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브레인보우 영상에서 방향성 기반 축색돌기 추적

Title
브레인보우 영상에서 방향성 기반 축색돌기 추적
Other Titles
Axon tracing based on object direction for Brainbow image
Authors
이지혜
Issue Date
2011
Department/Major
대학원 컴퓨터공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
김명희
Abstract
Development of Confocal microscope makes it possible to observe each of neurons. Especially the understanding of neuronal network architecture is important to investigate the cause of nervous diseases such as schizophrenia or autism. However there are some limitations when you use only one dye for imaging because of the resolution problem of microscope. Recently, people think the discovery of target genome detection technique using homologous recombination is a new solution to overcome the limitations. The scientist can invert the target gene in mouse and fluorescent protein emits with different ratio using the transgenic mouse. Therefore, each of neurons has different color information which makes it easier neuron distinction. It is necessary to map neural circuit in order to understanding the neural structure. To do this, we need to separate the axon which is largest part of neuron and trace the axonal morphology in 3D space. But it is difficult because of non-uniform color distribution and complicated structure of axons. To overcome the current limitation, we suggest the 3D axon tracing technique based on color and structural direction. In this paper, we get the initial point position automatically in first image plane using the maximum intensity information. And we get the main color of axons using Fuzzy C-mean clustering. Finally, we trace the identical axon using the minimum cost matrix based on position, color and structural direction. The result shows that the running time reduces and it is successful that trace the axon when it is laid with the image plane. We evaluate an accuracy of the proposed approach by comparing with the results of each of steps and the manual results.;고해상도 공초점 현미경의 발달은 이전에는 관찰하기 어려웠던 개별 세포 단위의 구별을 가능하게 하였다. 특히 뇌 신경세포의 관찰을 통한 신경세포 구조의 이해는 자폐증이나 정신분열증과 같은 신경세포 연결 구조에 문제가 있는 질환들의 원인을 규명하는데 중요한 지표가 된다. 하지만 뇌 신경세포와 같은 경우 세포의 높은 밀집도에 비하여 낮은 해상도 문제로 인해 기존의 단일 형광 단백질을 이용한 관찰에는 한계가 존재하였다. 최근 현미경의 발달과 더불어 DNA절편 사이의 상동재조합(homologous recombination) 기술을 이용하여 포유류의 게놈(genome)에서 목표 유전자를 찾는 방법이 발견되면서 위와 같은 한계 극복이 시도되고 있다. 이는 쥐의 게놈에서 목표 유전자를 찾아 변형하여 서로 다른 비율로써 형광 단백질을 발광하도록 한다. 그 결과 개별 신경세포들은 서로 다른 색상으로 표현되며, 복잡하게 얽혀 있는 개별 뇌 신경세포를 보다 잘 구별할 수 있도록 해준다. 신경세포 구조를 이해하기 위해 신경세포간의 연결 구조의 지도화 및 가시화가 필요하다. 이를 위해서는 신경세포의 가장 큰 줄기인 축색돌기를 구별하고, 3 차원 공간에서 각 축색돌기들이 어떻게 뻗어 있는지 그 형태를 추적하는 과정이 필수적이다. 그러나 개별 축색돌기의 색상 분포가 고르지 않고, 축색돌기의 형태학적 복잡성 등으로 인해 개별 축색돌기의 추적에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 개별 축색돌기의 구조를 파악하기 위해 3 차원 공간에서 추적한다. 영상의 밝기(intensity) 정보만을 고려한 기존의 추적 접근법으로는 명암도 분포가 고르지 않는 광학 현미경의 특성을 고려할 때 정확한 추적 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 최대 밝기 값을 이용하여 축색돌기의 중심점을 얻고, 군집화 분류 기법을 적용하여 개별 축색돌기의 색상을 정의한다. 데이터의 위치, 색상, 방향성 정보를 기반으로 최소 비용 방법을 적용하여 정확한 형태 구조를 추적한다. 축색돌기의 초기 시작점을 밝기와 색상 정보에 기반하여 자동화함으로써 사용자의 수동 입력에서의 오차 및 수행 시간을 줄였다. 뿐만 아니라 축색돌기의 방향성을 고려한 추적 알고리즘을 제안함으로써 서로 얽혀 있거나 구부러져 있는 경우 및 단면 영상에 평행하게 놓여져 있는 형태에 효과적인 추적을 가능하게 한다. 이 방법은 각 단계의 수행 여부에 따른 결과와의 비교 및 최종 결과에 대한 수동 추적 결과와의 비교를 통해 각 단계의 타당성과 신뢰성을 검증하였다.
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일반대학원 > 컴퓨터공학과 > Theses_Master
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