셀 카운팅은 세포의 성장을 분석하는 방법으로써 생물학연구에서 가장 많이 사용된다. 최근까지도 다양한 자동 셀 카운팅 기법이 제안되고 있지만 암세포와 같이 분열 속도가 빠르고 군집하려는 성질을 갖는 세포들은 분리 및 검출이 쉽지 않아 세포 이미지 분석을 통하여 셀 카운팅의 신뢰도를 높이기가 어렵다. 본 논문에서는 암 연구의 연구재료로 매우 보편적으로 사용되는 HeLa 세포 이미지 분석을 이용한 자동 셀 카운팅 방법을 제시한다. 세포막 추출 기반의 세포 분할 알고리즘을 통하여 세포의 형태적 상황을 구분하고, 세포 간 경계가 희미한 세포군집 내의 세포 분할을 위하여 역추적 알고리즘을 사용함으로써 셀 카운팅 정확도를 높인다. 실험을 통하여 제안하는 세포 분할 알고리즘이 기존의 세포 분할 알고리즘에 비해 정확함을 입증하였고, 결과적으로 매우 높은 자동 셀 카운팅 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
A colony counting on a petri-dish is a laborious task in microbiology fields that automated counting systems are needed. But lots of such systems are high price that majorities of labs rely on the manual counting and it is a time consuming and laborious job. In this study, an attempt was made to select the relative atmospheric correction method for the water quality factors extraction from the satellite image data. And also, the time-series analysis of the water quality factors was performed by using the multi-temporal image data. The result shows that the proposed method can be commercialized with low prices.
The almost existing automated pedestrian systems are not well suited to the task of counting pedestrians in outdoor environments, and little is known about their effectiveness and accuracy. In this paper, we proposed a system to count pedestrians in crowds from a outdoor camera. And we describes pedestrian counting which detects and count moving people based pixel counting. This method is intended to estimates the number of people in outdoor environment.
Accurate counting and packaging pills is one of the most fundamental works of the pharmaceutical industry. But it is so labor consuming and very hard to be automated. As the pharmaceutical industry is growing bigger, the need of counting and packaging automation is increasing to obtain effective mass production. Precise and quick sensing is required in the counting and processing of quickly dropping pills to improve the productivity. There are many trials for this automation and automatic machine. But the performance of the existing counting machine varies with the size, shape and the dispersion degree of pills In this research, authors design the counting and packing machine of medicinal pills that is more accurate and highly trustworthy After getting analog signal from optical sensor, pill passage is discriminated from chosen characteristic feature using microprocessor.
As the pharmaceutical industry grows and becomes more competitive, the need of automation increases to establish effective mass production and to maintain consistent quality control. Accurate counting and packing of medicinal pills is one of the most essential processes that the automation can benefit. In conventional automated counting and packing processes, the performance of counting process varies with the size, the shape and the dispersion degree of pills. In this research, the authors developed a new pill-counting algorithm based on carefully analyzed characteristics of the pill-drop behavior. Also a new scheme for the packing of an exact number of pills has been implemented. A pill counting and packing machine with the new pill-counting algorithm and the new packing scheme has been constructed and put in an actual production line. To achieve precise and quick sensing of pills dropping at a high speed from the preceding processors, the machine uses non-contact photo sensors. Experimental results from the actual process using the machine are included to verify the effectiveness of the proposed algorithm and the machine.
In this study, we developed a counting method for non-contact ID cards using an optical fiber displacement sensor instead of the traditionally used friction counting method. The proposed method has the advantage of high speed and automated measurement. For counting non-contact ID cards, an H-type optical fiber sensor, jig part, and counting program are developed separately to build the system and adjust it. Through the experimental test results, it was confirmed that counting is possible with one type of international ID card and one type of financial security card based on ISO7810. Furthermore, by applying the proposed method to 100 ID cards 100 times repeatedly, it was confirmed that it has high accuracy and an error ratio of 0%. We experimentally demonstrated that the proposed counting method for non-contact ID cards using an optical fiber displacement sensor can perform measurements with high accuracy and high speed.
Objectives: An image processing program for asbestos fibers analyzing the gradient components and partial linearity was developed in order to accurately segment fibers. The objectives were to increase the accuracy of counting through the formulation of the size and shape of fibers and to guarantee robust fiber detection in noisy backgrounds. Methods: We utilized samples mixed with sand and sepiolite, which has a similar structure to asbestos. Sample concentrations of 0.01%, 0.05%, 0.1%, 0.5%, 1%, 2%, and 3%(w/w) were prepared. The sand used was homogenized after being sieved to less than $180{\mu}m$. Airborne samples were collected on MCE filters by utilizing a personal pump with 2 L/min flow rate for 30 minutes. We used the NIOSH 7400 method for pre-treating and counting the fibers on the filters. The results of the NIOSH 7400 method were compared with those of the image processing program. Results: The performance of the developed algorithm, when compared with the target images acquired by PCM, showed that the detection rate was on average 88.67%. The main causes of non-detection were missing fibers with a low degree of contrast and overlapping of faint and thin fibers. Also, some duplicate countings occurred for fibers with breaks in the middle due to overlapping particles. Conclusions: An image detection algorithm that could increase the accuracy of fiber counting was developed by considering the direction of the edge to extract images of fibers. It showed comparable results to PCM analysis and could be used to count fibers through real-time tracking by modeling a branch point to graph. This algorithm can be utilized to measure the concentrations of asbestos in real-time if a suitable optical design is developed.
본 연구에서는 이미지 분석 프로그램을 통해 액적 내 박테리아 세포의 개수를 측정하는 코딩-기반의 자동화된 세포 계수 방법을 제시하였다. 먼저, 형광 이미지 기반의 분석을 위하여, 형광단백질을 발현하는 균주를 담지한 액적을 형성하고 이를 광학 및 형광 현미경을 이용하여 분석 결과를 나타냈다. 액적의 관찰을 용이하게 위하여 유리 그리드에 도포하고, 촬영한 광학 이미지를 통해 분석하고자 하는 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 동일한 위치에서 촬영한 형광 이미지에서 앞서 지정된 영역 속 특정 임계 값을 넘는 형광 신호를 계수하여 세포 수를 정량화 하였다. 또한 서로 다른 농도의 항생제를 처리한 액적 내 박테리아의 시간에 따른 세포 개수 변화의 차이를 추적하였다. 30분 간격으로 동일한 위치에서의 형광 이미지들을 동시에 분석함으로써 시간에 따른 세포 개수 변화를 도출하였고, 본 계수법의 성능을 실험적으로 검증하였다. 본 논문의 방법은 외부 분석 프로그램을 이용한 기존 방법 대비 분석 시간을 15배 가량 단축하고, 99%의 정확도를 보이는 것으로 확인되었다. 더 나아가 사용자의 연구의 방향에 맞춰 제시된 코드의 확장 수정을 통해 다양한 종류의 세포 계수 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
Fluorescence in situ hybridization (FISH) is a technique to visualize specific DNA/RNA sequences within the cell nuclei and provide the presence, location and structural integrity of genes on chromosomes. A confocal Whole Slide Imaging (WSI) scanner technology has superior depth resolution compared to wide-field fluorescence imaging. Confocal WSI has the ability to perform serial optical sections with specimen imaging, which is critical for 3D tissue reconstruction for volumetric spatial analysis. The standard clinical manual scoring for FISH is labor-intensive, time-consuming and subjective. Application of multi-gene FISH analysis alongside 3D imaging, significantly increase the level of complexity required for an accurate 3D analysis. Therefore, the purpose of this study is to establish automated 3D FISH scoring for z-stack images from confocal WSI scanner. The algorithm and the application we developed, SHIMARIS PAFQ, successfully employs 3D calculations for clear individual cell nuclei segmentation, gene signals detection and distribution of break-apart probes signal patterns, including standard break-apart, and variant patterns due to truncation, and deletion, etc. The analysis was accurate and precise when compared with ground truth clinical manual counting and scoring reported in ten lymphoma and solid tumors cases. The algorithm and the application we developed, SHIMARIS PAFQ, is objective and more efficient than the conventional procedure. It enables the automated counting of more nuclei, precisely detecting additional abnormal signal variations in nuclei patterns and analyzes gigabyte multi-layer stacking imaging data of tissue samples from patients. Currently, we are developing a deep learning algorithm for automated tumor area detection to be integrated with SHIMARIS PAFQ.
나노 바이오산업의 발전과 더불어 세포 성장 과정에서 발견되는 세포의 이동, 분열, 통합, 아포토시스(apoptosis), 모양 변형, 세포들 간의 상호 작용 등을 포함하는 세포의 행동을 분석하기 위한 자동화된 시스템의 개발은 매우 중요하다. 본 연구에서는 세포 배양 과정에서 광학현미경을 통해 얻은 세포의 실시간 이미지들의 변화/변형 과정을 2D 또는 3D 분석 하기위한 전처리 방법과 세포와 클러스터(둘 이상의 세포의 결합)를 자동 식별하기 위한 방법, 시간의 흐름에 따라 변화되는 세포와 클러스터의 개수를 계수하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법들은 30분 간격으로 촬영한 3T3 세포 배양 이미지들을 이용하여 실험하였으며 세포 및 클러스터를 분류하고 각각의 개수를 자동계수한 결과 평균 99.8%의 정확도를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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