생물의학 영상에서 국소적 에지 밀도 추정을 기반으로 한 불규칙 영역의 세그멘테이션

우리는 국부적 에지 밀도 추정을 기반으로 생물의학 영상의 패치성(patchiness)에 따라 반자동으로 세분화하는 효과적인 접근법을 제안한다. 본 방법은 사전 학습이나 조정이 필요하지 않으며, 사용자가 직접 조절할 수 있는 몇 가지 자유 매개변수를 통해 분석 해상도와 감도를 각각 조정할 수 있다. 우리는 국부적 에지 밀도가 도메인 전문가 기반 수작업 평가를 통해 얻은 세포 단층 밀도와 매우 높은 상관관계를 보임을 명확히 보여주며, 상관계수를 통해 이를 정량적으로 확인한다. 결과적으로 제안하는 알고리즘이 다양한 생물의학적 현미경 영상에서 패치형 영역의 효율적인 세분화 및 정량화가 가능함을 시사한다. 특히, in vitro 스크래치 실험에서 세포 단층이 덮인 영역에 대한 세분화에서 95~99%의 중앙값 정확도를 달성한다. 더불어, 조직학적 절편의 현미경 영상에서 원래 조직과 재생된 조직 조각 간을 효과적으로 구분할 수 있으며, 이는 해당 영역 내 국부적 에지 밀도 사이에 거의 3배의 차이가 있음으로써 입증된다. 우리는 국부적 에지 밀도 추정이 전통적인 세포 또는 조직 특이적 형광 염색의 대체 또는 보완 자료로서, 복잡한 실험 프로토콜의 사용을 피하거나 최소화할 수 있는 경우, 영상의 패치성 특성을 나타내는 대체 이미지 채널로도 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 우리는 도메인 전문가가 이미지 분석 기술에 특별한 전문 지식 없이도 간편한 피드백을 제공할 수 있도록 실시간 시각화를 지원하는 간단한 오픈소스 소프트웨어 도구를 구현하였다. 본 도구는 https://gitlab.com/digiratory/biomedimaging/bcanalyzer에서 무료로 온라인 제공된다.