기계 학습을 이용한 더 빠르고 지능적인 형광 수명 영상 현미경 기술

형광 수명 영상 현미경(FLIM)은 형광 현미경에서 형광체의 감쇠율을 사용하여 추가적인 대비를 제공하는 생물 의학 연구에서 강력한 기술입니다. 그러나 현재 FLIM의 계산, 분석 및 해석은 복잡하고 느리며, 계산적으로 비용이 많이 드는 과정입니다. 기계 학습(ML) 기술은 다차원 FLIM 데이터 세트에서 측정치를 추출하고 해석하는데 적합하며, 전통적인 방법보다 속도가 크게 향상됩니다. 이 주제 리뷰에서는 먼저 FLIM과 ML의 기본 원리를 논의합니다. 다음으로, ML을 사용한 수명 추출 전략과 이를 통해 전통적인 방법보다 더 정확하게 FLIM 이미지를 분류하고 세분화하는 응용 사례를 요약합니다. 마지막으로, ML을 활용하여 FLIM을 개선할 수 있는 두 가지 잠재적 방향에 대해 개념 증명 시연을 포함하여 논의합니다.