딥러닝 기반 암세포 표현형 정량 영상분석

Deep learning-based quantitative phenotypic image analysis of cancer cells

연구 내용

현미경 영상의 화질과 정량 정보를 개선하고 암세포 표현형을 딥러닝으로 분류·특성화하는 연구

본 분야는 생체 현미경에서 획득되는 비균일 조명, 위상차 간섭 링, 아티팩트 등으로 인해 세포 형태학 특징을 안정적으로 추출하기 어려운 문제를 다룹니다. 연구에서는 CNN 기반 초해상 및 정량화 정보 개선을 통해 신뢰도 높은 관측을 확보하고, 3D phase contrast microscopy에서 세포 영역을 단일 세포 단위로 처리한 뒤 형태학적 특징량을 체계적으로 구성합니다. 또한 scaled principal component analysis와 강도 분포 기반의 대표 특징량 추출을 결합하여 활성·비활성 상태 분류 정확도를 향상시키는 차별성을 보유합니다. 이를 정밀 진료의 보조적 의사결정에 활용하는 것을 목표로 합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 현미경 영상의 ground truth 정합성과 관측 품질을 개선하기 위해 CNN 기반 super-resolution 및 정량화 정보 개선 방법을 검토했습니다. 이후에는 3D phase contrast microscopy 영상에서 비균일 조명 보정과 전역 임계 기반 아티팩트 보정, 단일 세포 검출 절차를 포함하도록 파이프라인을 확장했습니다. 다음 단계로는 대표 단면과 PCA 기반 특징 공간을 구성하여 비대칭 확산에 따른 간섭 패턴 영향을 줄이고, 강도 프로파일의 국소 피크를 이용해 형태학적 특징량을 정량화하는 방향으로 발전했습니다. 최근에는 추출된 특징량을 딥러닝 분류기에 연결해 약물 반응 평가에 필요한 표현형 프로파일링 성능을 높이는 연구를 수행했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

암세포 형태학 기반 진단 보조
약물 반응 예측 모델 고도화
세포 표현형 자동 분류 파이프라인
현미경 영상 전처리 표준화
3D phase contrast 데이터 분석 자동화
정밀 진료용 정량 지표 생성
영상 기반 바이오 마커 발굴 지원
실험 재현성 향상용 품질 관리
임상 전 단계 스크리닝 시스템
다양한 현미경 조건 적응형 모델