인체의 기도 내 섬모 세포는 세포간의 동기화된 고 속의 움직임을 통하여 호흡기를 통하여 들어오는 유해한 물질을 제거하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 자동화된 영상처리 기법을 기반으로 CBF를 객관적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 연구하였다. 광학 현미경의 세포 영상은 영상 수집 보드를 통하여 연속적으로 디지털화 된다. 이러한 디지털 영상으로부터 분석에 필요한 신호가 추출되고 분석된다. 획득된 영상을 현미경의 배율을 고려하여 적당한 크기의 사각형 블록으로 나눈 다음 각각에 대하여 FFT 방법에 의해 파워 스펙트럼을 구한다. 파워 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBF로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF분포를 시각적으로 보여주는 CBF 분포도가 구성된다. 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBFD로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF 분포를 시각적으로 보여주는 CBF분포도가 구성된다. CBF분포도는 세포간의 CBF차이를 쉽게 구분할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 CBF분포의 전체적인 변화 양상을 파악하기 쉽게 해준다. 관찰자가 지정하는 다각형의 윈도우 내의 CBF히스토그램 분포를 통하여 세포 또는 세포 크러스트의 특정 부분의 CBF를 측정할 수 있다.
목적 : 종양세포의 증식을 평가하기 위해 radiofluorinated ethyluracil (FEU)과 deoxyadenosine analogue(FAD)를 합성하여 종양의 영상화를 시도하였다. 대상 및 방법 : 5-(2-Fluoroethyl)uracil ([$^{18}F$]FEU)은 2, 4-dimethoxy-5-(2-hydroxyethyl) pyrimidine을 $K^{18}F$와 처리한 후 HBr로 가수분해하여 얻었으며 Fluorodeoxyadenosine은 adenosine의 triacetylated analogue를 $K^{18}F$와 처리하여 얻었다. 생물학적 조직분포는 유방암 세포(13762 NF, 100,000 cells per rat, im)를 쥐에 접종한 후 0.5, 1, 2 및 4시간에 주요장기를 적출하여 %ID/g을 측정하고 자가방사영상은 방사성의약품 투여 45분 후에 얻었다. PET 영상은 VX-2 종양을 접종한 가토를 이용하여 얻었다. In vitro cell proliferation assay는 사람의 말초단핵구를 이용하였다. 결 과 : In vitro assay상 ([$^{18}F$]FEU는 세포증식시 DNA/RNA에 결합함을 시사하였다. ([$^{18}F$]FAD와 ([$^{18}F$]FEU의 종양/비종양 방사능 섭취비는 시간경과에 따라 증가하였으며 ([$^{18}F$]FAD와 ([$^{18}F$]FEU를 이용한 자가방사영상과 ([$^{18}F$]FEU를 이용한 PET 영상에서 종양을 잘 관찰할 수 있었다. 결 론 : ([$^{18}F$]FAD 및 ([$^{18}F$]FEU를 이용하여 종양세포의 증식을 PET 영상에서 평가할 수 있으리라 사료된다.
본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.
척수 뇌실막세포종은 일반적으로 성인에서 척수 내에 위치한다. 경막내 수외 척수 뇌실막세포종은 극히 드물다. 대부분의 척수 뇌실막세포종은 MRI에서 다양한 조영증강을 보인다. 저자는 MRI에서 조영증강을 보이지 않으며, 병리학적으로 확인된 52세 여자 환자의 경막내 수외 뇌실막세포종을 경험하여 이에 대해 보고하고자 한다.
본 연구에서는 최근 발생한 집중호우 사례들 중 예보가 어려워 피해가 컸던 두 사례(2010년 9월 21일, 2011년 8월 9일)에 대해 적외영상과 수증기영상의 시 공간적인 변화 특성을 분석하였다. 두 사례에서 한반도지역에 집중호우를 유발한 대류 세포들은 적외영상에서 하층운이 광범위하게 분포하고 수증기 영상에서는 명역과 암역의 경계(boundary)에서 생성되는 특징을 보였다. 또한 대류 세포들의 이동속도 차에 의한 총 5번의 병합과정 중 4번의 병합과정에서 대류 세포들의 병합 후 대류 세포는 더욱 발달되었으며 강수 강도도 급격하게 강화되었다. 대류시스템에서의 강우강도 변화는 휘도온도의 평균보다 최소 휘도온도의 시간적 변화와 밀접하게 관련된 것으로 판단되며 대류 세포들의 병합도 집중호우의 강도 변화에 영향을 주는 주요 인자로 생각된다. 대류 세포들의 병합은 영상동화를 통해 어느 정도 예측이 가능하지만 대류 세포의 탐지는 적외 및 수증기 영상 모두에서 일정 강도 이상 발달한 상태에서만 탐지가 가능하였다.
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.
본 논문에서는 적응적 관심영역(AAW: Adaptive Attention Window)에 기반한 세포영상 분할 기법을 제안한다. 적응적 관심영역은 분할하기 위해, 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우(IAW: Initial AW)를 생성한다. 생성된 초기 관심윈도우는 쿼드-트리 분할을 이용하여 실제의 관심영역(ROI: Region of Interest)과 유사한 크기가 될 때까지 축소된다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포 영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리 시간을 줄이기 위해서 사용된다. 마지막으로 적응적 관심영역 안에서 영역을 분할하고, 관심영역만을 분리하기 위한 영역 병합과 제거를 수행한다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 영상 분할 결과를 보여준다.
뇌실막세포종은 일반적으로 성인의 척수내 위치에서 발견된다. 경막내 수외 뇌실막세포종은 드물다. 또한, 뇌실막세포종은 일반적으로 출혈 없이 T1 강조영상에서 등- 또는 저신호강도를 나타낸다. 저자들은 43세 여성에서 발생한 드문 출혈을 동반하며 T1 강조영상에서 고신호강도를 보인 경막내 수외 뇌실막세포종으로 확진된 1예를 보고하고자 한다.
볼륨데이터에서 관심대상의 특징을 추출하기 위해서 3D레이블링을 3차원 세포영상의 분석에 적합한 레이블링 방법인 SIL(slice Information base labeling)을 제안하였다. SIL은 각 슬라이스 정보를 이용하여 레이블링을 수행하므로 영상의 특징에 안는 레이블링으로의 확장이 유용하고 메모리 효율이 높다. 몇 개의 실험 영상으로 다른 방법과 비교한 결과 성능면에서도 우수 결과를 얻었다. 또한 레이블링을 통해서 얻어진 피쳐값으로 세포 영상을 분석하였으며, 콘포컬 현미경 영상을 이용하였을때 실험영상에서 결과를 추출하는데 걸린 시간은 SIL방법이 기존 방법보다 2배 가량 빨랐다. 다양한 3차원 에이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만,3차원 세포영상의 분석에는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.
메르켈 세포암종은 드문 악성 피부종양으로 주로 두경부에 발생한다. 저자들은 몸통에 발생한 병리학적으로 확진된 메르켈 세포암종의 그레이스케일 및 색 도플러 초음파 소견과 자기공명영상 소견을 보고하고자 한다. 메르켈 세포암종은 초음파상 비균질 에코를 보이고 피부 및 피하층에 수직방향으로 저에코의 '연기기둥' 같은 선형 띠를 가지고 있었으며 내부에 혈류가 약간 증가되어 보였다. 한편 T1강조 자기공명영상에서 저신호강도, T2 및 양자밀도강조영상에서 같은 층에 저신호강도의 선형띠와 함께 고신호강도로 보였으며, 강한 조영증강을 보였다. 메르켈 세포암종의 영상 소견이 비특이적으로 알려져 있지만, 이러한 특징적인 소견들은 이 질환을 조기 진단하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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