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NTIS 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 Sejone university |
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연구책임자 | 권보미 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200016034 |
과제고유번호 | 1711148291 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-16 |
키워드 | 세포이동 패턴인식.세포 이동예측.세포 상호작용.머신러닝 기반 세포이동 예측.머신러닝 기반 세포 형상추출.Cell migration pattern recognition.Cell migration prediction.Cell interaction.Machine learning based migration prediction.Machine learning based cell segmentation. |
□ 연구개요
본 연구에서는 세포역학적 관점에서 머신러닝 기법을 활용하여 1.세포의 형상을 자동 선별하고, 2. 세포이동패턴을 자동 분석하여, 암/정상세포의 이동패턴을 분석 및 예측하고 이를 기반으로 세포 간 상호작용 특성을 분석하는 연구임. 이를 위하여 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 cell segmentation알고리즘과 cell migration prediction알고리즘 개발하고 이를 활용하여 폐암/폐정상세포 샘플에 적용하여 분석하였음.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구에서의 세부연구목표는 다음
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