Cell Image Processing Methods for Automatic Cell Pattern Recognition and Morphological Analysis of Mesenchymal Stem Cells - An Algorithm for Cell Classification and Adaptive Brightness Correction -

Lim, Kitaek; Park, Soo Hyun; Kim, Jangho; SeonWoo, Hoon; Choung, Pill-Hoon; Chung, Jong Hoon

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lim, Kitaek (Department of Biosystems and Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University) Park, Soo Hyun (Department of Biosystems and Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University) Kim, Jangho (Department of Biosystems and Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University) SeonWoo, Hoon (Department of Biosystems and Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University) Choung, Pill-Hoon (Department of Oral and Maxillofacial Surgery and Dental Research Institute, School of Dentistry, Seoul National University) Chung, Jong Hoon (Department of Biosystems and Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University)

저널정보: 한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제38권 제1호

발행연도: 2013.1

수록면: 55 - 63 (9page)

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Purpose: The present study aimed at image processing methods for automatic cell pattern recognition and morphological analysis for tissue engineering applications. The primary aim was to ascertain the novel algorithm of adaptive brightness correction from microscopic images for use as a potential image analysis. Methods: General microscopic image of cells has a minor problem which the central area is brighter than edge-area because of the light source. This may affect serious problems to threshold process for cell-number counting or cell pattern recognition. In order to compensate the problem, we processed to find the central point of brightness and give less weight-value as the distance to centroid. Results: The results presented that microscopic images through the brightness correction were performed clearer than those without brightness compensation. And the classification of mixed cells was performed as well, which is expected to be completed with pattern recognition later. Beside each detection ratio of hBMSCs and HeLa cells was 95% and 92%, respectively. Conclusions: Using this novel algorithm of adaptive brightness correction could control the easier approach to cell pattern recognition and counting cell numbers.

#Image processing #Cell pattern recognition #Morphological analysis #Mesenchymal stem cells #Tissue engineering applications

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이 논문의 저자 정보

Lim, KiTaek

소속기관 Department of Biosystems & Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 농공학

논문수 3 이용수 1

Park, Soo Hyun

소속기관 Convergence Research Center for Smart Farm Solution, Korea Institute of Science and Technology[KIST]

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 농공학

논문수 7 이용수 5

Kim, Jangho

소속기관 Department of Rural and Biosystems Engineering, Chonnam National University

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 농공학

논문수 12 이용수 8

Seonwoo, Hoon

소속기관 Industrial mechanical engineering department, Sunchon National University

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 농공학

논문수 11 이용수 29

Choung Pill-Hoon

소속기관 Department of Oral and Maxillofacial Surgery Dental Research Institute School of Dentistry Seoul Na

주요연구분야 의약학 > 임상의학 > 치의학 공학 > 기타공학 > 농공학

논문수 102 이용수 144

정종훈

소속기관 Dept. of Biosystems & Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 농공학

논문수 61 이용수 215

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