Features

• 01

  뇌영상 데이터(전자현미경, 형광현미경 등)를 분석하기 위한 이미지 처리, 분석 정보 구축, 시각 분석 등을 제공

• 02

  세포 분할을 위한 딥러닝 기술, 뉴런 구조 분할을 위한 딥러닝 기술, 미토콘드리아와 같은 세포 소기관을 검출하기 위한 딥러닝 기술 등이 포함되어 있음

• 03

  기존에 여러 툴/시스템을 조합하여 수행해야 했던 작업들을 하나의 통합 프레임워크 안에서 수행할 수 있어 반복적 워크플로우의 검증 및 관리가 쉽고 보다 효율적인 작업을 가능하게 함

Technologies

• 01

  약물 반응성 분석을 위한 세포 소기관 시각 분석 기술

  - 화학 처리를 한 여러 뉴런 샘플의 미토콘드리아 형태적 차이 분석을 통한 약물 반응성 분석을 수행할 수 있는 시각 분석 기술
  - 뉴런 현미경 영상에서 인터랙티브 딥러닝을 통해 정밀한 뉴런 구조 분리와 미토콘드리아 검출을 수행할 수 있음
  - 본 기술에 대한 연구 논문이 IEEE TVCG 저널에 게재됨(2023년)

  

• 02

  신경 퇴행성 질환 연구를 위한 뉴런 구조 시각 분석 기술

  - 뉴런에 존재하는 소기관인 신경 물질 전달을 담당하는 스파인 구조의 형태적 분석을 통해 알츠하이머, 파킨슨병과 같은 신경 퇴행성 질환의 기전을 연구할 수 있는 시각 분석 기술
  - 스파인 구조에 대한 고차원 형태적 특성을 구축하고, 머신러닝 분류기를 통해 각 스파인의 표현형을 분류할 수 있음
  - 본 기술에 대한 연구 논문이 IEEE TVCG 저널에 게재됨 (2022년)

  

• 03

  뇌신경 연결망 분석을 위한 데이터 플로우 기반 프로그래밍 기술

  - Terabyte-scale 전자현미경 뇌영상 데이터를 인터랙티브하게 처리하고 시각화 할 수 있는 데이터플로우 기반 프로그래밍 기술
  - 뇌영상 데이터에서 각 세포 분할, 각 세포의 형태적 특징 추출, 이상 세포 탐지, 세포 위치적 분포 분석 등을 수행할 수 있음
  - 본 기술에 대한 연구 논문이 IEEE Access 저널에 게재됨 (2021년)

  

Achievements