• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권3호
• /
• pp.239-246
• /
• 2005

생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반 분할(Watersheds region-based segmentation) 알고리즘을 활용하고 있다. 그러나 Watersheds 영역기반 분할 알고리즘은 크기가 큰 영상에서 원하는 영역을 신속하게 분할한다는 장점이 있지만, 영상 화소의 그레이 값이 연속적인 경우 실제 반점의 개수 에 비해 과다분할(over-segmentation)되거나 과소분할(under-segmentation)의 문제점을 안고 있다. 이는 마커(marker) 포인트의 설정에 의해 어느 정도 해결할 수 있지만 병합(merge)과 분할(split) 과정을 반복해야 한다. 본 논문은 Watersheds 기반 계층적 이진화 기법을 적용하여 마커 드리븐 Watersheds 영상분할의 문제점을 해결하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.601-608
• /
• 2007

2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권6호
• /
• pp.561-574
• /
• 2008

2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.