RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    자동 세포 분할을 위한 채널 간 상관성 기반 세포 영상의 전처리 알고리즘

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A82599578

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    바이오 영상에서 세포 영역의 자동 분할 기술은 생물학자들이 복잡한 세포의 기능을 이해하는데 도움을 주고, 수작업을 통해 세포를 분석하던 일들을 자동적으로 처리해주는 매우 중요한 기술이다. 기존의 멀티채널 영상으로부터 세포핵 및 세포를 분할하는 방법은 DNA 채널을 이용하여 세포핵을 검출하고, 이를 초기 윤곽으로 하여 Actin 채널에서 밝기 기반의 Active Contour 모델을 통해 세포를 분할하는 2 단계의 과정을 거친다. 그러나 세포 분할 과정에서 채널 간 상관성으로 인해 발생하는 세포 내 불균일한 밝기 문제를 고려하지 않은 채, 밝기 기반의 Active Contour 모델을 적용하여 분할의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNA 와 Actin 채널 간 상관성을 고려하여, DNA 채널 정보를 통해 Actin 채널 내부의 밝기를 균일하게 보정함으로써 밝기 기반의 Active Contour 모델이 세포 분할에 잘 적용 될 수 있는 전처리 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안 전처리 과정을 거친 세포 분할 방법의 성능이 기존 방법에 비해 객관적, 주관적으로 크게 향상됨을 증명한다.
    번역하기

    바이오 영상에서 세포 영역의 자동 분할 기술은 생물학자들이 복잡한 세포의 기능을 이해하는데 도움을 주고, 수작업을 통해 세포를 분석하던 일들을 자동적으로 처리해주는 매우 중요한 ...

    바이오 영상에서 세포 영역의 자동 분할 기술은 생물학자들이 복잡한 세포의 기능을 이해하는데 도움을 주고, 수작업을 통해 세포를 분석하던 일들을 자동적으로 처리해주는 매우 중요한 기술이다. 기존의 멀티채널 영상으로부터 세포핵 및 세포를 분할하는 방법은 DNA 채널을 이용하여 세포핵을 검출하고, 이를 초기 윤곽으로 하여 Actin 채널에서 밝기 기반의 Active Contour 모델을 통해 세포를 분할하는 2 단계의 과정을 거친다. 그러나 세포 분할 과정에서 채널 간 상관성으로 인해 발생하는 세포 내 불균일한 밝기 문제를 고려하지 않은 채, 밝기 기반의 Active Contour 모델을 적용하여 분할의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNA 와 Actin 채널 간 상관성을 고려하여, DNA 채널 정보를 통해 Actin 채널 내부의 밝기를 균일하게 보정함으로써 밝기 기반의 Active Contour 모델이 세포 분할에 잘 적용 될 수 있는 전처리 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안 전처리 과정을 거친 세포 분할 방법의 성능이 기존 방법에 비해 객관적, 주관적으로 크게 향상됨을 증명한다.

    더보기

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The automated segmentation technique of cell region in Bio Images helps biologists understand complex functions of cells. It is mightly important in that it can process the analysis of cells automatically which has been done manually before. The conventional methods for segmentation of cell and nuclei from multi-channel images consist of two steps. In the first step nuclei are extracted from DNA channel, and used as initial contour for the second step. In the second step cytoplasm are segmented from Actin channel by using Active Contour model based on intensity. However, conventional studies have some limitation that they let the cell segmentation performance fall by not considering inhomogeneous intensity problem in cell images. Therefore, the paper consider correlation between DNA and Actin channel, and then proposes the preprocessing algorithm by which the brightness of cell inside in Actin channel can be compensated homogeneously by using DNA channel information. Experiment result show that the proposed preprocessing method improves the cell segmentation performance compared to the conventional method.
    번역하기

    The automated segmentation technique of cell region in Bio Images helps biologists understand complex functions of cells. It is mightly important in that it can process the analysis of cells automatically which has been done manually before. The conve...

    The automated segmentation technique of cell region in Bio Images helps biologists understand complex functions of cells. It is mightly important in that it can process the analysis of cells automatically which has been done manually before. The conventional methods for segmentation of cell and nuclei from multi-channel images consist of two steps. In the first step nuclei are extracted from DNA channel, and used as initial contour for the second step. In the second step cytoplasm are segmented from Actin channel by using Active Contour model based on intensity. However, conventional studies have some limitation that they let the cell segmentation performance fall by not considering inhomogeneous intensity problem in cell images. Therefore, the paper consider correlation between DNA and Actin channel, and then proposes the preprocessing algorithm by which the brightness of cell inside in Actin channel can be compensated homogeneously by using DNA channel information. Experiment result show that the proposed preprocessing method improves the cell segmentation performance compared to the conventional method.

    더보기

    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 관련연구
    • Ⅲ. 멀티채널 간 상관성 기반 전처리 알고리즘
    • 요약
    • Abstract
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 관련연구
    • Ⅲ. 멀티채널 간 상관성 기반 전처리 알고리즘
    • Ⅳ. 실험 및 결과
    • Ⅴ. 결론
    • 참고문헌
    • 저자소개
    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 "http://www.mathworks.com/steve/2006/06/02/cell-segmentation"

    2 P. Bamford, "Unsupervised Cell Nucleus Segmentation with Active Contours" 71 : 203-213, 1998

    3 M. Boutros, "Genome-wide RNAi analysis of growth and viability in drosophila cells" 303 : 832-835, 2004

    4 W. K. Pratt, "Digital Image Processing" Wiley 1978

    5 P. Yan, "Automatic Segmentation of High Throughput RNAi Fluorescent Cellular Images" 12 : 109-117, 2008

    6 G. Xiong, "Automated segmentation of Drosophila RNAi fluorescence cellular images using deformable models" 53 (53): 2415-2424, 2006

    7 L. B. Lucy, "An iterative technique for rectification of observed distributions" 79 : 745-765, 1974

    8 C. Wahlby, "Algorithms for cytoplasm segmentation of fluorescence labelled cells" 24 : 101-111, 2002

    9 N. Otsu, "A threshold selection method from gray level histograms" 9 (9): 1979

    1 "http://www.mathworks.com/steve/2006/06/02/cell-segmentation"

    2 P. Bamford, "Unsupervised Cell Nucleus Segmentation with Active Contours" 71 : 203-213, 1998

    3 M. Boutros, "Genome-wide RNAi analysis of growth and viability in drosophila cells" 303 : 832-835, 2004

    4 W. K. Pratt, "Digital Image Processing" Wiley 1978

    5 P. Yan, "Automatic Segmentation of High Throughput RNAi Fluorescent Cellular Images" 12 : 109-117, 2008

    6 G. Xiong, "Automated segmentation of Drosophila RNAi fluorescence cellular images using deformable models" 53 (53): 2415-2424, 2006

    7 L. B. Lucy, "An iterative technique for rectification of observed distributions" 79 : 745-765, 1974

    8 C. Wahlby, "Algorithms for cytoplasm segmentation of fluorescence labelled cells" 24 : 101-111, 2002

    9 N. Otsu, "A threshold selection method from gray level histograms" 9 (9): 1979

    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    동일학술지 더보기

    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    인용정보 인용지수 설명보기

    학술지 이력

    학술지 이력
    연월일 이력구분 이력상세 등재구분
    2027 평가 재인증평가 신청대상 (재인증)
    2021-01-01 등재 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
    2018-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2015-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2008-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2007-05-04 학회명변경 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association KCI등재후보
    2007-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2006-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
    2004-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
    더보기

    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.21 1.21 1.26
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.29 1.25 1.573 0.33
    더보기

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼