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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 신현정 |
참여연구자 | 민찬홍 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-01 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200009712 |
과제고유번호 | 1711151261 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2022-09-24 |
키워드 | 인공지능.비지도 클러스터링.단일세포 클론.형태학적 지표.Artifical intelligence.unsupervised clustering.single-cell clone.morphological marker. |
IV. 연구개발결과
이질적인 세포 형태는 k-means 클러스터링을 통해 9개의 형태 클러스터로 단순화할 수 있었고 실제 세포 영상과 비교하여 클러스터 내의 형태적 유사성을 검증함. 또한 시계열 k-means 클러스터링을 수행하여 이질적인 세포 형태의 변화로부터 6개의 경로 패턴을 파악할 수 있었음. 유클리디언 거리보다는 동적 시간 워핑 척도 기반 클러스터링이 세포 형태의 동적인 변화를 반영했으며 높은 이동성의 하위그룹을 정확히 분류함.
(출처 : 요약문 4p)
IV. Results
The heterogeneous cell morphologies could be simplified into nine morphological clusters through k-means clustering, and morphological similarity within the cluster was verified by comparing them with actual cell images. In addition, by performing time series k-means clustering, six m
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