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NTIS 바로가기주관연구기관 | 조선대학교 Chosun University |
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연구책임자 | 문인규 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-12 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 | TRKO201700011723 |
과제고유번호 | 1711022892 |
사업명 | 중견연구자지원 |
DB 구축일자 | 2017-10-12 |
키워드 | 3차원 바이오 의료 영상.디지털 홀로그래픽 현미경.비침입적 세포분석.적혈구 세포.몬테카를로 샘플링.머신러닝.3차원 영상처리.바이오매스.형상모델링.3D bio medical imaging.Digital holographic microscopy.Non invasive cell analysis.Red blood cell.Monte Carlo sampling.Machine learning.3D image processing.Biomass.Shape modeling. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700011723 |
연구의 목적 및 내용
본 연구과제에서는 3차원 환경 내에서 적혈구세포의 바이오매스, 3차원형상, 위상정보, 표면적 및 fluctuation, 형태변화 등의 clinical 파라미터 값들을 비침입적 정량적으로 측정하여 이상적혈구 세포를 자동으로 분류할 수 있는 방법에 관한 원천기술 확보를 목표로 함
● Off-axis 디지털 홀로그래픽 현미경 기반의 적혈구 세포 자동분류 방법 모델링
● 이상적혈구세포의 위상정보 추출 알고리즘 연구
● Marker-controlled watershed 혹은 graph-cut 기
Purpose& contents
We develop a new approach to automatically classify abnormal red blood cells (RBCs) via non-invasive quantitative analysis of clinical parameters such as 3D morphology, hemoglobin content, density as well as flutuations of mature human RBCs. The proposed methods integrate digita
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