오픈 소스 라이브러리를 활용한 HCS 소프트웨어 개발 267 Development of HCS(High Contents Screening) Software Using Open Source Library Ye Ji Na † ⋅Jong Gab Ho † ⋅Sang Joon Lee †† ⋅Se Dong Min ††† ABSTRACT Microscope cell image is an important indicator for obtaining the biological information in a bio-informatics fields. Since human observers have been examining the cell image with microscope, a lot of time and high concentration are required to analyze cell images. Furthermore, It is difficult for the human eye to quantify objectively features in cell images. In this study, we developed HCS algorithm for automatic analysis of cell image using an OpenCV library. HCS algorithm contains the cell image preprocessing, cell counting, cell cycle and mitotic index analysis algorithm. We used human cancer cell (MKN-28) obtained by the confocal laser microscope for image analysis. We compare the value of cell counting to imageJ and to a professional observer to evaluate our algorithm performance. The experimental results showed that the average accuracy of our algorithm is 99.7%. Keywords : Cell Segmentation, Cell Cycle, Cell Counting, Bio-Image Automated Analysis 오픈 소스 라이브러리를 활용한 HCS 소프트웨어 개발 나 예 지 † ⋅호 종 갑 † ⋅이 상 준 †† ⋅민 세 동 ††† 요 약 생물정보학분야에서 현미을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간 도의 집중력이 요구된다. 다가 연구자의 주적 점이 분석에 입되어 를 적으로 정량화하는데 어려 움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알리즘을 발하였 다. HCS 알리즘은 이미지 전처리 정, 세포 수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 초점 레이저 현미을 통 해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 수 분 석를 비교하였다. 실험  HCS 알리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다. 키워드 : 세포 분할, 세포 주기, 세포 계수, 바이오영상 분석 자동화 KIPS Tr. Software and Data Eng. Vol.5, No.6 pp.267~272 pISSN: 2287-5905 1. 서 론 최근 생명학기술(BT, Biotechnology) 분야의 발전에는 현 미의 역할이 매우 중요하며[1], 이에 따라 연구자들은 수 많은 실험 세포 샘플의 이미지를 해상도로 손쉽 얻을 수 있 되었다. 특히 초점 레이저 현미(Confocal Laser Microscope)의 발[2]로 인해 세포 내에서 일어나는 일련 의 생명 현상들을 실시간으로 찰할 수 있으며 3차원으로 영상을 분석할 수 있 되었다. 이를 기반으로 초점 현미 을 이용한 연구 및 응용 사례들이 지속적으로 이어지 있다[3-6]. ※ 이 논문은 2014년 교육부와 한국연구재단의 지역혁신 창의 인력양성사업의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2014H1C1A1066998). †† †준 회 원 : 순천향대학교 의료IT학 석사정 † ††정 회 원 : 선문대학교 기ICT융합학부 조교수 †††종신회원 : 순천향대학교 의료IT학 교수 Manuscript Received : May 2, 2016 Accepted : May 17, 2016 * Corresponding Author : Se Dong Min(sedongmin@sch.ac.kr) 현미으로 촬영된 수많은 세포 이미지의 분석은 수작업 으로 이루어지는데, 이는 숙련된 연구원일지라도 많은 시간  도의 집중력을 필요로 한다. 또한 연구자의 주적인 점이 많이 입되어 영상의 해석 를 적인 수치로 나타내는 데에 어려움이 있다. 이에 따라 세포 이미지 분석 의 자동화 및 속화 기술을 적용한 소프트웨어의 필요성이 대두되 있다[7]. High Content Screening(HCS)이란 살아있는 세포에서  학적, 화학적, 생물학적 기술, 이미지 분석을 이용하여 세 포에서 일어나는 일련의 세포생물학적 변화를 자동으로 정 량적인 데이터로 변환해주는 영상정보 분석 기법이다. 또한 한 가지 실험 방법으로 얻은 일련의 세포이미지들로부터 여 러 가지의 생물학적 분석을 도출할 수 있는 기법이다. 이러한 기술은 분자 생물학적 기법뿐만 아니라, 해상 학 기술 및 자동화 시스템이 합되어 있는 융합기술의 산물이다[8]. http://dx.doi.org/10.3745/KTSDE.2016.5.6.267