[CV] 세포 분할 (Cellular segmentation) 해설, 정리, 요약

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안녕하세요, HELLO

 

세포 (셀) 분할 cell segmentation은 이미지 또는 일련의 이미지에서 개별 세포를 식별하고 묘사하는 프로세스입니다. 세포의 형태, 행동, 상호작용을 정량적으로 분석할 수 있기 때문에 생물학, 의학, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 중요한 작업입니다.

 

세포 분할에는 임계값 설정 thresholding, 에지 감지 edge detection, 영역 확대(확장) region growing, 머신 러닝 기반 방법 machine learning-based methods 등 여러 가지 접근 방식이 있습니다. 

 

임계값 설정은 픽셀 강도 값을 임계값으로 설정하여 그 이상의 픽셀은 셀의 일부로 간주하고 그 이하의 픽셀은 배경으로 간주하는 것입니다. 에지 감지에는 픽셀 강도 값의 변화를 기반으로 셀의 가장자리 또는 경계를 식별하는 것이 포함됩니다. 영역 확대에는 유사한 강도 값을 가진 인접 픽셀을 개별 셀에 해당하는 영역으로 그룹화하는 작업이 포함됩니다. 머신 러닝 기반 방법에는 모양, 질감, 강도 등의 특징을 기반으로 셀을 인식하고 세분화하는 모델 학습이 포함됩니다.

 

오늘은 세포 분할 접근 방식인 임계값 방식, 에지 감지, 영역 확대, 머신 러닝 등에 대해서 정리하려고 합니다.

 

 

CHAPTER 1. '임계값 설정 thresholding' 정리

 

CHAPTER 2. '에지 감지 edge detection' 정리

 

CHAPTER 3. '영역 확대(확장) region growing' 정리

 

CHAPTER 4. '머신 러닝 기반 방법 machine learning-based methods' 정리

 

CHAPTER 5. '세포 분할에서 높은 성능을 달성하는 방법'

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CHAPTER 1. '임계값 설정 thresholding' 정리

 

임계값은 셀 분할에서 간단하고 널리 사용되는 방법으로, 특히 셀이 배경과 뚜렷한 대비를 이루는 경우 더욱 그렇습니다. 이 방법은 이미지의 픽셀 강도에 대한 임계값을 선택하는 것으로, 임계값을 초과하는 픽셀은 셀의 일부로 간주하고 그 이하인 픽셀은 배경으로 간주합니다. 임계값은 두 강도 클래스 간의 차이를 최대화하는 오츠 방법 (Otsu's method) 또는 국부적 강도 특성 (local intensity characteristics)에 따라 이미지의 다른 영역에 대해 다른 임계값을 계산하는 적응형 임계값 방법과 같은 다양한 기준에 따라 수동 또는 자동으로 선택할 수 있습니다.

 

임계값을 너무 높거나 낮게 설정하면 각각 과도하게 세분화되거나 과소 세분화될 수 있으므로 임계값 선택은 세분화의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 이미지와 특정 연구 질문에 적합한 임계값을 선택하는 것이 중요합니다. 이는 세분화 결과를 육안으로 검사하고 그에 따라 임계값을 조정하거나, 정밀도 precision와 리콜 recall의 균형을 맞추는 F1 점수 (f1 score)와 같은 방법을 사용하여 임계값을 최적화하는 방식으로 수행할 수 있습니다.

 

임계값의 한 가지 한계는 셀이 배경과 유사한 강도 값을 갖거나 셀 내부 및 셀 간에 강도 차이가 큰 경우 효과적이지 않을 수 있다는 점입니다. 이러한 경우에는 머신 러닝 기반 접근 방식이나 다중 임계값 방법과 같은 고급 세분화 방법이 더 효과적일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 임계값은 셀 세분화, 특히 셀이 배경과 뚜렷한 대비를 이루는 경우에 유용하고 널리 사용되는 방법입니다.

 

 

CHAPTER 2. '에지 감지 edge detection' 정리

 

에지 감지는 픽셀 강도 값의 변화를 기반으로 셀의 경계를 정확하게 식별할 수 있기 때문에 셀 분할에 널리 사용되는 방법입니다. 이 방법은 이미지에서 이미지의 에지, 가장자리, 경계선 또는 객체의 경계에 해당하는 강도 값이 급격하게 변화하는 지점을 식별하는 것입니다.

 

소벨 연산자 (Sobel operator), 캐니 에지 검출기 (Canny edge detector), 라플라시안 오브 가우시안(LoG) 필터 등 여러 가지 에지 감지 알고리즘이 있습니다. 소벨 연산자는 이미지의 x 및 y 방향 기울기를 계산하고 이를 결합하여 에지 맵을 얻습니다. 캐니 에지 감지기는 가우시안 필터로 이미지 평활화, 그라데이션 크기 및 방향 계산, 최대가 아닌 에지는 억제, 히스테리시스 임계값 (hysteresis thresholding) 적용 등 여러 단계를 포함합니다. LoG 필터는 가우시안 필터로 이미지를 컨볼루션한 다음 라플라시안 필터를 사용하여 가장자리를 향상하고 노이즈를 억제하는 과정을 거칩니다.

 

셀 분할에서 에지 감지는 픽셀 강도 값의 변화를 기반으로 개별 셀의 경계를 식별하여 셀을 분할하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 에지 감지는 노이즈에 민감할 수 있으며 불완전하거나 단편적인 세그먼테이션을 생성할 수 있습니다. 따라서 세분화 결과의 정확도와 완성도를 높이기 위해 영역 증가 또는 머신러닝 기반 방법과 같은 다른 세분화 방법과 함께 사용하는 경우가 많습니다.

 

전반적으로 에지 검출은 이미지에서 세포의 경계를 정확하게 식별할 수 있는 강력한 세포 세분화 도구입니다. 그러나 다른 세분화 방법과 함께 사용해야 하며 이미지의 특정 특성 및 연구 질문에 맞게 최적화해야 합니다.

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CHAPTER 3. '영역 확대(확장) region growing' 정리

 

영역 확대 (Region Growing)는 유사한 강도 값을 가진 인접 픽셀을 개별 셀에 해당하는 영역으로 그룹화하는 셀 분할 방법입니다. 이 방법은 셀 내의 픽셀은 유사한 강도 값을 가지지만 셀 외부의 픽셀은 다른 강도 값을 가진다는 가정을 기반으로 합니다.

 

영역 확장 방법은 일반적으로 셀에 속하는 것으로 알려진 시드 픽셀 또는 시드 픽셀 집합으로 시작합니다. 이 방법은 시드 픽셀에서 유사성 기준에 따라 유사한 강도 값을 가진 인접 픽셀을 반복적으로 추가하여 영역을 확장합니다. 유사성 기준은 강도, 질감, 모양과 같은 다양한 특징을 기반으로 할 수 있습니다.

 

임계값 기반 방법과 연결성 기반 방법과 같은 다양한 변형된 영역 증가 방법이 있습니다. 임계값 기반 방법에서 유사성 기준은 강도 값에 대해 설정된 임계값을 기반으로 합니다. 임계값보다 높은 강도 값을 가진 픽셀은 영역에 추가되고 임계값보다 낮은 강도 값을 가진 픽셀은 추가되지 않습니다.

 

연결성 기반 방법에서 유사성 기준은 픽셀의 연결성을 기반으로 합니다. 시드 픽셀에 연결된 픽셀은 유사한 강도 값을 갖거나 연결된 구성 요소의 일부인 경우와 같이 특정 연결 기준을 충족하는 경우 영역에 추가됩니다.

 

영역 확대 방법은 단순성, 다양한 조명과 대비를 가진 이미지를 처리할 수 있다는 점 등 여러 가지 장점이 있습니다. 하지만 시드 픽셀 선택과 유사성 기준에 민감하고 노이즈와 아티팩트에 취약하다는 몇 가지 한계도 있습니다.

 

요약하면, 영역 증가 방법은 셀룰러 세분화에서 일반적으로 사용되는 접근 방식으로, 매개변수를 신중하게 선택하여 적절하게 사용하면 효과적일 수 있습니다.

 

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CHAPTER 4. '머신 러닝 기반 방법 machine learning-based methods' 정리

 

딥러닝 방법은 수동 피처 엔지니어링 없이도 대규모 데이터 세트에서 복잡한 피처와 패턴을 학습할 수 있기 때문에 특히 최근 몇 년 동안 셀 분할 작업에서 큰 가능성을 보여 왔습니다. 이러한 방법에는 일반적으로 주석이 달린 대규모 이미지 및 세그먼트 데이터 세트에 대해 심층 신경망을 학습시킨 다음 학습된 모델을 사용하여 새로운 이미지를 세그먼트화하는 방법이 포함됩니다.

 

셀 세분화 작업에 적용된 딥 러닝 아키텍처와 모델에는 U-Net, Mask R-CNN, DeepLab 등 여러 가지가 있으며, 그 아키텍처와 성능은 다양합니다. 예를 들어 U-Net은 널리 사용되는 컨볼루션 신경망(CNN) 아키텍처로, 셀 세분화를 비롯한 생의학 이미지 세분화 작업에 널리 사용됩니다. Mask R-CNN은 객체 감지와 인스턴스 분할을 결합한 보다 복잡한 아키텍처로, 복잡하고 혼잡한 이미지에서 개별 세포와 핵을 정확하게 분할할 수 있습니다. DeepLab은 또 다른 아키텍처로, 비정상 컨볼루션과 멀티스케일 컨텍스트 집계를 사용하여 고해상도의 정확한 세분화 결과를 얻을 수 있습니다.

 

딥러닝 방법은 특히 복잡하거나 이질적인 구조의 이미지에 대해 세포 분할 작업에서 최첨단 성능을 달성할 수 있으며 다양한 이미지 양식과 염색 프로토콜에 쉽게 적용할 수 있습니다. 그러나 딥러닝 방법은 학습을 위해 주석이 달린 대규모 데이터 세트가 필요하고 계산 집약적일 수 있으며 강력한 하드웨어 및 소프트웨어 리소스가 필요합니다. 또한 딥러닝 방법은 항상 새롭거나 보이지 않는 데이터 세트에 잘 일반화되지 않을 수 있으며 최적의 성능을 달성하기 위해 미세 조정 또는 재학습이 필요할 수 있습니다. 전반적으로 딥러닝 방법은 셀 분할 작업에 강력하고 유망한 접근 방식이지만, 그 적합성과 성능은 특정 이미지 특성과 분할 목표에 따라 다르며 약간의 실험과 최적화가 필요할 수 있습니다.

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CHAPTER 5. '세포 분할에서 높은 성능을 달성하는 방법'

 

세포 세분화에서 좋은 성능을 얻으려면 이미지의 특성과 특정 연구 질문에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 임계값의 임계값이나 머신러닝 모델의 매개변수 등 선택한 방법의 매개변수를 최적화하는 것도 중요합니다. 또한 대비를 높이고 노이즈를 제거하기 위해 이미지를 사전 처리하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로 정확도 accuracy, 정밀도 precision, 리콜 recall 및 F1 점수 (f1 score)와 같은 메트릭을 사용하여 세분화 방법의 성능을 평가하고 그 결과를 수동 주석 또는 기준 데이터와 비교하는 것이 중요합니다.

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■ 마무리

 

'세포 분할 (Cellular segmentation)'에 대해서 정리해 봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.