단백질 매크로 어레이 영상에서 단백질 칩 각각의 특징을 규명하는 것은 중요한 것이다. 사람의 시각에 의한 판단은 많은 단백질 칩 영상을 실험할 경우, 장시간의 관찰과 그로 인한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시뮬레이터를 통한 특성 파악이 필요하게 되고, 매크로 어레이 스캔 영상에 대해 특성 분석을 할 경우 효율을 극대화할 수 있다. 형광 스캔 영상에 있어서, 각 셀의 반응도는 컬러 영상의 R, G, B 분포에 의존하여 왔다. 그러나 중첩되는 영상의 경우는 한쪽으로 구분하여 분류하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 사용자가 원하는 색상에 대한 퍼지측도 값을 적용한 퍼지 적분 값으로서 단백질 칩의 반응색상을 구분 지었다. Scan Array 5000에 의해 구성된 매크로 어레이 형광 영상들에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 모호한 색상에 대해 결정을 내릴 수 있는 요소가 됨을 보여 주었다.
단백질 매크로 어레이 영상에서 단백질 칩 각각의 특징을 규명하는 것은 중요한 것이다. 사람의 시각에 의한 판단은 많은 단백질 칩 영상을 실험할 경우, 장시간의 관찰과 그로 인한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시뮬레이터를 통한 특성 파악이 필요하게 되고, 매크로 어레이 스캔 영상에 대해 특성 분석을 할 경우 효율을 극대화할 수 있다. 형광 스캔 영상에 있어서, 각 셀의 반응도는 컬러 영상의 R, G, B 분포에 의존하여 왔다. 그러나 중첩되는 영상의 경우는 한쪽으로 구분하여 분류하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 사용자가 원하는 색상에 대한 퍼지 측도 값을 적용한 퍼지 적분 값으로서 단백질 칩의 반응색상을 구분 지었다. Scan Array 5000에 의해 구성된 매크로 어레이 형광 영상들에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 모호한 색상에 대해 결정을 내릴 수 있는 요소가 됨을 보여 주었다.
In the protein macro array image, it is important to find out the feature of the each protein chip. A decision error by the personal sense of sight occurred from long time observation while making an experiment in many protein chip image. So the feature extraction is needed by a simulator. In the ca...
In the protein macro array image, it is important to find out the feature of the each protein chip. A decision error by the personal sense of sight occurred from long time observation while making an experiment in many protein chip image. So the feature extraction is needed by a simulator. In the case of feature analysis for macro array scan image the efficiency is maximized. In the fluorescence scan image, the response for each cell have been depend on R, G, B distribution of color image. But it is difficult to be classified as one color feature in the case of mixed color image. In this paper, the response color of a protein chip is classified according to the fuzzy integral value with respect to fuzzy measure as the user desired color. The result of the experiment for the macro array fluorescence image with the Scan Array 5000 shows that the proposed method using the fuzzy integral is important fact to be make decision for the ambiguous color.
In the protein macro array image, it is important to find out the feature of the each protein chip. A decision error by the personal sense of sight occurred from long time observation while making an experiment in many protein chip image. So the feature extraction is needed by a simulator. In the case of feature analysis for macro array scan image the efficiency is maximized. In the fluorescence scan image, the response for each cell have been depend on R, G, B distribution of color image. But it is difficult to be classified as one color feature in the case of mixed color image. In this paper, the response color of a protein chip is classified according to the fuzzy integral value with respect to fuzzy measure as the user desired color. The result of the experiment for the macro array fluorescence image with the Scan Array 5000 shows that the proposed method using the fuzzy integral is important fact to be make decision for the ambiguous color.
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문제 정의
본 논문에서는 단백질 매크로 어레이 영상에 대한 시료 반응도를 컴퓨터로 자동화하기 위해 직관적으로 평가하기 보다는 수리적인 방법에 의해 보다 안정적으로 평가할 수 있는 퍼지 적분의 적용을 제안한다. 퍼지 적분은 주관적인 판단이 개입되는 평가문제에서 유용하게 이용되므로, 의사결정 (decision making)문제, 비선형 분류(nonlinear classification), 비선형 다중회귀분석 (nonlinear multiregression) 문제들과 같은 데이터 마이닝(data mining) 이나 정보 융합(information fusion ) 분야뿐 아니라 어떤 대상을 평가하는 방법으로 다양한 분야에서 이용되어왔다[2-4].
본 연구에서는 시료에 의한 단백질 칩의 반응이 어떤 색에 의존적으로 반응하는지를 종합 판단하기 위해서, 사용자의 주관적인 퍼지 측도 값을 사용하였다. 즉, 사용자가 단백질 칩의 빨강색 반응 칩을 추출하기 위해서는 빨간색 퍼지측도 요소에 가중치를 두고, 파란색 반응 칩은 파란색 퍼지 측도에, 그리고 녹색 반응 칩은 녹색 퍼지 측도 요소에 가중치를 두어 적용하였다.
제안 방법
본 논문에서는 매크로 어레이 컬러 영상을 R, G, B 영상으로 나누고 각 단백질 셀에서의 값을 퍼지 적분의 입력 값으로 정규화하여 사용자가 원하는 시료반응 색깔에 맞추어 단백질 칩을 검출할 수 있도록 하였다.
본 실험에서는 고정된 형판이 아니고, 후보 형판을 지정하고, 각 셀들을 셀들의 주변 영역에서 셀에 대한형 판을 재지정하는 방법을 취하였다. [그림 1]은 단백질 매크로 어레이 영상에 대한 형판 정합을 보여주고 있다.
단백질 칩 셀들에 대한 형판은 미리 고정된 크기로 설정하였고, 추출된 셀 영상들은 각각 R, G, B 영상으로 구분되어 각 성분별 픽셀 값들의 합을 구하게 된다. 이 값들을 식 (1)과 같이 정규화해서 그 값들에 대해 퍼지 적분을 적용하고 안정된 평가 값을 얻을 수 있다.
그 특성을 알 수 있다. 이에 형광 스캔 영상을 이용하여 자동으로 시료의 반응도를 알 수 있는 방법으로 칼라 영상을 RGB 영상으로 분류하여 단백질 칩 각 셀에 대해 퍼지 적분을 적용하는 방법을 제안하였다.
주관적인 퍼지 측도 값을 사용하였다. 즉, 사용자가 단백질 칩의 빨강색 반응 칩을 추출하기 위해서는 빨간색 퍼지측도 요소에 가중치를 두고, 파란색 반응 칩은 파란색 퍼지 측도에, 그리고 녹색 반응 칩은 녹색 퍼지 측도 요소에 가중치를 두어 적용하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 Packard Biochip Technology사의 Scan Array 5000에 의해 구성된 단백질 매크로 어레이 영상을 이용하여 실험하였다. 설정된 형판의 셀 크기는 400 픽셀로서 구성되도록 하였다.
성능/효과
본 연구에서 제안하는 퍼지 적분을 이용할 경우, 주관적인 R, G, B 반응도 평가에 비해서, 중첩되는 색상 반응도에 대한 안정적인 평가가 이루어졌다.
단백질 매크로 어레이 영상에 대해 적용한 결과, 단백질 칩 어레이에서 원하는 반응의 칩을 선택할 수 있는 객관적인 척도로서 퍼지 적분을 사용할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
후속연구
향후 연구과제는 단백질 셀의 추출시 오류가 발생하는 부분에 대해 보정해 주는 방법에 대해 연구하여 셀 특성값에 대한 정확도를 높여야겠다.
참고문헌 (12)
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G. Pass, R Zabih, and J. Miler, "Comparing images using color coherence vectors," Proceedings of ACM Conference on Multimedia，pp.65-73, 1996
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