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비표지 세포의 3차원 굴절률 영상을 획득하는 단계; 및 상기 3차원 굴절률 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하는 단계를 포함하고, 상기 3차원 굴절률 영상과 상기 딥러닝 알고리즘을 이용하여 단일 세포 레벨에서 세포의 비표지 세포 분류를 수행하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하기 이전에, 상기 3차원 굴절률 영상을 이미지 처리 및 통계 분석하는 단계를 더 포함하고, 상기 3차원 굴절률 영상을 이미지 처리 및 통계 분석하는 단계는, 상기 3차원 굴절률 영상을 이미지 처리하여 3차원 렌더링 이미지를 구성하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하기 이전에, 상기 3차원 굴절률 영상에서 개별 세포의 정량적 구조와 생화학적 특징을 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 3차원 굴절률 영상에서 개별 세포의 정량적 구조와 생화학적 특징을 계산하는 단계는, 상기 3차원 굴절률 영상에서 형태학 및 생화학적인 매개변수를 계산하여, 세포 부피(CV), 표면적 영역(SA) 및 구형도를 포함한 형태학적 특징과 단백질 밀도(PD) 및 건질량(DM)을 포함한 생화학적 특징을 분석하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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제1항에 있어서,상기 비표지 세포의 3차원 굴절률 영상을 획득하는 단계는, 마하젠더(Mach-Zehnder) 간섭 측정 기반 단층 현미경을 사용하여 상기 3차원 굴절률 영상을 촬영하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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제1항에 있어서,상기 3차원 굴절률 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하는 단계는, 상기 3차원 굴절률 영상을 3차원 내부 구조를 완전히 이용하는 3차원 콘벌루션 신경망을 사용하여 학습하며, 상기 3차원 콘벌루션 신경망은 단일 굴절률 영상에서 세포 유형을 빠르게 식별하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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제1항에 있어서,상기 3차원 굴절률 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하는 단계는, 획득한 상기 3D 굴절률 영상의 데이터 세트를 훈련 데이터 세트 및 유효성 검사 데이터 세트로 하여 분리 후, 3차원 콘벌루션 신경망기반 분류기를 상기 훈련 데이터 세트와 함께 훈련시키고 상기 유효성 검사 데이터 세트에서의 성과를 바탕으로 3차원 콘벌루션 신경망기반 분류기를 선택하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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제1항에 있어서,상기 3차원 굴절률 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하는 단계는, 학습된 상기 딥러닝 알고리즘은 인간의 T 세포를 CD57- T 세포, CD57+ T 세포, CD4 T 세포 및 CD8 T 세포에 기초하여 분류하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 방법
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비표지 세포의 3차원 굴절률 영상을 획득하는 3차원 굴절률 영상 획득부; 및 상기 3차원 굴절률 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 세포 유형을 분류하는 세포 유형 분류부를 포함하고, 상기 3차원 굴절률 영상과 상기 딥러닝 알고리즘을 이용하여 단일 세포 레벨에서 세포의 비표지 세포 분류를 수행하는, 세포의 세부 분류 구분 장치
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제8항에 있어서,상기 3차원 굴절률 영상을 이미지 처리 및 통계 분석하는 이미지 처리부를 더 포함하고, 상기 이미지 처리부는, 상기 3차원 굴절률 영상을 이미지 처리하여 3차원 렌더링 이미지를 구성하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 장치
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제8항에 있어서,상기 3차원 굴절률 영상에서 개별 세포의 정량적 구조와 생화학적 특징을 계산하는 정량적 구조 및 특징 분석부를 더 포함하고, 상기 3차원 굴절률 영상에서 개별 세포의 정량적 구조와 생화학적 특징을 계산하는 단계는, 상기 3차원 굴절률 영상에서 형태학 및 생화학적인 매개변수를 계산하여, 세포 부피(CV), 표면적 영역(SA) 및 구형도를 포함한 형태학적 특징과 단백질 밀도(PD) 및 건질량(DM)을 포함한 생화학적 특징을 분석하는 것을 특징으로 하는, 세포의 세부 분류 구분 장치
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