• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.433-438
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• 2014

본 연구는 흰쥐의 정소에 방사선을 조사하였을 때 시간이 경과함에 따라 나타나는 정소세포 및 정자의 변화를 현미경학적으로 얻은 영상을 기초로 영상처리에 의한 정량분석을 통하여 정자의 변화에 대한 결과를 정량화함으로써 더 정확하고 객관적인 결과를 얻고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 연구에는 8주 수령의 흰쥐를 대상으로 하였으며, 6 MV의 X선을 1회 2 Gy를 전신 조사하였다. 총 30 마리의 흰쥐를 대상으로 방사선을 조사하지 않은 정상대조군과 실험군을 조사 즉시, 조사 2시간, 4시간, 8시간, 24시간 후에 각 실험군 마다 5마리의 정소를 각각 적출하였다. 적출 후 Periodic acid Schiff 염색을 시행하여 정상대조군과 실험군에서의 정소세포와 정자의 상태를 관찰하였다. 방사선조사 후 24시간까지, 정소세포수와 정자수가 점차 감소하는 것을 정성적 및 정량적으로 유의함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제33권1호
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• pp.69-75
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• 2016

Polydimethylsiloxane (PDMS) is used as a scaffold for cell culture. Because both the stress and strain acting on the substrate and the hemodynamic environment are important for studying mechano-transduction of cellular function, the traction force of the surface of a substrate has been measured using fluorescence images of particle distribution. In this study, deformation of the cross-sectional plane of a PDMS block was measured by correlating particle image distributions to validate the particle image strain measurement technique. Deformation was induced by a cone indentor and a shearing parallel plate. Measured deformations from particle image distributions were in agreement with the results of a computational structure analysis using the finite-element method. This study demonstrates that the particle image correlation method facilitates measurement of deformation of a polymer scaffold in the cross-sectional plane.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권4호
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• pp.419-427
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• 1994

본 연구는 인간의 갑상선 세포를 대상으로 암세포의 식별을 위하여 새로운 디지털 영상기술을 적용하여 해석한 것으로 이를 위하여 세포영상해석에 필요한 개선된 처리방법들을 제안하였다. 실험대상으로 정상세포와 암세포로 확진된 갑상선세포의 현미경 영상을 사용하였다. 세포영상으로부터 세포핵을 구분하기 위하여 기존의 방법을 개선한 방향각을 갖는 Contour Following법을 시도하여 세포핵의 영상을 매우 효과적으로 얻을 수 있음을 입증하였고, 세포핵의 특징추출을 위하여 16개의 특징파라미터들을 사용하였고 식별율을 높이기 위하여 우세특징파라미터를 선택하여 식별을 향상을 꾀하였다. 실험 결과 평균 91.11%의 식별률을 얻음으로서 효과적으로 갑상선의 암세포를 식별할 수 있음을 증명하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.

• Journal of Microbiology
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• 제34권4호
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• pp.300-304
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• 1996

To define the effects of zooplankton and phytoplankton to bacteria, bacterial numbers, frequency of dividing cells (FDC) and size distribution were performed with image analysis in the surface layer of Lake Soyang. In August 1992, when Anabaena was blooming, the bacterial number increased at daytime. Bacterial numbers and FDC value had a negative correlation (r = 0.83, P < 0.01). Bacterial size spectrums were dynamically changed during the day and night, especially the small bacteria less than $0.5\;{\mu}m^3$. Meanwhile, in October, after the bloom, the bacterial number was only one third of that in August, even though the FDC was higher than that in August. The bacterial numbers of small size class dropped at 13:00. But the size spectrums were relatively constant during the night time. These results suggest that the bacterial growth was tightly coupled with phytoplankton during Anabaena bloom. And after the bloom, the bacterial number was controlled grazing activity of zooplankton at daytime.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권3호
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• pp.815-819
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• 2013

Micropatterns of streptavidin and human epidermal carcinoma A431 cells were successfully imaged, as received and without any labeling, using cluster $Au_3{^+}$ ion beam-based time-of-flight secondary ion mass spectrometry (TOF-SIMS) together with a principal component analysis (PCA). Three different analysis ion beams ($Ga^+$, $Au^+$ and $Au_3{^+}$) were compared to obtain label-free TOF-SIMS chemical images of micropatterns of streptavidin, which were subsequently used for generating cell patterns. The image of the total positive ions obtained by the $Au_3{^+}$ primary ion beam corresponded to the actual image of micropatterns of streptavidin, whereas the total positive-ion images by $Ga^+$ or $Au^+$ primary ion beams did not. A PCA of the TOF-SIMS spectra was initially performed to identify characteristic secondary ions of streptavidin. Chemical images of each characteristic ion were reconstructed from the raw data and used in the second PCA run, which resulted in a contrasted - and corrected - image of the micropatterns of streptavidin by the $Ga^+$ and $Au^+$ ion beams. The findings herein suggest that using cluster-ion analysis beams and multivariate data analysis for TOF-SIMS chemical imaging would be an effectual method for producing label-free chemical images of micropatterns of biomolecules, including proteins and cells.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권2호
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• pp.69-79
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• 1994

The conventional machine vision system which has uniform rectangular grid requires tremendous amount of computation for processing and analysing an image especially in 2-D image transfermations such as scaling, rotation and 3-D reconvery problem typical in robot application environment. In this study, the imaging system with nonuiformly distributed image sensors simulating human visual system, referred to as Ploar Exponential Grid(PEG), is compared with the existing conventional uniform rectangular grid system in terms of image resolution and computational complexity. By mimicking the geometric structure of the PEG sensor cell, we obtained PEG-like images using computer simulation. With the images obtained from the simulation, image resolution of the two systems are compared and some basic image processing tasks such as image scaling and rotation are implemented based on the PEG sensor system to examine its performance. Furthermore Fourier transform of PEG image is described and implemented in image analysis point of view. Also, the range and heading-angle measurement errors usually encountered in 3-D coordinates recovery with stereo camera system are claculated based on the PEG sensor system and compared with those obtained from the uniform rectangular grid system. In fact, the PEC imaging system not only reduces the computational requirements but also has scale and rotational invariance property in Fourier spectrum. Hence the PEG system has more suitable image coordinate system for image scaling, rotation, and image recognition problem. The range and heading-angle measurement errors with PEG system are less than those of uniform rectangular rectangular grid system in practical measurement range.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권12호
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• pp.90-97
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• 1999

최근에 컴퓨터를 이용한 영상처리기술 및 고속통신망의 발달과 더불어 하드웨어의 고성능화로 의학분야에서 발생되는 영상들에 대해 분석 및 처리를 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 말초혈액영상에서 혈구세포들을 자동으로 분석, 분류 및 카운트하기 위해 다층신경망에 기반한 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 먼저 CDD 카메라가 부착된 현미경으로부터 영상을 입력받아 적혈구와 백혈구 분류를 위한 다양한 특징추출 알고리즘을 적용하였다. 또한, PCA를 적용해 다차원의 특징을 저차원으로 줄여 분류기의 훈련과 인식 시간을 단축시킴으로서 보다 효율적인 분류기 시스템을 구축하였다. 따라서 , 본 논문에서는 제안된 시스템이 실제 임상 병리진단 가이드 시스템에 적용 가능함을 보일 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1997년도 제13회 학술발표회 논문개요집
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• pp.173-176
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• 1997

A numerical analysis of the micro-discharge in an AC pplasma dispplay cell has been made using time-deppendent, 2-dimensional multi-fluid equations to understand the discharge pphysics of He-Xe discharge. The time deppendent distribution of the electron tempperature, densities of electrons, various ions and excited sppecies, and the effects fo the wall charge accumulated on the dielectric surface are obtained and comppared with the results of direct observation of time deppendent behavior of VUV and visible sppectra from single discharge cell observed using a gated, image intensified CCD to elucidate the discharge physics.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.167-174
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• 2008

공초점 현미경(confocal microscopy) 기술의 적용은 살아있는 세포를 고배율로 관찰하는 것을 가능하게 하였다. 알츠하이머나 파킨슨 질환 같은 퇴행성 뇌질환의 경우 뇌세포의 수상돌기의 형태학적 변화가 연관되어 있음이 알려져 있다. 따라서 공초점 현미경 영상으로부터 이러한 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 공초점 현미경 영상은 명암도 분포가 고르지 않고, 구조의 경계 부분의 번짐 현상 등으로 인해 구조 추출에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 이러한 문제를 극복하고 관심 구조에 대한 특성을 추출할 수 있는 영상처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 뇌세포의 수상돌기 공초점 현미경 사진으로부터 구조정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 미세 분기 구조의 경계를 향상시키는 비선형 확산 필터링을 적용한다. 둘째, 관심구조를 반복적 역치 선택 방법을 이용해 분할한다. 셋째, 분할된 구조의 분석을 위해 구조의 중심축과 경계선을 추출하기 위한 패스트 마칭 방법(Fast Marching Method)에 기반을 둔 골격화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 방법들과는 달리 주변 잡음에 덜 민감하였으며 거친 경계선에 영향을 훨씬 적게 받음으로써 보다 정확하고 사실적인 중심축 추출 결과를 보였다.