http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 주제어 : Cell counting(세포 계수) (검색결과 6 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
나예지 ( Ye Ji Na ),호종갑 ( Jong Gab Ho ),이상준 ( Sang Joon Lee ),민세동 ( Se Dong Min ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.6
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. Microscope cell image is an important indicator for obtaining the biological information in a bio-informatics fields. Since human observers have been examining the cell image with microscope, a lot of time and high concentration are required to analyze cell images. Furthermore, It is difficult for the human eye to quantify objectively features in cell images. In this study, we developed HCS algorithm for automatic analysis of cell image using an OpenCV library. HCS algorithm contains the cell image preprocessing, cell counting, cell cycle and mitotic index analysis algorithm. We used human cancer cell (MKN-28) obtained by the confocal laser microscope for image analysis. We compare the value of cell counting to imageJ and to a professional observer to evaluate our algorithm performance. The experimental results showed that the average accuracy of our algorithm is 99.7%.
-
박병규(Byoung Kyoo Park),이남우(Namwoo Yi),박재성(Jaesung Park),김동식(Dongsik Kim) 대한기계학회 2009 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2009 No.5
최근 생화학 시료의 준비, 혼합, 반응, 분리 및 검출 등의 다양한 분석 과정을 하나의 칩에 통합하는 μ-TAS(micro-total analysis system)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일련의 미세 유체 시스템의 연구 개발에 있어서 극미량 시료의 분석 기술 개발은 가장 큰 병목현상으로 지목되고 있다. 일반적으로 활용되는 광학ㆍ전기ㆍ질량ㆍ음향ㆍ열적 분석 기법 중 열적 방식은 여타 방식에 비해 미세화 / 집적화에 용이하며 기본적으로 포논(phonon)의 응답을 계측하기 때문에 불순물과 계면의 영향을 적게 받는 등의 장점으로 인해 그 관심이 높아지고 있다. 특히 혼합된 생화학 시료에서 특정 세포를 추출하고 그 수를 계량하는 기술은 LIF(laser induced fluorescence)[1], DIP(digital image process)[2], optical tweezing[3]등 소형화가 어렵고 제작이 복잡한 광학적 기법에 기반하고 있어 미세유체 시스템(microfluidic system)에 적용이 난망하다. 따라서 기존의 방식과 차별된 미세화 / 집적화에 유리한 분석 기법 개발에 대한 요구가 높다. 본 연구에서는 교류 열분석 기법에 기반한 기존의 극소량 액체 시료의 열물성 측정 기법[4]을 응용하여 세포의 열적 반응을 정성적으로 관찰하고 그것을 이용한 세포의 분류 / 계수 센서를 개발하고자 한다. 그를 위해 우선 세포의 정성적 분석 가능성을 확인하기 위해 마이크로 리터 수준 유체 시료의 열물성 측정 장비 위에 Hepatocyte 와 3T3-swiss 세포를 단층(monolayer)으로 배양하여 온도 응답의 변화를 관찰하였다(Fig. 1) 각각의 경우를 측정 장치 위에 배양액만 올려놓은 경우와 비교한 결과 Fig.2 에서 볼 수 있는 것과 같은 열적 신호의 차이를 볼 수 있다. 이 결과로 미루어, 나노리터 수준의 마이크로 채널을 흐르는 유체 시료 변화를 실시간으로 확인한 기존 연구[5]를 세포를 포함한 생체시료에 적용함으로써 세포의 감별 / 계수 센서 개발이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 이상의 결론에 따라 교류 열분석 장치 위에 폭 100㎛, 높이 30 ㎛의 PDMS 채널을 씌운 계수 센서를 제작하고(Fig. 3) Hepatocyte 세포를 포함한 생체 시료를 채널 내부로 흐르게 하여 시료의 열적 신호를 실시간으로 측정하였다. 그 결과, Fig. 4 에서 볼 수 있듯이 배양액과 세포 간의 열적 신호 차이를 이용하여 세포 계수가 가능함을 확인할 수 있었다.
-
이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정
하지훈,임효혁,김용혁 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2016 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.6 No.3
선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다. Ballast water provides stability and manoeuvrability to a ship. Foreign harmful aquatic organisms, which were transferred by ballast water, cause disturbing ecosystem. In order to minimize transference of foreign harmful aquatic organisms, IMO(International Maritime Organization) adopted the International Convention for the Control and Management of Ship’s Ballast Water and Sediments in 2004. If the convention take effect, a port authority might need to check that ballast water is properly disposed of. In this paper, we propose a method of counting harmful aquatic organisms in ballast water thorough image processing. We extracted three samples from the ballast water that had been collected at Busan port in Korea. Then we made three grey-scale images from each sample as experimental data. We made a comparison between the proposed method and CellProfiler which is a well known cell-counting program based on image processing. Setting of CellProfiler is empirically chosen from the result of cell count by an expert. After finding a proper threshold for each image at which the result is similar to that of CellProfiler, we used the average value as the final threshold. Our experimental results showed that the proposed method is simple but about ten times faster than CellProfiler without loss of the output quality.
-
-
조성수(Seongsu Cho),신성훈(Seonghun Shin),심재민(Jaemin Sim),이진기(Jinkee Lee) 한국가시화정보학회 2021 한국가시화정보학회지 Vol.19 No.2
River and stream are the important water supply source in our lives. Eutrophication causes excessive green algae growth including microcystis, which makes harmful to ecosystem and human health. Therefore, the water purification process to remove green algae is essential. In Korea, green algae alarm system exists depending on the concentration of green algae cells in river or stream. To maintain the growth amount under control, green algae monitoring system is being used. However, the unmanned, small and automatic monitoring system would be preferable. In this study, we developed the 3D printed device to measure the concentration of green algae cell using microfluidic droplet generator and deep learning. Deep learning network was trained by using transfer learning through pre-trained deep learning network. This newly developed microfluidic cell counter has sufficient accuracy to be possibly applicable to green algae alarm system.
-
조성수(Seongsu Cho),신성훈(Seonghun Shin),심재민(Jaemin Sim),이진기(Jinkee Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.11
River is the major water source for city. When eutrophication is occurred, green algae in water is increased abnormally, and it is harmful to ecosystem in river, and human health. To resolve this problem, additional purification procedure is needed. So, monitoring the green algae in river is important to manage the quality of water supply in city. Korean government manage the green algae alarm system based on the concentration of green algae cell in river. To maintain this system well, effective green algae concentration measurement device is needed. In this study, we developed the microfluidic device to measure the concentration of green algae cells in sample based on droplet generation and deep learning. We compared the result with the result measured by haematocytometry and confirmed that it had enough accuracy to apply on green algae alarm system.
ScienceON
KISS연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
