광간섭단층촬영 (Optical coherence tomography, OCT) 기술은 바이오 기술 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 광학 이미징 기술 중 한 가지가 되었다. OCT의 높은 민감도, 고해상도, 실시간 영상 획득 및 비 파괴의 특징들은 생물학적 물질 내부의 형태학적 구조의 특성화를 가능하게 했다. OCT 기술은 주로 마이켈슨 간섭 이론을 기반으로 하며 ...
광간섭단층촬영 (Optical coherence tomography, OCT) 기술은 바이오 기술 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 광학 이미징 기술 중 한 가지가 되었다. OCT의 높은 민감도, 고해상도, 실시간 영상 획득 및 비 파괴의 특징들은 생물학적 물질 내부의 형태학적 구조의 특성화를 가능하게 했다. OCT 기술은 주로 마이켈슨 간섭 이론을 기반으로 하며 생체 내, 생체 외, 원위치 표본의 단층 영상 획득이 가능하다. 그러므로 OCT는 기본적으로 각막과 망막을 진단하는 안과에 적용되어 활용되어왔다. 또한, OCT는 수 마이크로미터 (5~10 μm)의 해상도로 단면 영상 획득이 가능하여 치과 및 피부과, 심장학과, 이비인후과 등의 다양한 의료분야에 광범위하게 사용되고 있다. 형태학적 변화 기반의 질병의 조기진단은 OCT의 주요 응용분야였고, OCT는 질병이 진행되는 과정이나 진행 과정에 따른 마이크로 미터 범위의 구조적인 변화를 검출하여 시각화하기에 적합한 기술이다. OCT의 응용분야는 인간의 질병을 조기진단 하는 것에만 국한되지 않고, 식물재료의 질병 진단에도 적용되었다. OCT가 다양한 분야로 광범위하게 적용됨에 따라, 2-차원 3-차원 영상은 질적으로 확인되었고 식물 질병에 대한 명확한 검증이 제공되었다. 그러나, 단층 영상이 특정 식물의 질병에 대해 명확한 진단 정보를 제공할 수 없을 때 2차원 OCT 영상의 질적인 한계가 일어나며, 깊이 방향의 불충분한 단층 정보로 인해 진단 정보의 정확도가 떨어진다. 그러므로 농업 응용분야에서 정밀한 검사뿐만 아니라 정량화 성능을 향상시킬 수 있는 OCT 기반 대체 기술의 필요성이 강조되었다. 본 연구에서 우리는 OCT의 2-차원 및 3차원 영상들만으로 분류되거나 진단될 수 없는 식물 재료의 물리적 상태를 빠르고 명확하게 분류 할 수 있는 OCT 깊이 정보 프로파일알고리즘을 개발했다. OCT에서 2차원 영상의 층 두께 측정을 위한 관심영역(Region of interest, ROI) 내의 다층 각각의 깊이들에서 평균 신호들에 대한 진폭 신호 강도와 광 감쇠 계수가 일어날 수 있다. 그러므로 진폭 신호의 스캔은 이상적인 해결방안으로 고려된다. 이것은 특정 단층의 깊이 프로파일을 강조하는데 활용 될 수 있으며 깊이 프로파일을 통해 산출된 매개변수 및 측정 결과는 형태학적 변화의 정량화를 위해 사용될 수 있다. 이러한 기본 개념을 바탕으로, 진폭 스캔의 OCT 신호 강도는 깊이 프로파일 알고리즘을 개발하는 것에 사용될 수 있었고, 이는 다층 구조 및 흡수 계수의 변화로 인해 단면 영상만을 통한 검사가 수행되기 어려울 때 식물 재료의 질병 검사를 위한 필수적인 요소가 되었다. 이 알고리즘에서 명확하게 구별 가능한 강도 피크가 2차원 OCT 영상 내 특정 ROI의 측정된 식물 재료의 층들과 일치한다. 강도 피크 측정 알고리즘은 최대 강도를 각각의 깊이에서 순차적으로 감지하여 검출한다. 깊이 스캔의 N개의 모든 피크는 강도 인덱스를 일치시켜 선형으로 재배열하여 평평한 영상으로 다음으로, 재배열된 평평한 깊이 스캔들은 합산되어 평균화되었다. 안정된 강도 프로파일을 얻기 위해 깊이 스캔 강도들은 최대값으로 나누어져 정규화되었다. 추가적으로, 소프트웨어 내에 잡음 제거 없이 명확한 강도 플롯을 얻을 수 있도록 스펙클 잡음 보완을 위한 중간 값 필터를 구현하였다. 깊이 프로파일 알고리즘은 식물 재료 관련 실험을 위해 개발되었기 때문에 식물 세포의 굴절률은 깊이 스캔과 횡단면에 적용되었다. 획득 된 깊이 프로파일의 강도 피크 정보는 2-차원 및 3-차원 OCT 영상 정보를 사용하여 얻어질 수 없는 식물 질병의 진행을 검사하기 위한 사용에 적합했고, 정량적 층 두께 정보뿐만 아니라 형태학적 변화를 명확하게 확인시켰다. 개발된 깊이 프로파일 알고리즘의 정확도 향상을 위해 다중 단면 영상에 대한 피크 검출이 수행되었고 평균화하여 임계 영역을 획득하였다. 이로 인해 알려지지 않은 식물 표본의 진단이 가능해졌다. 또한, 개발 된 깊이 프로파일 알고리즘은 사과에 얼룩이 생기는 질병, 배에 딱지가 생기는 질병, 원형 잎에 반점이 생기는 질병 및 사과 열매가 썩는 병과 같은 다양한 종류의 잎 병을 검출하여 높은 신뢰성을 확인하고 그 결과가 상관 관계가 있음을 확인하기 위해 다양하게 적용되었다. 식물과 관련된 질병의 검출에 추가적으로, 다양한 성장 촉진을 위한 생화학 용액에서 발아 된 식물 종자의 성장 촉진에 대한 생화학적 영향을 조사하기 위해 개발 된 깊이 프로파일 알고리즘을 사용하여 최적의 성장 촉진 화합물을 확인하였다. 개발된 깊이 프로파일 알고리즘은 식물 표본의 물리적 상태 차이에 따라 강도 패턴의 중요한 차이를 검사하기 때문에 본 연구에서 개발 된 깊이 프로파일 분석 알고리즘은 즉각적인 감도 향상에 필수적인 기술이 될 것으로 기대되며 기존의 기초 검사 방법의 한계를 보완 할 수 있는 농업 검사 기술이 될 수 있다. 제 2장에서 식물 질병 판독을 위한 피크 측정 이론과 깊이 프로파일 알고리즘을 기반으로 임계 값 확인을 설명하는 것을 포함하는 광간섭단층영상 기술의 깊이 프로파일 알고리즘 개발에 대해 기술한다. 제 3장에서는 감나무 잎 표본에서 둥근 무늬 낙엽 병의 비파괴적 형태 변화를 판별하기 위한 광간섭단층촬영 기술의 필수적인 기능으로써 개발한 깊이 프로파일 알고리즘의 적용 가능성을 강조하고 확인한다. 제 4장에서는 종자 발아율 확인을 위해 깊이 프로파일 알고리즘 기반의 정량화 구현, 현장에서 잎의 상태 확인을 위해 웨어러블 광간섭단층촬영 장비를 활용한 깊이 프로파일 알고리즘, 그리고 과일 감 표본의 탄저병 및 생리 장애의 초기 확인을 소개한다. 끝으로, 제 5장에서 이 논문의 요약과 이것의 공헌에 대해 보여준다.
광간섭단층촬영 (Optical coherence tomography, OCT) 기술은 바이오 기술 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 광학 이미징 기술 중 한 가지가 되었다. OCT의 높은 민감도, 고해상도, 실시간 영상 획득 및 비 파괴의 특징들은 생물학적 물질 내부의 형태학적 구조의 특성화를 가능하게 했다. OCT 기술은 주로 마이켈슨 간섭 이론을 기반으로 하며 생체 내, 생체 외, 원위치 표본의 단층 영상 획득이 가능하다. 그러므로 OCT는 기본적으로 각막과 망막을 진단하는 안과에 적용되어 활용되어왔다. 또한, OCT는 수 마이크로미터 (5~10 μm)의 해상도로 단면 영상 획득이 가능하여 치과 및 피부과, 심장학과, 이비인후과 등의 다양한 의료분야에 광범위하게 사용되고 있다. 형태학적 변화 기반의 질병의 조기진단은 OCT의 주요 응용분야였고, OCT는 질병이 진행되는 과정이나 진행 과정에 따른 마이크로 미터 범위의 구조적인 변화를 검출하여 시각화하기에 적합한 기술이다. OCT의 응용분야는 인간의 질병을 조기진단 하는 것에만 국한되지 않고, 식물재료의 질병 진단에도 적용되었다. OCT가 다양한 분야로 광범위하게 적용됨에 따라, 2-차원 3-차원 영상은 질적으로 확인되었고 식물 질병에 대한 명확한 검증이 제공되었다. 그러나, 단층 영상이 특정 식물의 질병에 대해 명확한 진단 정보를 제공할 수 없을 때 2차원 OCT 영상의 질적인 한계가 일어나며, 깊이 방향의 불충분한 단층 정보로 인해 진단 정보의 정확도가 떨어진다. 그러므로 농업 응용분야에서 정밀한 검사뿐만 아니라 정량화 성능을 향상시킬 수 있는 OCT 기반 대체 기술의 필요성이 강조되었다. 본 연구에서 우리는 OCT의 2-차원 및 3차원 영상들만으로 분류되거나 진단될 수 없는 식물 재료의 물리적 상태를 빠르고 명확하게 분류 할 수 있는 OCT 깊이 정보 프로파일 알고리즘을 개발했다. OCT에서 2차원 영상의 층 두께 측정을 위한 관심영역(Region of interest, ROI) 내의 다층 각각의 깊이들에서 평균 신호들에 대한 진폭 신호 강도와 광 감쇠 계수가 일어날 수 있다. 그러므로 진폭 신호의 스캔은 이상적인 해결방안으로 고려된다. 이것은 특정 단층의 깊이 프로파일을 강조하는데 활용 될 수 있으며 깊이 프로파일을 통해 산출된 매개변수 및 측정 결과는 형태학적 변화의 정량화를 위해 사용될 수 있다. 이러한 기본 개념을 바탕으로, 진폭 스캔의 OCT 신호 강도는 깊이 프로파일 알고리즘을 개발하는 것에 사용될 수 있었고, 이는 다층 구조 및 흡수 계수의 변화로 인해 단면 영상만을 통한 검사가 수행되기 어려울 때 식물 재료의 질병 검사를 위한 필수적인 요소가 되었다. 이 알고리즘에서 명확하게 구별 가능한 강도 피크가 2차원 OCT 영상 내 특정 ROI의 측정된 식물 재료의 층들과 일치한다. 강도 피크 측정 알고리즘은 최대 강도를 각각의 깊이에서 순차적으로 감지하여 검출한다. 깊이 스캔의 N개의 모든 피크는 강도 인덱스를 일치시켜 선형으로 재배열하여 평평한 영상으로 다음으로, 재배열된 평평한 깊이 스캔들은 합산되어 평균화되었다. 안정된 강도 프로파일을 얻기 위해 깊이 스캔 강도들은 최대값으로 나누어져 정규화되었다. 추가적으로, 소프트웨어 내에 잡음 제거 없이 명확한 강도 플롯을 얻을 수 있도록 스펙클 잡음 보완을 위한 중간 값 필터를 구현하였다. 깊이 프로파일 알고리즘은 식물 재료 관련 실험을 위해 개발되었기 때문에 식물 세포의 굴절률은 깊이 스캔과 횡단면에 적용되었다. 획득 된 깊이 프로파일의 강도 피크 정보는 2-차원 및 3-차원 OCT 영상 정보를 사용하여 얻어질 수 없는 식물 질병의 진행을 검사하기 위한 사용에 적합했고, 정량적 층 두께 정보뿐만 아니라 형태학적 변화를 명확하게 확인시켰다. 개발된 깊이 프로파일 알고리즘의 정확도 향상을 위해 다중 단면 영상에 대한 피크 검출이 수행되었고 평균화하여 임계 영역을 획득하였다. 이로 인해 알려지지 않은 식물 표본의 진단이 가능해졌다. 또한, 개발 된 깊이 프로파일 알고리즘은 사과에 얼룩이 생기는 질병, 배에 딱지가 생기는 질병, 원형 잎에 반점이 생기는 질병 및 사과 열매가 썩는 병과 같은 다양한 종류의 잎 병을 검출하여 높은 신뢰성을 확인하고 그 결과가 상관 관계가 있음을 확인하기 위해 다양하게 적용되었다. 식물과 관련된 질병의 검출에 추가적으로, 다양한 성장 촉진을 위한 생화학 용액에서 발아 된 식물 종자의 성장 촉진에 대한 생화학적 영향을 조사하기 위해 개발 된 깊이 프로파일 알고리즘을 사용하여 최적의 성장 촉진 화합물을 확인하였다. 개발된 깊이 프로파일 알고리즘은 식물 표본의 물리적 상태 차이에 따라 강도 패턴의 중요한 차이를 검사하기 때문에 본 연구에서 개발 된 깊이 프로파일 분석 알고리즘은 즉각적인 감도 향상에 필수적인 기술이 될 것으로 기대되며 기존의 기초 검사 방법의 한계를 보완 할 수 있는 농업 검사 기술이 될 수 있다. 제 2장에서 식물 질병 판독을 위한 피크 측정 이론과 깊이 프로파일 알고리즘을 기반으로 임계 값 확인을 설명하는 것을 포함하는 광간섭단층영상 기술의 깊이 프로파일 알고리즘 개발에 대해 기술한다. 제 3장에서는 감나무 잎 표본에서 둥근 무늬 낙엽 병의 비파괴적 형태 변화를 판별하기 위한 광간섭단층촬영 기술의 필수적인 기능으로써 개발한 깊이 프로파일 알고리즘의 적용 가능성을 강조하고 확인한다. 제 4장에서는 종자 발아율 확인을 위해 깊이 프로파일 알고리즘 기반의 정량화 구현, 현장에서 잎의 상태 확인을 위해 웨어러블 광간섭단층촬영 장비를 활용한 깊이 프로파일 알고리즘, 그리고 과일 감 표본의 탄저병 및 생리 장애의 초기 확인을 소개한다. 끝으로, 제 5장에서 이 논문의 요약과 이것의 공헌에 대해 보여준다.
The main goal of this dissertation is to introduce the enhanced visualization and depth profile estimation algorithm of optical coherence tomography for diverse applications of in vivo and in situ plant materials. Moreover, the developed techniques were well-utilized for the identification of initia...
The main goal of this dissertation is to introduce the enhanced visualization and depth profile estimation algorithm of optical coherence tomography for diverse applications of in vivo and in situ plant materials. Moreover, the developed techniques were well-utilized for the identification of initial disease symptoms and biochemical effect on growth acceleration of plant materials. Optical coherence tomography has recently emerged as a powerful method for biological and plant material discoveries. However, the utilization of qualitative two dimensional and three dimensional information of OCT to the aforementioned discoveries have been limited due to the less depth visibility, contrast effects, and various refractive indexes of plant structures. To overcome these limitations, we developed a depth profile algorithm for OCT, which is capable of detecting the corresponding signal fluctuation of plant materials in depth direction in any region of interest that mainly based on the refractive index. The main concern of the developed depth profile analysis was to gain a precise quantification according to the signal fluctuations occurred in plant materials, since it is a technique, which discovers numerical and graphical information that are unable to be found from qualitative information. Therefore, the potential applicability of depth profile algorithm integrated OCT to use as an agricultural sensor and measurement tool was extensively enhanced by performing novel extended pre-diagnosing plant disease applications.
The main goal of this dissertation is to introduce the enhanced visualization and depth profile estimation algorithm of optical coherence tomography for diverse applications of in vivo and in situ plant materials. Moreover, the developed techniques were well-utilized for the identification of initial disease symptoms and biochemical effect on growth acceleration of plant materials. Optical coherence tomography has recently emerged as a powerful method for biological and plant material discoveries. However, the utilization of qualitative two dimensional and three dimensional information of OCT to the aforementioned discoveries have been limited due to the less depth visibility, contrast effects, and various refractive indexes of plant structures. To overcome these limitations, we developed a depth profile algorithm for OCT, which is capable of detecting the corresponding signal fluctuation of plant materials in depth direction in any region of interest that mainly based on the refractive index. The main concern of the developed depth profile analysis was to gain a precise quantification according to the signal fluctuations occurred in plant materials, since it is a technique, which discovers numerical and graphical information that are unable to be found from qualitative information. Therefore, the potential applicability of depth profile algorithm integrated OCT to use as an agricultural sensor and measurement tool was extensively enhanced by performing novel extended pre-diagnosing plant disease applications.
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