrı ayrı görüntüler halinde (fotoğraf, projeksiyon mikroskobu veya monitör gibi araçlar yardımıyla) karşılaştırmanın zorunlu olmasıdır. Aslında, stereolojik metotların uygulama alanına girmesinden önce uygulanan metotlar, ya oldukça yetersiz bir doğruluğa sahip veya yüksek bir doğruluk ihtimali içermekle birlikte çok uzun zaman ve emek alan bir çalışma dizaynı gerektiren yöntemlerden oluşmaktaydı. Disektör prensibi, doğruluk ve az zamanda daha az değişkenlik (varyasyon) gösteren verilerin elde edilebilmesi gibi iki önemli kriteri bir araya getirmektedir. Fakat yine de, özellikle bazı çalışmalarda (örneğin insan neokorteksindeki toplam nöron sayısının hesaplanması gibi karmaşık bir çalışmada), fiziksel disektör uygulaması uzun zaman alabilecek bir takım işlemler gerektirmektedir. Elektron mikroskobu ve bazı özel (kalın kesitlerin kullanılamadığı) durumlarda ışık mikroskobu düzeyindeki çalışmalarda kullanılması zorunlu olan fiziksel disektör, ışık mikroskobunda tanecik sayımı için tek alternatif değildir. Işık mikroskobu düzeyindeki birçok çalışmada kullanılabilecek nispeten daha yeni bir yöntem, prensipleri 1986 yılında Gundersen tarafından tarif edilen optik disektör veya “sayım kutusu”dur (counting box; Williams and Rakic, 1988).

Optik disektör sayım metodunun esası, kalın bir doku kesiti içerisinde, sanal optik kesitlerle ilerleyerek tanecik sayımı yapmaktır (Şekil 10, 11). Bu sayım yönteminin tek şartı, sayılması düşünülen taneciklerin kesit alma doğrultusuna dik olan yüksekliklerinden daha fazla kalınlığa sahip kesitler elde etmektir. Her doku için gereken kesit kalınlığı farklı olmakla beraber, sinir dokusunda yapılacak bir nöron sayım çalışması için, boyama ve kapatma işlemlerinden sonra ortalama 20-25 mikrometre kalınlığa sahip olan kesitlerin alınması yeterlidir.

Optik disektör yönteminin uygulanması kısaca şu şekildedir: Doku üzerinde tespit edilen herhangi bir örnekleme alanında, şeffaf olan kalın bir kesit içerisinde optik olarak ilerlemek, bu yöntemin özünü oluşturur. Söz konusu olan örnekleme alanına gelindiğinde, öncelikle kesitin üst yüzeyine odaklama yapılarak, ilk net görüntünün elde edildiği düzey, kesitin üst yüzeyi olarak belirlenir. Daha sonra, önceden belirlenmiş olan bir derinliğe kadar inilerek, kesit yüzeyinde bulunması muhtemel olan artefaktlardan sakınmak için, belli bir “güvenlik mesafesi” kadar ilerlenir. Genellikle en az 3-5m m’lik bir mesafe yeterli olmaktadır. Ardından, ön çalışmada tespit edilmiş olan disektör mesafesi kadar (genellikle 10-15m m) ilerlenilerek, bu ilerleme esnasında karşılaşılan tanecikler sayılır. Disektör yüksekliği, kesitin alt yüzüne ulaşmadan, bu kez de (alt yüzeydeki artefaktlardan etkilenmemek amacıyla) bir alt güvenlik kuşağı bırakılacak biçimde belirlenmiş olmalıdır (Şekil-13). Dolayısıyla, bu şekilde gerçekleştirilen bir sayım, o disektör hacmi içerisinde bulunan tanecik sayısını verecektir. Sonuçta, toplam disektör taneciği sayısı, toplam disektör hacmine bölündüğünde, birim hacimde bulunan tanecik sayısı (sayısal yoğunluk; NV) elde edilir. Toplam tanecik sayısına ulaşmak için ise, sayısal yoğunluk değeri, yapının toplam hacmi ile çarpılmalıdır (Brengaard ve ark. 1990).

Kesit Kalınlığının Ölçülmesi:

Kesit kalınlığı, tanecik sayısı hesaplamalarında önemlidir. Fiziksel parçalama dışındaki metotlarda, tanecik sayısına ulaşmak için, sayım yapılan hacim değerinin bilinmesi gerekmektedir. Hacim değeri ise, sayım alanı ve sayım “kalınlığı”nın bilinmesini gerektirir.

Kesit kalınlığı, ışık mikroskobu düzeyinde olduğu kadar, elektron mikroskobu çalışmalarında da önemlidir. Kesit kalınlığını ölçmek için bir çok metot kullanılıyor olsa da, burada sadece, çalışmada kullanılan metot üzerinde durulacaktır.

Stereolojik metotların uygulanmasında, kesit kalınlığını (ışık mikroskobunda) ölçmek için genellikle, odaklama değişimi sırasında mikroskop tablasının dikey eksende (z ekseninde) kat ettiği mesafe hesaplanır. Bu mesafe değişimi de genellikle, ya mikroskobun mikro veya makro vidasının üzerinde bulunan derecelendirmeler kullanılarak veya, mikroskop tablasına takılan ve tablanın dikey eksendeki hareketlerine duyarlı bir araç (mikrokator) yardımıyla gerçekleştirilir. Fakat mikroskobun vidalarının üzerinde bulunan derecelendirme, genelde vidaların zıt dönüş yönleri arasında bulunan boşluklardan (backlash) dolayı hassas değildir ve her zaman güvenilir biçimde kullanılamazlar. Fakat, bu vidalar üzerinde bulunan skalalar genişletilerek, daha güvenli bir ölçüm yapılması sağlanabilir (Korkmaz ve Tümkaya, 1997).

Elektronik veya mekanik mikrokatorlar ise, çok daha hassas ölçüm yapan araçlardır. Eskiden kullanılan mekanik tipleri halen bulunduğu gibi, şu anda daha yaygın olarak elektronik donanımlı olanlar kullanılmaktadır. Elektronik mikrokator, bir dijital gösterge ve bir hareket algılayıcısından oluşur. Hareket algılayıcısının mikroskop tablasında tespit ettiği dikey konum değişiklikleri, mikrokatorun dijital göstergesinden mikrometre (m m) seviyesinde okunur. Genellikle, dijital mikrokatorlar, 0.1m m hassaslıktadırlar.

Mikrokator veya benzer bir araç ile kesit kalınlığı veya kesit içerisinde bir kalınlık tespit edilirken, kesitin alt ve üst yüzeyleri, değişik seviyelerdeki odaklamalarla, araştırıcı tarafından belirlenmelidir. Mikroskop görüntüsü, kesitin üst yüzeyine yaklaştırıldığında, ilk net görüntünün elde edildiği yer kesitin üst yüzü; son karşılaşılan net görüntü ise, kesitin alt yüzüdür. Bu ikisi arasında optik olarak ilerlerken mikroskop tablasına yaptırılan aşağı veya yukarı hareketler, kesit kalınlığını verecektir.

Bu yöntemle kesit kalınlığı hesaplanırken, araştırıcılar arasında, kesitin üst ve alt yüzeylerini belirlemede kullandıkları kabullerin farklılığından dolayı, değişik sonuçların ortaya çıkması mümkündür. Fakat bu fark, özellikle kullanılan kesitler 30m m’den büyükse ve plastik gömme ortamı kullanılmışsa, tüm çalışma içinde önemsenmeyecek kadar küçük bir hata payına sebep olur.

Parçalama (Fraksiyonlama):

Stereolojide parçalama yöntemi, şu anda belki de stereolojinin en çok kullanılan tanecik sayma (veya alan, hacim, uzunluk vb. hesaplama) yöntemidir. Dokuda meydana gelen hiçbir şekil değişiminden etkilenmemesi, kesit kalınlığı, büzüşme-şişme miktarı gibi değerlere ihtiyaç göstermemesi ve oldukça etkin bir yöntem olması açısından, en çok tercih edilen metotların başında gelir.

Parçalama yönteminin esası, herhangi bir yapıdan, tek tip (uniform) sistematik rasgele örnekleme ile seçilen nispeten küçük bir doku parçasında tanecik sayımı yapmaktır. Gereken tek şart, sayım için örneklenen doku miktarının, orijinal yapının kaçta kaçına karşılık geldiğinin, yani ana yapıya olan oranının bilinmesidir. Bu küçük doku bölümünden elde edilen tanecik sayısı değeri ise, sadece bu küçük parçanın, ana yapıya olan oranı ile çarpılarak, toplam sayının elde edilmesinde kullanılır. Söz konusu olan sadece örnekleme (parçalama) oranı olduğundan, kesit kalınlığı, deformasyon derecesi ve doku hakkında herhangi bir ön kabul yapmaya gerek kalmamaktadır. Parçalama yöntemi o kadar kolay, tarafsız ve etkin bir yöntemdir ki, taraflı bir parçalamanın (fraksiyonlama) nasıl yapılacağı bilinmemektedir! (Gundersen ve ark., 1988a, 1988b).

Parçalama yöntemi aslında, bir tanecik sayım yöntemi olmaktan çok, bir örnekleme planıdır. Parçalama yöntemi ile örneklenen dokuda disektör sayım metodu kuralları uyarınca sayım yapmayı içeren bu bileşke yöntem, tanecik sayımında kullanılan disektör uygulamasının tipine göre, optik ve fiziksel olarak ikiye ayrılmaktadır. Temel mantık her iki yöntemde de aynı olmakla beraber, uygulamada bazı farklılıklar mevcuttur.

Fiziksel Parçalama:

Fiziksel parçalama, parçalama örneklemesi ile fiziksel disektör sayım metodunun bir bileşkesidir. Temelde aynı mekanizma ile uygulanmasına rağmen, optik parçalama ile bir takım uygulama farklılıkları vardır. Tatbik etme şekli açısından, bazı durumlarda kullanılamaz, fakat optik parçalama yöntemi için de aynı durum söz konusudur.

Fiziksel parçalama, tanecikleri sayılacak olan yapının, belli adımlarla daha küçük fiziksel parçalara ayrılarak örneklenmesi ve en son örnekleme neticesinde elde kalan oranı belli parçalardan, toplam tanecik sayısını elde etmek şeklinde özetlenebilir. Parçalama yönteminin temelinde, sistematik rasgele örnekleme mantığı yatmaktadır. Çalışılan yapıdan çeşitli aşamalarda alınan örneklemelerde uyulması gereken tek şart, sistematik ve rasgele olarak örnek seçimidir; yani ilk m tane örneği içeren aralık içinden rasgele bir başlangıç örneği seçilerek, daha sonra bu seçilen örneği takip eden her m’inci örnek alınmalıdır. Burada m, önceden karar verilen örnekleme aralığıdır (sözgelimi, her 20 kesitten birinin seçilmesine karar verilmişse m, 20 dir).

Parçalama metodunun bir diğer özelliği de basamaklı örneklemedir. Her basamakta, ihtiyaç duyuldukça, eldeki örneklerden, bilinen bir oranda sistematik ve rasgele olarak örnekleme yapılır. Bir sonraki basamakta ise, önceki örnekleme basamağında seçilen örnekler arasından yeni bir örnekleme yapılır. Her bir örneklemede, örnek olarak seçilen parça veya kesitlerin, örneğin alındığı yapı veya örneklerin ne kadarlık bir oranına karşılık geldiği bilinmelidir. Bu değer, parçalama katsayısı olarak adlandırılır ve “f” ile gösterilir (West ve ark., 1996).

Parçalama metodunda esas amaç, tüm stereolojik metotlarda olduğu gibi, çalışılan yapının belli bir oranına karşılık gelen ve mümkün olduğunca küçük olan bir parçası üzerinde, belli ve kabul edilebilir bir hata payı dahilinde sonuçlar elde etmektir. Yöntem, doğası itibariyle tarafsız olduğundan, örnekleme sayısı arttırıldıkça gerçek değere daha çok yaklaşan sonuçlar elde etmek mümkün olacaktır. Dolayısıyla, önceden belirlenen (genellikle %10’dan küçük) bir hata payı içerisinde sonuçlar elde edebilmek için de, ön çalışma sırasında, hata katsayısına en fazla etkisi olan değişken belirlenmelidir. En az 5 hayvan üzerinde yapılacak bir ön çalışma, hata oranının ve buna katkısı olan etkenlerin belirlenmesi için yeterlidir. Tek bir hayvanda yapılan bir ön çalışma, çalışma planının uygunluğu hakkında bir fikir veremez, çünkü, genel bir kural olarak, sonuçların değişkenliğine en büyük katkı her zaman, bireyler arasında bulunan farklılıklardan (biyolojik farklılıktan (varyasyondan)) gelmektedir. Bunu hesaba katmak için ise, ilk yapılacak şey, bireyler arasındaki farklılıkları ortaya koyabilecek bir ön çalışma ile işe başlamaktır. İstenen hata katsayısının sağlanması durumunda, her aşamada rahatlıkla örnekleme yapılabilir (Gundersen ve Jensen, 1987).

Fiziksel parçalama yönteminde, çalışılan yapı bir dizi parçalama dizisine tabi tutulur. Her bir aşamada sistematik ve rasgele olarak seçilen parçaların oranları kaydedildikten sonra, elde kalan son örnekler bloklara gömülerek sonuna kadar kesitlere ayrılır. Bu kesitlerden de istenen oranda sistematik ve rasgele örnekler alınır. Daha sonra, mikroskop altında hücre sayımı yapılırken de, sayım alanları arasından örnekleme yapılabilir (Şekil-12). Tek şart, sistematik ve rasgele yapılan bu örnek seçimlerinin “parçalama oranlarını” bilmektir. Tüm örneklemeler yapıldıktan sonra gerçekleştirilen tanecik sayımı sonucunda elde edilen tanecik sayısı değeri, çalışılan yapının o kadar bölümünde kaç tanecik bulunduğunu belirtir. Bu sayı, örnekleme oranlarının tersleri ile çarpılarak, toplam tanecik sayısı hesaplanır. Bu işlem kısaca şu şekilde formüle edilebilir:

Burada f1, f2, f3... ve fn değerleri parçalama oranlarını belirtmektedir. Sözgelimi, ilk örneklemede, dilimlenen bir yapının her 5 diliminden biri alınmışsa, f1=1/5 olacaktır. Tüm basamaklarda bu şekilde kaydedilen parçalama oranlarının tersi ile toplam disektör taneciği sayısının (S Q-) çarpımı da, toplam tanecik sayısı hesabını verecektir.

Temel mantığından da anlaşılacağı gibi, yöntem tamamıyla tarafsızdır. Çalışılan yapı ile ilgili hiçbir ön kabul yapılması gerekmediği gibi, parçalama oranlarından başka (kesit kalınlığı, deformasyon sabiti vb) bir veriye de ihtiyaç göstermemektedir. Doğru bir biçimde uygulandığında, örnekleme sayısı ne kadar arttırılırsa, gerçek değere o kadar yaklaşan bir hesaplama sağlar. Taneciklerin parçalama yöntemi ile örneklenmesi, onların sadece fiziksel varlığına bağlıdır. Yani varsa örneklenir, yoksa örneklenemezler. Var olan taneciklerin tümü de eşit oranda örneklenme şansına sahiptirler. Ayrıca, çok az miktarda örnek üzerinde çalışarak, oldukça kısa zamanda, istenen değişkenlik sınırları içerisinde sonuçlar almayı da sağladığından en etkin yöntemlerden bir tanesidir (West ve ark., 1991).

Optik Parçalama:

Optik disektörün uygulanmaya başlamasından sonra, optik parçalama yöntemi de kendiliğinden ortaya çıkmıştır. Optik parçalama kısaca, basamaklı örneklemelerden elde edilen ve tüm yapıya olan oranı (parçalama oranı) bilinen örnekler üzerinde, optik disektörler ile tanecikleri örneklemektir. Uygulanması, fiziksel parçalamaya göre çok daha kolaydır ve daha az zaman alan bir metottur. Bu kolaylık, optik disektör uygulamasının sağladığı kolaylıklardan kaynaklanmaktadır. İki ayrı fiziksel kesitin karşılaştırılması zorunluluğu bulunmadığından, çok daha yaygın olarak kullanılan bir metottur. Özellikle sinir sistemi ile ilgili çalışmalarda yaygın olarak kullanılan optik parçalama, bazı durumlarda, fiziksel parçalamada olduğu gibi uygulanamamaktadır. Kalın kesitlerin alınamaması, kesitlere boya nüfuzunda zorluk, büyük yapıların söz konusu olduğu çalışmalar gibi durumlarda, fiziksel parçalama kullanılması bir zorunluluktur.

Optik parçalama yöntemi, uygulama kolaylığı sebebiyle, en çok tercih edilen tanecik örnekleme yöntemidir. Sadece tanecik sayımında değil, tanecik çapı, yüzey alanı ve hacim hesaplamaları gibi uygulamalarda da sıklıkla kullanılmaktadır. Yöntemin uygulanmaya başlanmasından bu yana, oldukça ilginç sonuçlar elde edilmiştir. Sözgelimi, insan beyin hücrelerinin toplam sayısının hesaplanmasında en büyük problemlerden birini oluşturan beyincik granüler hücrelerinin sayısı, optik disektör ve Cavalieri kombinasyonunun kullanılması ile ortaya konmuştur (Andersen, 1992). Ayrıca, uzun yıllardan beri, yaşlanmaya bağlı olarak meydana gelen hafıza kaybı (demans) olaylarının açıklanmasında kullanılan hippokampus ve ilişkili yapılarda meydana gelen yaşa bağlı nöron kaybı olduğu konusunda, yaşlı ve hafıza bozukluğu gösteren sıçanlarda optik parçalama yöntemi ile yapılan çalışmalar sonucunda aksi yönde kanıtlar elde edilmiştir (Gallagher ve ark. 1996; Rasmussen ve ark. 1997, Şekil 13)

 

KAYNAKLAR


Bu bölümdeki bilgi ve şekiller, Samsun Ondokuz Mayıs Üniversitesi Tıp Fakültesi Fizyoloji Anabilim Dalı Araştırma Görevlisi ve Stereoloji Derneği kurucu üyelerinden olan Sinan CANAN'ın, Sağlık Bilimleri Enstitüsü Histoloji-Embriyoloji Anabilim Dalında Doç. Dr. Süleyman KAPLAN'ın danışmanlığında tamamladığı "Geçici Serebral İskemi Sonrası Civciv (Gallus domesticus) Hippokampusunda Meydana Gelen Nöron Sayısı Değişikliklerinin Optik Fraksiyonlama Yöntemi İle Araştırılması" başlıklı yüksek lisans tezinden değiştirilerek alınmıştır.


Ana Sayfa

Dernek Tüzüğü         Faaliyetler       Üyeler       Üyelik İçin
Stereoloji?       Bize yazın..