| 초록 |
□ 연구의 목적 및 내용 뇌신경 네트워크 해석을 위한 신 개념의 고속 초고해상도 3차원 멀티스케일 융합 이미징 원천기술의 개발. [1세부] 초고해상도 3차원 뇌 투명화 및 염색 방법(뇌조직전처리 기술) 개발 및 뇌과학적 비교검증 시스템 확립. [2세부] 고속 3차원 형광현미경 (빛 시트 직교 현미경, 빛 시트 세타 현미경) 시스템 개발. [3세부] 고속 3차원 초고해상도 뇌지도 작성을 위한 적응과학 기술 개발. [4세부] 고해상도 3차원 이미징 기법의 소프트웨어 기술 개발, 인공지능에 기반한 신경세포 추적 기술 적용, 재구성 및 가시화 분석 소프트 웨어 개발 □ 연구개발성과 [1세부] 3차원 고해상도 형광 현미경에 알맞은 전처리기술을 개발함. 초고해상도 현미경에 적합한 온전성과 투명도가 높은 조직 샘플의 투명화 기법(C-Match)의 개발 및 발전 정량화. 3차원 조직의 염색을 위해 '자성체 초점 기술'을 제시하고 발전시켜 효율성에 대해 정량적으로 증명 해외특허를 진행함. [2세부] 마우스 뇌 전체에 대한 고속/ 초고해상도 영상을 위한 고속 3차원 형광현미경 개발을 진행. 시스템 성능 분석 후 최적화. 투명화된 뇌 신경세포의 영상을 획득함. 또한, 네트워크 추적 및 초고해상도 영상을 위한 소프트웨어와 하드웨어 통합 시스템 개발. 융합 뇌 광학 이미징 기술 확보. [3세부] 홀로그래픽 위상 제어 장치를 이용한 파면측정 시스템 구축, 이미지 sharpness를 metric으로 이용한 파면 측정 기술 개발. 파면지도 형성 알고리즘 구축. 대면적 widefield 이미징 기법 (빛 평면 현미경)에 적용 가능한 적응광학 수차 보정 시스템 구현. 빛 입사부와 빛 측정부에 대한 독립적인 광학 수차 모델을 구축하여 모델링에 의한 고속 수차 보정 및 임의의 각도에 따라 수차를 보정 가능한 시스템 개발. [4세부] 인공지능 기반 고해상도 복원 기술 개발, 인공 신경망 U-Net 구조에 기반한 인공지능 알고리즘을 통해 자연 이미지와 현미경 영상 의 고해상도 복원. 인공지능 기반 신경세포 추적 기술 개발,볼륨 가시화 알고리즘 및 인터페이스 구축, 멀티스케일 데이터 구조를 고안 및 구현하고 볼륨 가시화에 적용함.고차원 특성 벡터를 활용한 가시화 인터페이스, GPU 최적화 Spark 모델의 인터랙티브 뷰어, Dendritic Spine 분석을 위한 시스템인 DXplorer 개발. □ 연구개발성과의 활용계획(기대효과) [1세부] 개발한 기술을 이용, 다양한 타겟 단백질을 염색한 뒤. 고해상도 형광 현미경 개발에 제공이 가능해짐, 인간 유래 생체 샘플의 진단학적 응용이 가능. 투명화 기술의 응용, OCT 이미징 기술과의 연계. 3, 4세부와의 Dxplorer등, 개발한 분석 프로그램이 생물학적 비교검증을 거치며 개선. [2세부] 뇌 지도 연구에 활용하여 뇌 기능 및 병변의 분자 기전 연구에 기여 및 각종 인프라의 특허화, 기술이전, 고해상도 고속 융합 이미징 기술의 상용화, 부가가치 창출. 샘플링 에러 최소화, 검사의 정밀도/ 정확도 향상을 통한 조직 병리 진단에 획기적인 기여. [3세부] 형광 기반 파면 측정 방법은 다양한 영상기법에 활용될 수 있는 넓은 확장성, 고속 3차원 초고해상도 뇌지도 작성을 위한 통합 플랫폼 구축. Deep tissue imaging을 위한 플랫폼 구축. 비침습적 3차원 이미징 기술 개발로 병리 진단에 활용, 손쉽게 사용할 수 있는 turn-key 시스템 구현. [4세부] 최적화된 소프트웨어를 제공하여 국내 뇌 과학 연구에 필요한 기반기술을 제공함.뇌 과학 연구 외에도 다양한 scale의 이미징이 필요한 바이오 전분야에 응용이 가능한 고해상도 영상처리 알고리즘과 분석 소프트웨어를 제공 및 국내외 광학 현미경 시장에 진입할 수 있는 원천기술 확보. (출처 : 요약문 4p) |
