Kim, Jin-Gyu;Yoo, Seung Jo;Kim, Chang-Yeon;Jou, Hyeong-Tae
Applied Microscopy
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제44권4호
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pp.138-143
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2014
Transmission electron microscope (TEM) is an excellent tool for studying the structure and properties of nanostructured materials. As the development of $C_s$-corrected TEM, the direct analysis of atomic structures of nanostructured materials can be performed in the high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM). Especially, fast Fourier transform (FFT) technique in image processing is very useful way to determine the crystal structure of HRTEM images in reciprocal space. To apply FFT technique in HRTEM analysis in more reasonable and friendly manner, we made a new circular region of interest (C-ROI) FFT script and tested it for several HRTEM analysis. Consequentially, it was proved that the new FFT application shows more quantitative and clearer results than conventional FFT script by removing the streaky artifacts in FFT pattern images. Finally, it is expected that the new FFT script gives great advantages for quantitative interpretation of HRTEM images of many nanostructured materials.
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.
The aim of microscopic image restoration is to recover the image by applying the inverse process of degradation, and the results facilitate automated and improved analysis of the image. In this work, we consider the problem of image restoration as a minimization problem of convex cost function, which consists of a least-squares fitting term and regularization terms with non-negative constraints. The finite step method is proposed to solve this constrained convex optimization problem. We demonstrate the convergence of this method. Efficiency and restoration capability of the proposed method were tested and illustrated through numerical experiments.
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 analysis of plankton species distribution in sea or fresh water is very important in preserving marine ecosystem health. Since manual analysis is infeasible, many automatic approaches were proposed. They usually use images from in situ towed underwater imaging sensor or specially designed, lab mounted microscopic imaging system. Normally they assume that only single plankton is present in an image so that, if there is a clumping among multiple plankton of same species (homogeneous clumping) or if there are multiple plankton of different species scattered in an image (heterogeneous interspersion), they have a difficulty in recognition. In this work, we propose a deep learning based method that can detect and recognize individual plankton in images with homogeneous clumping, heterogeneous interspersion, or combination of both.
본 연구에서는 고온에 노출된 GFRP 보강근과 고온에 노출된 후 알칼리용액에 노출된 보강근의 단면을 현미경을 통해 관찰하고 발생된 손상의 특징을 고찰하였다. 또한, 각 시험체에 발생한 레진 균열과 공극에 대한 정량적 분석을 실시하였다. 알칼리로 인한 손상은 주로 표면에 집중되며 레진균열과 작은 공극을 발생시키는 것으로 확인되었다. 고온노출에 의한 손상은 레진균열과 공극을 발생시키는 것은 알칼리와 동일하지만 전단면에서 발생하며, 공극의 크기가 훨씬 크다. 또한 정량분석 결과, 동일한 알칼리 용액 노출조건에도 불구하고, $200^{\circ}C$ 이상의 고온에 노출된 시편에서 발견된 레진 균열과 공극이 고온노출이력이 전혀 없는 보강근에서 발견된 것 보다 1.5 및 1.4배 큰 것으로 확인되었다. 그러므로 동일한 알칼리 노출 조건이라 할지라도 $200^{\circ}C$ 이상의 고온에 노출된 보강근은 고온노출이력이 없는 보강근에 비하여 레진의 열화가 가속화 될 가능성이 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 다양한 카올리나이트 혼합비에 따른 카올리나이트-모래 혼합토의 특성을 실험적으로 분석하였다. 이를 위하여 기본물성실험과 다짐시험을 실시하고 그 결과를 분석하였으며, 카올리나이트와 모래입자 간의 상호 구조를 더욱 자세히 분석하기 위하여 현미경 사진을 이용한 관측을 추가적으로 수행하였다. 실험결과, 카올리나이트 혼합비가 증가할수록 비표면적의 증가에 따른 함수비의 증가 및 모래입자와의 강한 결합구조를 형성하는 것으로 나타났으며, 최대 건조밀도는 감소하고 초기간극비는 증가하는 것으로 나타났다. 현미경 사진 분석 결과, 세립분 함량의 증가에 따라 모래의 특성이 지배적인 비율, 중간 비율, 세립분의 특성이 지배적인 비율을 확인할 수 있었으며, 세립분의 함량이 25-40% 정도인 경우에 입자간 상호작용이 잘 이루어지는 것을 관측할 수 있었다.
Observation of microorganisms collected from contaminated soils has been mainly conducted by using microscopy. Microscopic measurement is occupied an important part of the microorganism experiment, and is used as an important tool to count microorganisms as well as to observe cellular form and mode of life in the field of soil microbe observation. In general, observation equipments for soil microbes consist of electron microscope, camera, frame grabber (image acquisition baud), and image analysis software. Because image analysis software should be linked with frame grabber most equipments have to be imported as the package form. Therefore, the observation system is very expensive and difficult to be operated. In this study, soil microbes' observation equipment with the vision system which is easy operated and cheaper than imported one was developed and tested. The efficiency of image capturing and data aquisition with developed frame grabber and software in this experiment was good enough to analyze the image of soil microorganism.
Microscopic imaging system often requires the algorithm to adjust location of camera lenses automatically in machine level. An effort to detect the best focal point is naturally interpreted as a mathematical inverse problem [1]. Following Wiener's point of view [2], we interpret the focus level of images as the quantified factor appeared in image degradation model: g = $f{\ast}H+{\eta}$, a standard mathematical model for understanding signal or image degradation process [3]. In this paper we propose a simple, very fast and robust method to compare the degradation parameters among the multiple images given by introducing outlier analysis of histogram.
Mucociliary transport is one of the essential defensive functions of the airway mucosa. In this paper, the objective and quantitative method of measuring CBF(Ciliary Beat Frequency) was developed based on the image processing method. Microscopic ciliary images are acquired through image processing board inside PC, and data necessary for the FFT(Fast Fourier Transform) analysis are extracted. By means of FFT analysis, maximum peak frequencies are found in each divided block of a whole acquired image. Finally using these frequencies, we compose a frequency map showing the spatial distribution of CBF's.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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