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세포 계수 측정을 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 시스템 연구 개발
한동현(Donghyun Han),김민종(Minjong Kim),김태강(Taekang Kim),박준후(Joonhoo Park),조수빈(Subin Jo),김상진(Sangjin Kim) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6
본 논문에서는 세포 계수 기술을 활용하여 세포 배양액 사진 속에 있는 세포의 계수 및 Viability를 알려주는 모바일 애플리케이션 서비스를 제안한다. 세포 배양액 사진을 업로드 하면, YOLO-R 모델을 통해 세포 배양액의 영상 속 객체를 탐지하고 그 결과로 Total Cell, Live Cell, Dead Cell, Cell Viability의 정보를 추출하여 세포 계수 정보를 사용자에게 빠르게 제공할 수 있다. In this paper, we propose a mobile application service that utilizes cell counting techniques to inform the coefficient and viability of cells in a photograph of a cell culture. Uploading a photograph of a cell culture fluid allows the YOLO-R model to detect objects in the image of the cell culture and extract information from Total Cell, Live Cell, Dead Cell, and Cell Visibility as a result to quickly provide cell coefficient information to the user.