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기존 마이크로웰 어레이 이미지 분석은 노동 집약적이며, 불명확한 웰 분류에 어려움이 있었습니다. 본 발명은 이러한 한계를 극복하고, 형광 표지된 마이크로웰의 이미지를 두 단계에 걸쳐 정밀하게 분류하는 AI 기반 분석 알고리즘을 제공합니다. 1차 분류로 채워짐, 부분 채워짐, 비채워짐 웰을 구분하며, 2차 분류에서는 차분진화 알고리즘과 SVM을 활용하여 부분 채워진 웰의 분류 정확도를 획기적으로 높입니다. 이를 통해 97% 이상의 높은 정확도로 노이즈가 많은 데이터도 신속하고 안정적으로 분석하여, 다양한 바이오센서 및 생물학적 응용 분야에 기여합니다.
기술명 | |
마이크로웰 어레이의 이미지 분석을 위한 분석 알고리즘 형성방법 | |
기관명 | |
서강대학교산학협력단 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
정봉근 | - |
출원번호 | 등록번호 |
1020180011116 | 1020724450000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2018.01.30 |
중요 키워드 | |
자동화된 진단생체 시료 분석자동 웰 분류SVM 알고리즘바이오센서 기술고정확도 분류마이크로웰 어레이의료 영상 분석정밀 이미지 분석체외진단 시장기계 학습 기반마이크로웰 이미지 분석차분진화 알고리즘세포 분석 시스템인공지능 분석인공지능생체분석 |
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