분석: 이미지 정량분석
자동화되지 못한 이미지 분석법으로는 여러 가지 이학적 검사를 수행하는데 한계가 있습니다. 이미지 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 툴 자체는 다양하지만, 공정과정 중에 생성되었거나 샘플에서 유래한 인공물이 제거되어 데이터세트 전반에 걸쳐 통계치가 균등하게 반영될 수 있도록 고도의 로 데이터 처리가 동반되어야만이 원하는 이학적 결과를 정확하게 얻을 수 있는 검사를 수행할 수 있을 것입니다.
싸토리우스에서는 인공물 제거, 이미지 세그먼테이션 기술은 물론, 의도된 바에 따른 생물활성 신호를 재현시킬 수 있는 다양한 종류의 체계적이고 정밀한 생물활성 확인 기술을 제공하고 있습니다.
연속 세포 이미징, 측정을 위한 싸토리우스의 솔루션
인공물 제거
검출기가 이미지를 획득하고 광자를 전기신호로 변환하면 이 신호는 아날로그 전기신호가 되며, 다시 디지털값으로 변환되어 어레이로 표시되는 것이 이미지가 신호로 변환되는 정상적인 과정입니다. 그러나, 광자로부터 유래하는 전기신호 이외에도 샘플자체는 물론, 자가형광이나 광학수차 등 교란인자로부터도 전기신호가 유래할 수 있다는 점에서 교란인자를 교정, 순수하게 샘플로부터 유래하는 신호만을 감지할 수 있도록
로 이미지를 정교하게 조율하는 것이 정확도 높은 생물학적 신호를 도출하는데 필요한 요소가 되겠습니다. 이는 데이터가 생성되자마자 객관적인 측정은 물론, 이미지 분석 공정의 속도 향상이 가능한 통합 소프트웨어 솔루션의 유용성이 특히 강조되는 이유입니다.
생물활성 신호 식별
이미지가 충분히 처리되면, 의도한 생물활성 신호를 식별해 내기 위해 이미지 마스킹을 실시합니다. 가장 간단한 이미지 마스킹 방법은 소위 thresholding으로 일컬어지는, 기준 이하 픽셀은 무시하고 기순 이상의 픽셀만 분석하는 기법입니다. 필요에 따라서는 불린 로직 (AND, OR, NOT)을 정교하게 설계함으로써 필요한 픽셀만 정확하게 분석해 내는 보다 복잡한 기법을 적용하기도 하는데, 이렇듯 이미지 마스킹을 기반으로 하는 분석법은 시간 소요도 크고 주관성이 수반된다는 단점이 있습니다. 특정한 이학적 결과를 도출하는데 필요한 데이터만을 선별적으로 평가할 수 있는 툴을 갖춘 특수목적 소프트웨어를 활용한다면, 객관성을 높이면서도 보다 신속하게 이미지 분석을 실시할 수 있을 것입니다.
대량 데이터세트 분석
데이터세트 분석을 위해서는 통계적 유의성이 나타날 때 까지 여러 차례의 로 데이터 처리를 거쳐야 합니다. 96 웰을 기준으로 한다면, 실시간 세포분석 실험에서는 1천 개의 이미지 정도면 충분한 데이터세트 사이즈라고 볼 수 있을 것이며 (단, 적형광, 녹형광, 투과광 등 다채널 데이터 확보 시에는 더 많은 데이터 분석이 필요할 수 있음) 용량이 큰 이미지세트를 분석하는데 있어서는 채택한 분석방식이 모든 데이터세트 (사멸세포, 생존세포)에 적합함 또한 입증되어야 합니다. 전통적인 이미지 분석 소프트웨어에서는 이와 같이 다양한 이미지를 효과적으로 분석할 수 있는 기능이 없기 때문에, 실시간 세포분석을 위한 마이크로플레이트 분석을 하기에는 적합하지 못합니다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 싸토리우스의 소프트웨어에는 로 데이터의 이미지를 실행 가능한 데이터로 변환하기 위하여 필요한 모든 기능이 탑재되어 있습니다.