고용량 스크리닝 및 분석을 위한 자동 이미지 분석

고용량 스크리닝 및 분석 분야는 대량의 이미지 데이터를 사용하여 세포 생물학 및 약물 개발에서 자동화된 발견을 위한 일련의 방법론으로 구성됩니다. 대부분의 경우, 이미징은 자동화된 현미경에 의해 수행되며, 이는 종종 자동화된 액체 처리 및 세포 배양에 의해 지원됩니다. 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 기계 학습은 고차원 이미지 데이터를 자동으로 처리하여 의미 있는 세포 생물학적 결과로 변환하는 데 사용됩니다. 핵심은 일반적으로 4가지 기본 단계로 구성된 자동 분석 파이프라인을 만드는 것입니다: (1) 이미지 처리(정규화, 분할, 추적, 추적), (2) 이미지를 공통 기준 프레임으로 가져오기 위한 공간 변환(등록), (3) 이미지 특징의 계산, (4) 데이터의 모델링 및 해석을 위한 기계 학습. 여기에서는 이러한 이미지 분석 도구에 대한 개요와 몇 가지 응용 프로그램에 대한 간단한 설명이 제공됩니다.