• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1239-1246
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• 2015

셀 카운팅은 세포의 성장을 분석하는 방법으로써 생물학연구에서 가장 많이 사용된다. 최근까지도 다양한 자동 셀 카운팅 기법이 제안되고 있지만 암세포와 같이 분열 속도가 빠르고 군집하려는 성질을 갖는 세포들은 분리 및 검출이 쉽지 않아 세포 이미지 분석을 통하여 셀 카운팅의 신뢰도를 높이기가 어렵다. 본 논문에서는 암 연구의 연구재료로 매우 보편적으로 사용되는 HeLa 세포 이미지 분석을 이용한 자동 셀 카운팅 방법을 제시한다. 세포막 추출 기반의 세포 분할 알고리즘을 통하여 세포의 형태적 상황을 구분하고, 세포 간 경계가 희미한 세포군집 내의 세포 분할을 위하여 역추적 알고리즘을 사용함으로써 셀 카운팅 정확도를 높인다. 실험을 통하여 제안하는 세포 분할 알고리즘이 기존의 세포 분할 알고리즘에 비해 정확함을 입증하였고, 결과적으로 매우 높은 자동 셀 카운팅 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.39-46
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• 2015

본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.