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| 목차 |
부제 : Lipid Droplet Tracking Method using Optical Flow in 3D Cell Image Data
요약
Abstract
1. 서론
2. 추적기법의 구조
3. 추적기법의 구현
4. 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 계획
References
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| 국문초록 |
| 광 회절 단층촬영 기술은 살아있는 세포를 부가적인 처리없이 3차원 볼륨영상 데이터로 획득하는 기술로 최근 다양한 성과를 보였다. 획득한 세포 영상을 통해 다양한 분석이 가능하나 이를 위해 세포소기관 중 하나인 지질방울을 수동으로 라벨링하여 물체를 추적하는 등 이를 지원하는 기술이 부족한 상황이다. 본 논문에서는 옵티컬 플로우를 이용하여 3차원 세포 영상에 적용할 수 있는 자동화된 지질방울 추적기법을 제안한다. 본 기법은 옵티컬 플로우로부터 지질방울의 움직임을 추정하며 이를 지질방울 위치추정방법, 라벨링방법 등을 통해 처리하여 한번에 영상 내에 존재하는 모든 지질방울에 대한 개별적인 추적을 가능하게 한다. 또한 추적이 진행됨에 따라 누적되는 알고리즘의 오차를 해결하기 위해 이를 3가지 방법으로 구현하고 그 성능을 헬라세포와 간세포 영상에 대해 정성적, 정량적으로 비교함으로써 지질방울의 위치를 매핑하여 추적하는 프레임별 추적방법이 광 회절 단층촬영영상에 알맞는 최적의 추적기법임을 제시하였다. |
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| 영문초록 |
| Optical Diffraction Tomography is a technique used to acquire a three-dimensional volumetric image data set of living cells without additional treatment. While there has been various achievements made in the imaging technique, not yet much in those tools to support analysis based on the acquired image data. In this paper, we propose an automated lipid droplet tracking method which can be applied to 3D cell images using optical flow. The proposed method estimates the motion of lipid droplet from optical flow, and enables individual tracking of all lipid droplets present in the image at once through lipid droplet position estimation and labeling process. Additionally, we implemented the tracking method in three ways to resolve the accumulated errors from the algorithm as the tracking progresses. The performance was then compared their qualitatively and quantitatively using HeLa cell and hepatocyte cell image data. As a result, we found that per-frame tracking method, which traces with mapping lipid droplet positions, was the optimal tracking method suitable for optical diffraction tomography images. |
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| 도움말 |
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| [우주] 우주과학발달에 따른 실생활 응용 |
| 국립환경연구원 자료집 중 생태분야에 관한 자료 |
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