• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.32-40
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• 2011

저속촬영이 가능한 현미경을 통해 얻어진 세포동영상에서 세포활동의 추적 및 분석은 종양의 전이, 바이러스의 침입, 상처회복, 세포분열과 같은 복잡한 생물학적 과정을 이해하는데 있어 매우 중요한 역할을 담당한다. 세포추적의 자동화를 위해서는 각 프레임에서의 세포검출, 전후 프레임 내 세포들의 상관관계 조사, 새로운 세포의 인식 및 세포분열의 확인 등과 같은 일련의 작업들이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 효과적인 자동 세포 추적 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 프레임에서는 세포영역의 특성 분석을 통해 얻어진 특징벡터를 이용하여 각 세포의 마커 영역을 추출하고, 여기에 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 세포 분할을 수행한다. 연속된 프레임들에서는 이전 프레임의 분할결과를 이용하여 현재 프레임에서의 분할 과정이 수행된다. 그리고 각 세포의 기하학적 특성과 밝기 특성의 결합 비용함수를 사용하여 전후 프레임 간 세포의 올바른 상관관계를 조사함으로써 세포 추적의 정확도를 개선한다. 실험에서 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 CellProfiler와의 비교/분석을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.267-272
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• 2016

생물정보학분야에서 현미경을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간과 고도의 집중력이 요구된다. 게다가 연구자의 주관적 관점이 분석에 개입되어 결과를 객관적으로 정량화하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알고리즘을 개발하였다. HCS 알고리즘은 이미지 전처리 과정, 세포 계수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 공초점 레이저 현미경을 통해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 계수 분석결과를 비교하였다. 실험 결과 HCS 알고리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1229-1239
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• 2022

최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.