KR102449534B1 - 지능형 세포 관리 시스템 - Google Patents

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Abstract

인공지능 기술을 이용한 새로운 관리 플랫폼을 구축할 수 있는 시스템이 개시된다. 본 발명은 네트워크를 통해 정보를 송수신하기 위한 웹 서버; 상기 웹 서버를 통해 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 세포 정보가 수집되어 저장되는 빅데이터 서버; 현미경을 통해 세포를 촬영하고 촬영된 이미지 또는 영상을 상기 네트워크를 통해 인공지능 서버로 전송하는 사용자 단말기; 상기 사용자 단말기로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상과 상기 빅데이터 서버에 저장된 세포 정보를 비교하여 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 인공지능 서버; 및 상기 인공지능 서버로부터 전송받는 분석 결과에 관한 데이터를 저장하는 DB 서버;를 포함하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.

Description

지능형 세포 관리 시스템{Advanced Cell Management System}
본 발명은 지능형 세포 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인공지능 기반 지능형 세포 관리 시스템에 관한 것이다.
정보의 디지털화 및 데이터 저장 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 머신러닝 기술이 도입되어 활용되고 있다. 머신러닝은 많은 수의 입력 데이터를 분석하여, 확률적으로 대상을 분류하거나 특정 범위 내의 값을 예측하는 기술이다. 머신러닝은 특정한 규칙에 의해 결과값을 도출하기보다 많은 수의 입력 데이터를 경험적으로 분석하여 확률적으로 결과값을 도출하는 방식으로 동작한다. 인간이 특정 작업과 관련된 규칙과 정의를 부여하면, 컴퓨터가 해당 규칙과 정의에 기반하여 대량의 데이터를 처리하며 컴퓨터 자체를 '학습'시켜 작업 수행 방법을 익히는 것이다.
기존의 머신러닝 기법이 인간이 부여한 규칙과 정의에 기반을 두어 대상을 분석하였다면, 머신러닝의 세부 분야인 딥러닝은 기존의 머신러닝에서 인간이 수작업으로 하던 규칙 및 정의 부여 작업을 생략하고, 복수개의 레이어로 이루어진 인공신경망(Neural Network)을 이용하여 컴퓨터가 스스로 대상의 특징을 추출하고 대상을 분석한 후 답을 내도록 함으로써, 특정한 규칙이나 정의로 표현하기 어려운 작업에 대한 자동화를 가능하게 하였다.
인공지능, 곧, 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 수행되는 대표적인 작업으로서 이미지 분류 작업이 있다. 예를 들어 라벨을 붙인 이미지를 다량 입력하여 지도학습 방식으로 인공신경망을 학습시키고, 학습된 인공신경망을 이용하여 이미지 분류 작업을 수행할 수 있다.
한편, 세포 관찰을 통한 각종 실험에서는 현미경을 이용하여 촬영된 이미지 또는 영상을 다양한 분석 기법을 통해 세포 정보를 분석하고 그 결과를 후속 연구에 활용하고 있다.
그러나, 종래 세포 실험에 대한 세포 이미지 또는 영상 분석 결과를 관리함에 있어서는 별도의 관리 도구 내지 시스템이 마련되지 않아, 예컨대, 그 실험 결과가 반영된 세포 이미지에 대한 분석 결과를 개별 폴더에 저장하고, 엑셀 시트 등을 이용하여 정리 및 통계 분석하는 정도에 그치고 있으며, 유의미한 세포 이미지 분석 결과를 취하기 위해서는 고가의 분석 장비를 활용할 필요가 있으나, 이러한 장비를 쉽게 접할 수 있는 연구자는 소수이다.
또한, 각 연구자 내지 연구 그룹이 자신의 실험 결과를 비교하기 위해 타인의 실험에 따른 세포 이미지 분석 결과를 참고하고자 할 경우, 여러 검색 수단을 활용할 수 있으나, 비교 결과물의 양적인 면이나, 검색에 소요되는 시간 면에서 비효율적일 수 밖에 없다.
[선행특허문헌]
- 한국등록특허 제10-1928459호(2018.12.06.)
- 한국공개특허 제10-2017-0024515호(2017.03.07.)
본 발명은 지능형 세포 관리 시스템으로서, 인공지능 기술을 이용한 새로운 관리 플랫폼을 구축할 수 있는 시스템과, 이를 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 및 이를 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공하고자 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 제1 양태로서 본 발명은, 네트워크를 통해 정보를 송수신하기 위한 웹 서버; 상기 웹 서버를 통해 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 세포 정보가 수집되어 저장되는 빅데이터 서버; 현미경을 통해 세포를 촬영하고 촬영된 이미지 또는 영상을 상기 네트워크를 통해 인공지능 서버로 전송하는 사용자 단말기; 상기 사용자 단말기로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상과 상기 빅데이터 서버에 저장된 세포 정보를 비교하여 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 인공지능 서버; 및 상기 인공지능 서버로부터 전송받는 분석 결과에 관한 데이터를 저장하는 DB 서버;를 포함하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.
또한, 상기 세포 정보는 세포 개수, 세포 크기, 세포 형태, 세포 이동거리, 세포 분열 횟수 및 세포 밝기로 이루어진 군에서 선택되는 1종 이상의 정보인 것을 특징으로 하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.
또한, 상기 인공지능 서버는 상기 사용자 단말기로부터 세포 이미지 또는 영상을 전송받아 저장하는 세포 이미지 또는 영상 정보 관리부와, 상기 세포 이미지 또는 영상 정보를 상기 빅데이터 서버로 전송하는 데이터 전송부와, 상기 데이터 전송부를 통해 전송된 세포 이미지 또는 영상 정보와 가장 일치하는 세포 이미지 또는 영상 분석 결과를 상기 빅데이터 서버에서 자동 추출하는 세포 이미지 또는 영상 분석 결과 추출부와, 상기 추출된 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 분석 결과 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.
또한, 상기 DB 서버는 상기 사용자 단말기로부터 상기 세포 이미지 또는 영상 정보가 유래되는 실험 정보를 전송받아, 상기 분석 결과에 매칭되는 실험 정보에 관한 데이터를 함께 저장하는 것을 특징으로 하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.
또한, 상기 DB 서버는 상기 사용자 단말기로부터 사용자 정보 및 사용자 단말기 정보를 전송받아 저장하는 것을 특징으로 하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.
또한, 상기 사용자 단말기는 상기 인공지능 서버로부터 수신된 분석 결과를 차트, 대쉬보드, 슬라이드 또는 재생 방식으로 시각화하여 디스플레이하는 HMI(Human Machine Interface)부를 구비하는 것을 특징으로 하는 지능형 세포 관리 시스템을 제공한다.
또한, 상기 과제를 해결하기 위한 제2 양태로서 본 발명은, 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
또한, 상기 과제를 해결하기 위한 제3 양태로서 본 발명은, 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 따르면, 지능형 세포 관리 시스템으로서, 세포 실험에 대하여 세포 이미지 또는 영상의 유의미한 분석 결과를 저비용으로 취할 수 있고, 자신의 세포 실험 이력 관리 뿐 아니라, 타인의 실험 결과에 따른 방대한 세포 이미지 분석 결과까지 손쉽게 접근하도록 함으로써, 세포 실험 기반 연구 분야의 획기적인 기술 발전의 토대가 될 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 세포 관리 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 인공지능 서버가 머신러닝 알고리즘을 통해 세포 정보의 매칭값을 추출한 결과를 예시적으로 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 서버의 구성도,
도 4 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에서 인공지능 서버가 머신러닝 알고리즘을 통해 세포 이미지 분석을 수행하고 그 결과를 HMI를 통해 시각화한 모습을 예시적으로 나타낸 사진.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참고하여 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략하였고, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 부여하였다. 또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 세포 관리 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 세포 관리 시스템(100)은 웹 서버(110), 빅데이터 서버(120), 사용자 단말기(130), 인공지능 서버(140) 및 DB 서버(150)를 포함한다. 이하, 각 구성요소들에 대해 살펴보기로 한다.
상기 웹 서버(110)는 네트워크(N)를 통해 정보를 송수신하기 위한 구성으로, 1 이상의 웹 서버를 구비하여 세포 이미지 또는 영상 정보를 포함한 다수의 정보를 수집하고, 예컨대, 오픈 API(Open Application Programming Interface)를 이용하여 웹서핑, 앱서핑을 통해 세포 이미지 또는 영상 분석 연관 비정형데이터를 빅데이터 서버(120)로 전송할 수 있다.
본 발명에서 네트워크(N)는 일반적으로 인터넷망을 의미할 수 있으나, 기타 다른 네트워크망, 예컨대, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PSTN(Public Switched Telephone Network), PSDN(Public Switched Data Network), 케이블 TV망, 무선통신망 등도 물론 가능하며, 사용자는 컴퓨터 또는 모바일 장치(스마트폰이나 태블릿 PC 등) 등 사용자 단말기(130)를 통해 상기 웹 서버(110)에 접속하여, 촬영된 세포 이미지 또는 영상을 입력 및 전송(단말기 화면 상의 저장 버튼 등을 이용)함으로써, 빅데이터 서버(120)에 저장시킬 수 있다.
상기 빅데이터 서버(120)는 상기 웹 서버(110)를 통해 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 세포 정보가 수집되어 저장되는 구성으로, 웹 서버(110)로부터 정보를 제공받아 세포 이미지 또는 영상 분석 관련 연관어를 검색 및 분석함으로써 해당 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 세포 정보를 수집하여 저장한다. 예컨대, 빅데이터 서버(120)는 사용자를 포함하여 누구나 사용 가능하도록 제공되는 오픈 API를 통해 다수의 단말기 사용자로부터 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 세포 정보를 수집하여 저장한다.
여기서, 상기 세포 정보는 세포 이미지 또는 영상에 매칭되는 정보로서, 예컨대, 해당 세포 이미지 또는 영상으로부터 관찰, 측정 내지 분석될 수 있는 세포 개수, 세포 크기, 세포 형태, 세포 이동거리, 세포 분열 횟수, 세포 밝기 등의 파라미터일 수 있다.
상기 인공지능 서버(140)는 사용자 단말기(130)로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상과 상기 빅데이터 서버(120)에 저장된 세포 정보를 비교하여 분석 결과를 상기 사용자 단말기(130)로 전송하는 구성으로, 이를 통해 사용자의 실험 결과가 반영된 세포 이미지 또는 영상에 대한 분석 결과에 관한 정보가 인공지능 기반으로 생성되어 반환된다.
본 발명의 일 예에 따르면, 인공지능 서버(140)는 빅데이터 서버(120)에 수집된 실시간 세포 정보와 사용자 단말기(130)로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상을 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하여, 각 파라미터 정보와 근사치로 수렴하는, 도 2와 같이 예시로 나타낸 세포 정보 중 가장 매칭되는 값을 추출할 수 있다.
인공지능 서버(140)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다. 인공지능 서버는 다수개로 분류되어 분산 저장된 수집 데이터에 해당하는 실시간 세포 정보를 분석하여, 사용자 단말기(130)로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상과 가장 일치하는 세포 이미지 또는 영상 분석 결과를 적어도 하나 이상 추출하고, 추출된 특징 정보 각각에 대해서 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 복수의 추출 분석 결과 중 하나와의 매칭 여부를 판단할 수 있다. 즉, 인공지능 서버(140)는 복수의 분석 결과 중 매칭되는 것이 하나 이상인 경우, 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 구조를 적용할 수 있다.
또한, 인공지능 서버(140)는 머신러닝 알고리즘 수행 이후에도 복수의 분석 결과 정보가 매칭되는 경우에는 머신러닝 알고리즘에 의해 정제된 데이터를 활용해 딥러닝을 수행할 수 있다. 딥러닝 방식은 머신러닝 알고리즘에 의해 분석되어 매칭된 복수의 세포 정보를 분석하여 각 세포 정보와 이질적인 패턴 데이터(예컨대, 세포 모양의 차이)를 제거한 뒤, 다른 특징 데이터(예컨대, 세포 밝기의 정도)가 있는 경우, 각 특징 데이터를 공통적으로 하는 다른 세포 정보에 해당하는 것을 최종적으로 추출 및 정보를 생성하여 DB 서버(150)에 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 서버의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에서 인공지능 서버(140)는 구체적으로 세포 이미지 또는 영상 정보 관리부(141), 데이터 전송부(142), 세포 이미지 또는 영상 분석 결과 추출부(143) 및 분석 결과 전송부(144)를 포함할 수 있다.
상기 세포 이미지 또는 영상 정보 관리부(141)는 사용자가 촬영한 세포 이미지 또는 영상 정보를 사용자 단말기(130)로부터 전송받아 저장한다.
상기 데이터 전송부(142)는 사용자 단말기(130)로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상 정보를 상기 빅데이터 서버(120)로 전송한다.
상기 세포 이미지 또는 영상 분석 결과 추출부(143)는 상기 데이터 전송부(142)를 통해 전송된 세포 이미지 또는 영상 정보와 가장 일치하는 세포 이미지 또는 영상 분석 결과를 상기 빅데이터 서버(120)에서 자동 추출한다.
상기 분석 결과 전송부(144)는 상기 추출된 분석 결과를 상기 사용자 단말기(130)로 전송한다.
본 발명에서 사용자 단말기(130)는 사용자가 실험 결과가 반영된 세포 이미지 또는 영상을 인공지능 서버(140)로 전송하는 구성으로서, 현미경을 통해 세포를 촬영하고 촬영된 이미지 또는 영상을 네트워크(N)를 통해 인공지능 서버(140)로 전송하게 된다.
사용자는 단말기(130)의 입력 수단을 활용하여 세포 이미지 또는 영상을 인공지능 서버(140)로 전송하는 이외에, 단말기(130)의 입력 수단을 활용하거나 단말기(130)에 설치되는 어플리케이션을 통해 사용자 정보 및 사용자 단말기 정보를 네트워크(N)를 통해 DB 서버(150)로 전송할 수 있다.
상기 사용자 정보는 단말기(130)로부터 전송되는 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 실험 주제, 실험 주체 등이 반영되는 정보로서, 도 2에 나타낸 바와 같이, 실험 주체, 실험 주제 등에 ID가 부여되고, 인공지능 서버(140)를 통한 분석 결과에 따라 각 ID별로 Key 값과 Value 값이 할당되어, 인공지능 서버(140) 또는 DB 서버(150)에서 통합 관리되도록 함으로써, 자신의 세포 실험 이력 관리 뿐 아니라, 타인의 실험 결과에 따른 방대한 세포 이미지 분석 결과까지 손쉽게 접근하도록 할 수 있다. 물론 타인의 실험 결과에 따른 정보는 해당 실험 주체의 공개 승인을 통해 이루어질 수 있다.
여기서, 사용자와 타인의 실험 결과에 따른 정보 공유는 본 발명에서 해결하고자 하는 세포 기반 실험 환경에서의 개방형 공유 플랫폼 구현의 실체로서, 종래 현구 현장에서의 정보 공유 위축으로 인한 비효율적 기술개발 환경을 획기적으로 개선하여 바이오 기술 연구개발 분야에 있어 혁신적인 연구 플랫폼을 제시할 수 있다. 또한, 연구 기반이 취약한 연구자의 역량 있는 실험 결과에 대해 조력자의 관심을 쉽게 유도할 수 있는 환경을 제공하는 등 역동적인 연구 분위기 조성에 큰 틀을 마련할 수 있다.
상기 사용자 단말기(130)는 인공지능 서버(140)로부터 전송받은 분석 결과를 다양한 UI/UX 등 시각화 방식을 사용하여 디스플레이되도록 할 수 있다. 즉, 사용자 단말기(130)는 인공지능 서버(140)로부터 수신된 분석 결과를 차트, 대쉬보드, 슬라이드 또는 재생 방식으로 시각화하여 디스플레이하는 HMI(Human Machine Interface)부를 구비할 수 있다. 이를 통해 세포 데이터의 다양한 시각화를 구현할 수 있으며, 실험 용도별, 예컨대, 사용자별, 그룹별, 실험별, 비교 용도 등으로 용이한 검색 관리가 가능하도록 할 수 있다. 이러한 사용자 단말기(130)는 카메라 장치가 내장되어 현미경을 통한 세포 이미지 또는 영상 촬영이 가능한 스마트폰, 스마트패드 등의 이동식 휴대 단말기일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고 PC, 노트북 등의 다양한 단말기일 수 있다.
도 4 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에서 인공지능 서버가 머신러닝 알고리즘을 통해 세포 이미지 분석을 수행하고 그 결과를 HMI를 통해 시각화한 모습을 예시적으로 나타낸 사진이다.
상기 일 실시예에서 사용된 머신러닝 알고리즘은 많은 양의 데이터, 즉 빅데이터를 활용하게 되는데, 이와 같은 활용을 위해 빅데이터 서버(120)로부터 수집되는 데이터를 먼저 파일로 생성하여 저장하고, 저장된 데이터 파일에 대하여 머신러닝을 수행하기 위하여 적절한 머신러닝 알고리즘 규칙을 모델화하고, 이러한 알고리즘 규칙 모델을 적용하여 빅데이터 서버(120)로부터 전달되는 빅데이터에 대한 세포 이미지 분석을 실시, 즉, 알고리즘을 데이터 종류에 따라 의미있는 레벨로 분류 및 매핑하여 사용자 단말기(130)로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상과 가장 일치하는 분석 결과를 추출하게 된다.
도 4에서는 본 발명에 따른 세포 관리 시스템의 사용자 메인 화면을 도시하고 있으며, 부호 1은 홈, 파일, 실험이력, 분석, 통계, 보기 및 도구로 구성된 시스템 메뉴를 나타내고 있고, 부호 2는 미리 설정된 세포 데이터 분석 대상에 대하여 중요 알람 발생을 보여주는 리스트로서, 해당 리스트 선택 시 분석창으로 이동하게 되고, 부호 3은 세포 실험 이력을 날짜 기준으로 검색하여 보여주는 리스트로서, 해당 리스트 선택 시 분석창으로 이동하게 된다.
도 5는 실험 결과가 반영된 세포 영상의 분석 결과 화면을 도시하고 있으며, 부호 1은 세포 실험 내용을 실험별, 날짜별, 실험자별, 플레이트별, 시간별 등으로 보여주는 트리를 나타내고 있고, 부호 2는 세포 영상을 플레이하는 뷰 영역을 나타내고 있고, 부호 3 및 4는 각각 구체적인 분석 결과로서, 부호 3의 경우 세포별 개수, 세포별 이동량, 시간대별 활동량, 세포 분열 증가량 등을 도식화하는 영역을 나타내고 있고, 부호 4의 경우 각각의 세포별, 시간대별 및 프레임별로, 그룹, 영역 크기 및 움직임을 수치화하는 영역을 나타내고 있다.
도 6은 실험 결과가 반영된 세포 영상의 또 다른 분석 결과 화면을 도시하고 있으며, 부호 1은 세포 영상을 파노라마 형식으로 보여주는 뷰 영역(초별, 분별, 시간대별)을 나타내고 있고, 부호 2 및 3은 각각 구체적인 분석 결과로서, 부호 2의 경우 세포별 개수, 세포별 이동량, 시간대별 활동량, 세포 분열 증가량 등을 도식화하는 영역을 나타내고 있고, 부호 3의 경우 각각의 세포별, 시간대별, 프레임별로, 그룹, 영역 크기 및 움직임을 수치화하는 영역을 나타내고 있다.
도 7은 실험 결과가 반영된 세포 영상의 또 다른 분석 결과 화면을 도시하고 있으며, 부호 1은 시험별, 플레이트별, 파노라마별로 GFP(Green Fluorescent Protein) 및 RFP(Red Fluorescent Protein) 합성된 오버레이 뷰 영역(초별, 분별, 시간대별로 자유롭게 조절 가능)을 나타내고 있고, 부호 2 및 3은 각각 구체적인 분석 결과로서, 질량 세포 측정법에 의해 측정된 세포 주기, 세포 부피 변화, 강도 변화 등을 그래프(라인그래프, 히스토그램 등) 형식으로 도식화하여 나타내고 있다.
도 8은 실험 결과가 반영된 세포 영상의 또 다른 분석 결과 화면을 도시하고 있으며, 부호 1은 시험별, 플레이트별로 위상를 보여주는 오버레이 뷰 영역을 나타내고 있고, 부호 2는 위상 측정 분석 결과를 Line Intercept, PlanImatric 등으로 수치화하는 영역을 나타내고 있고, 부호 3은 ASTM E112, ASTM 930, ASTM E1181 규격에 따른 Grain Size 분석 측정 데이터 영역을 나타내고 있다.
도 9는 복수의 실험 결과가 반영된 세포 영상의 분석 결과를 비교하여 나타낸 화면을 도시하고 있으며, 부호 1은 제1 실험에 대한 뷰 화면으로서 그래프(타임별, 수치별, 크기별, 움직임별) 형태의 분석 화면 영역을 나타내고 있고, 부호 2는 제2 실험에 대한 뷰 화면으로서 그래프(타임별, 수치별, 크기별, 움직임별) 형태의 분석 화면 영역을 나타내고 있고, 부호 3은 각 실험을 종합 비교하는 화면 영역을 나타내고 있다.
상기 DB 서버(150)는 기본적으로 인공지능 서버(140)로부터 전송받는 분석 결과에 관한 데이터를 저장하는 구성으로, 사용자 단말기(130)를 통해 자신의 세포 실험 이력 정보를 수신할 수 있고, 공개 승인된 타인의 실험 결과에 따른 세포 이미지 분석 결과도 요청하여 수신할 수 있다.
또한, DB 서버(150)는 상기 사용자 단말기(130)로부터 상기 세포 이미지 또는 영상 정보가 유래되는 실험 정보를 전송받아, 상기 분석 결과에 매칭되는 실험 정보에 관한 데이터를 함께 저장할 수 있다. 따라서, 도 2에 나타낸 바와 같이, 해당 세포 이미지 또는 영상 정보의 근거가 되는 실험 주제, 실험 주체 등의 실험 정보를 분석 결과에 매칭되도록 하여 실험 이력을 통합 관리할 수 있도록 한다.
이러한 본 발명에 따른 지능형 세포 관리 시스템(100)은 이미지 또는 영상 기반 AI 기술을 이용하여 인지, 분석 및 최적화를 지원하는 공유 저장소 소프트웨어 패키지로, 기존 연구현장에서의 폐쇄적 실험 및 수작업 운영을 체계화하는 영상 플랫폼 운영으로 전환하여, 개방형 공유 플랫폼 운영을 구현할 수 있다.
이상 설명된 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 세포 관리 시스템은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당 업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크, 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상으로 본 발명의 바람직한 실시예를 도면을 참고하여 상세하게 설명하였다. 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미, 범위 및 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 지능형 세포 관리 시스템 110 : 웹 서버(110)
120 : 빅데이터 서버 130 : 사용자 단말기
140 : 인공지능 서버
141 : 세포 이미지 또는 영상 정보 관리부
142 : 데이터 전송부
143 : 세포 이미지 또는 영상 분석 결과 추출부
144 : 분석 결과 전송부 150 : DB 서버

Claims (8)

  1. 네트워크를 통해 정보를 송수신하기 위한 웹 서버;
    상기 웹 서버를 통해 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 세포 정보가 수집되어 저장되는 빅데이터 서버;
    현미경을 통해 세포를 촬영하고 촬영된 이미지 또는 영상을 상기 네트워크를 통해 인공지능 서버로 전송하는 사용자 단말기;
    상기 사용자 단말기로부터 전송받은 세포 이미지 또는 영상과 상기 빅데이터 서버에 저장된 세포 정보를 비교하여 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 인공지능 서버; 및
    상기 인공지능 서버로부터 전송받는 분석 결과에 관한 데이터를 저장하는 DB 서버;
    를 포함하는 지능형 세포 관리 시스템으로서,
    상기 세포 정보는 세포 개수, 세포 크기, 세포 형태, 세포 이동거리, 세포 분열 횟수 및 세포 밝기로 이루어진 군에서 선택되는 1종 이상의 정보이고,
    상기 인공지능 서버는 상기 사용자 단말기로부터 세포 이미지 또는 영상을 전송받아 저장하는 세포 이미지 또는 영상 정보 관리부와, 상기 세포 이미지 또는 영상 정보를 상기 빅데이터 서버로 전송하는 데이터 전송부와, 상기 데이터 전송부를 통해 전송된 세포 이미지 또는 영상 정보와 가장 일치하는 세포 이미지 또는 영상 분석 결과를 상기 빅데이터 서버에서 자동 추출하는 세포 이미지 또는 영상 분석 결과 추출부와, 상기 추출된 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 분석 결과 전송부를 포함하고,
    상기 DB 서버는 상기 사용자 단말기로부터 상기 세포 이미지 또는 영상 정보가 유래되는 실험 정보를 전송받아, 상기 분석 결과에 매칭되는 실험 정보에 관한 데이터를 함께 저장하고,
    상기 DB 서버는 상기 사용자 단말기로부터 사용자 정보 및 사용자 단말기 정보를 전송받아 저장하고,
    상기 사용자 단말기는 상기 인공지능 서버로부터 수신된 분석 결과를 차트, 대쉬보드, 슬라이드 또는 재생 방식으로 시각화하여 디스플레이하는 HMI(Human Machine Interface)부를 구비하고,
    상기 실험 정보는 상기 사용자 단말기로부터 전송되는 세포 이미지 또는 영상과 매칭되는 실험 주제 및 실험 주체를 포함하되, 상기 DB 서버는 상기 실험 주체 및 실험 주제에 ID를 부여하고, 상기 인공지능 서버를 통한 분석 결과에 따라 각 ID별로 Key 값 및 Value 값을 할당하여 관리하고,
    상기 DB 서버(150)는 상기 사용자 단말기(130)를 통해 상기 사용자의 세포 실험 이력 정보를 수신하고, 공개 승인된 타 사용자의 실험 결과에 따른 세포 이미지 분석 결과를 요청하여 수신하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 지능형 세포 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 따른 시스템을 실행하기 위한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  8. 제1항에 따른 시스템을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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