During cancer treatment, the patient's response to drugs appears differently at the cellular level. In this paper, an image-based cell phenotypic feature quantification and key feature selection method are presented to predict the response of patient-derived cancer cells to a specific drug. In order to analyze the viability characteristics of cancer cells, high-definition microscope images in which cell nuclei are fluorescently stained are used, and individual-level cell analysis is performed. To this end, first, image stitching is performed for analysis of the same environment in units of the well plates, and uneven brightness due to the effects of illumination is adjusted based on the histogram. In order to automatically segment only the cell nucleus region, which is the region of interest, from the improved image, a superpixel-based segmentation technique is applied using the fluorescence expression level and morphological information. After extracting 242 types of features from the image through the segmented cell region information, only the features related to cell viability are selected through the ReliefF algorithm. The proposed method can be applied to cell image-based phenotypic screening to determine a patient's response to a drug.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.227-235
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2000
Agricultural products are easily deformable its shape because of some external forces. However, these force behavior is difficult to measure quantitatively. Until now, many researches on the mechanical property was performed with various methods such as material testing, chemical analysis and non-destructive methods. In order to investigate force behavior on the cellular unit of agricultural products, electro-microscope based 3D image processing method will contribute to analysis of plant cells behavior. Before image measurement of plant cells, plant sample was cut off cross-sectioned area in a size of almost 300-400 ${\mu}$ m units using the micron thickness device, and some of preprocessing procedure was performed with fixing and dyeing. However, the wall structure of plant cell is closely neighbor each other, it is necessary to separate its boundary pixel. Therefore, image merging and shrinking algorithm was adopted to avoid disconnection. After then, boundary pixel was traced through thinning algorithm. Each image from the electro-microscope has a information of x,y position and its height along the z axis cross sectioned image plane. 3D image was constructed using the continuous image combination. Major feature was acquired from a fault image and measured area, thickness of cell wall, shape and unit cell volume. The shape of plant cell was consist of multiple facet shape. Through this measured information, it is possible to construct for structure shape of unit plant cell. This micro unit image processing techniques will contribute to the filed of agricultural mechanical property and will use to construct unit cell model of each agricultural products and information of boundary will use for finite element analysis on unit cell image.
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.
In this paper, a parallel cell contour line extraction algorithm using CUDA, which has no inner contour lines, is proposed. The contour of a cell is very important in a cell image analysis. It could be obtained by a conventional serial contour tracing algorithm or parallel morphology operation. However, the cell image has various damages in acquisition or dyeing process. They could be turn into several inner contours, which make a cell image analysis difficult. The proposed algorithm introduces a min-max coordinates table into each CUDA thread block, and removes the inner contour in parallel. It is 4.1 to 7.6 times faster than a conventional serial contour tracing algorithm.
본 연구에서는 이미지 분석 프로그램을 통해 액적 내 박테리아 세포의 개수를 측정하는 코딩-기반의 자동화된 세포 계수 방법을 제시하였다. 먼저, 형광 이미지 기반의 분석을 위하여, 형광단백질을 발현하는 균주를 담지한 액적을 형성하고 이를 광학 및 형광 현미경을 이용하여 분석 결과를 나타냈다. 액적의 관찰을 용이하게 위하여 유리 그리드에 도포하고, 촬영한 광학 이미지를 통해 분석하고자 하는 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 동일한 위치에서 촬영한 형광 이미지에서 앞서 지정된 영역 속 특정 임계 값을 넘는 형광 신호를 계수하여 세포 수를 정량화 하였다. 또한 서로 다른 농도의 항생제를 처리한 액적 내 박테리아의 시간에 따른 세포 개수 변화의 차이를 추적하였다. 30분 간격으로 동일한 위치에서의 형광 이미지들을 동시에 분석함으로써 시간에 따른 세포 개수 변화를 도출하였고, 본 계수법의 성능을 실험적으로 검증하였다. 본 논문의 방법은 외부 분석 프로그램을 이용한 기존 방법 대비 분석 시간을 15배 가량 단축하고, 99%의 정확도를 보이는 것으로 확인되었다. 더 나아가 사용자의 연구의 방향에 맞춰 제시된 코드의 확장 수정을 통해 다양한 종류의 세포 계수 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
The freshness of apple was evaluated by characterizing the surface texture of flesh cells. The freshness index which was related to the amount of wrinkles on the cell surface was defined to quantify the freshness. Four parameters relevant to the amount of the cell wrinkles were selected and measured using image analysis including wrinkle extraction procedure and Fast Fourier Transform of a wrinkle-extracted image. Out of 4 parameters, three parameters had highly significant correlations with the time elapsed after harvest. But it was concluded that two parameters out of such 3 parameters could be used for description of freshness index.
Lim, Kitaek;Park, Soo Hyun;Kim, Jangho;SeonWoo, Hoon;Choung, Pill-Hoon;Chung, Jong Hoon
Journal of Biosystems Engineering
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제38권1호
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pp.55-63
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2013
Purpose: The present study aimed at image processing methods for automatic cell pattern recognition and morphological analysis for tissue engineering applications. The primary aim was to ascertain the novel algorithm of adaptive brightness correction from microscopic images for use as a potential image analysis. Methods: General microscopic image of cells has a minor problem which the central area is brighter than edge-area because of the light source. This may affect serious problems to threshold process for cell-number counting or cell pattern recognition. In order to compensate the problem, we processed to find the central point of brightness and give less weight-value as the distance to centroid. Results: The results presented that microscopic images through the brightness correction were performed clearer than those without brightness compensation. And the classification of mixed cells was performed as well, which is expected to be completed with pattern recognition later. Beside each detection ratio of hBMSCs and HeLa cells was 95% and 92%, respectively. Conclusions: Using this novel algorithm of adaptive brightness correction could control the easier approach to cell pattern recognition and counting cell numbers.
The purpose of this study was to develop discriminant analysis models for predicting cervical normal/dysplasia case diagnoses using cytometric features derived from the digital image analysis of cell monolayers. The database consisted of 19 cases diagnosed either as normal (n=5), moderate dysplasia (n=7), severe dysplasia (n=7) on monolayer preparations. We studied the nuclear and cytoplasmic characteristics of cells in the normal, moderate dysplasia and severe dysplasia on cervical samples. The morphometric parameters selected for the analysis were nuclear/cytoplasmic ratio and the nuclear variations measured by image analysis on normal and precancerous lesions of cervical smears; several shape factors; area; perimeter; maximal, minimal and equivalent circle diameters. The results showed that the dysplasia samples exhibited changes in both cellular and nuclear form and size but lacked substantial differences in the tumor grades. The coefficient of nuclear variation is as follows to normal cell $21.8{\pm}3.2%$, moderate dysplasia $33.5{\pm}6.1%$, severe dysplasia $27.7{\pm}5.8$ of cervical smears.
주변 세포의 구조적, 생화학적 지지체를 제공하는 세포 외 기질은 세포의 분열과 분화 등을 좌우하는 세포생리 조절인자이다. 바이오 분야에서는 3차원 조직공학 지지체인 스캐폴드를 제작하고, 제작한 스캐폴드에 줄기세포를 배양해 동물에 이식해 조직 재생력을 평가한다. 이는 조직 내 콜라겐과 같은 구성성분에 좌우된다. 따라서 조직 내 구성성분의 포함율 및 분포를 파악하는 것이 매우 중요한데, 이에 관한 데이터를 염색된 조직 이미지의 색상을 분석함으로써 얻어낸다. 이때 이미지 수집부터 분석까지의 과정이 적지 않은 비용이 소모되고 있고, 수집되고 분석된 데이터를 연구 기관마다 상이한 포맷으로 관리하고 있다. 따라서 데이터 통합관리 및 분석결과 검색 등이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 관련 빅데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 이 연구 분야에서 중요한 분석 척도인 색상을 기준으로 검색할 수 있는 바이오 이미지 통합 관리 및 검색 시스템을 제안한다.
Improving the microstructure of NiO/YSZ is one of several approaches used to enhance the electrical and mechanical properties of an anode support in Solid Oxide Fuel Cells (SOFCs). The aim of the work reported in this paper was to predict the relationship between these microstructural changes and the resulting properties. To this end, modification of the anode microstructure was carried out using different sizes of Poly (Methyl Methacrylate) (PMMA) beads as a pore former. The electrical conductivity and mechanical strength of these samples were measured using four-probe DC, and three-point bend-test methods, respectively. Thermal etching followed by high resolution SEM imaging was performed for sintered samples to distinguish between the three phases (NiO, YSZ, and pores). Recently developed image analysis techniques were modified and used to calculate the porosity and the contiguity of different phases of the anode support. Image analysis results were verified by comparison with the porosity values determined from mercury porosimetry measurements. Contiguity of the three phases was then compared with data from electrical and mechanical measurements. A linear relationship was obtained between the contiguity data determined from image analysis, and the electrical and mechanical properties found experimentally. Based upon these relationships we can predict the electrical and mechanical properties of SOFC support from the SEM images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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