Distribution and penultimate sugar of sialoglycoconjugates in developing murine nasal mucosa

의학과/석사[한글] 씨알릭산은 α 2,3- 혹은 α 2,6- 결합을 통해 D-galactose 혹은 N-acetyl-D-galactosamine 에 붙어 있는 당쇄의 비환원성 말단기에 있는 당질로, 음이온을 띄고 있어 이물질의 유착에 관여하고 박테리아나 바이러스의 수용체로서 역할이 있으며 α 2,3 혹은 α 2,6과 같은 결합방식 종류의 양에 의해 점액의 점탄성에 관여하는 등의 주요한 역할을 갖고 있다. 이에 연구자는 백서 호흡부점막과 후각점막에서 발육에 따라 α 2,3 결합이 있는 씨알릭산과 반응하는 MAA와 α 2,6 결합이 있는 씨알릭산과 반응하는 SNA의 분포 차이가 있는지를 알아보고 neuraminidase 처치전후에 부위에 따라 PNA와 DBA 랙틴반응의 변화가 있는지를 알아보고자 하였다. 백서 호흡부 점막의 섬모에는 주로 NeuNAc(α 2,6)-β-D-Gal 가 존재하며 후각점막의 섬모와 보우만씨선에는 주로 NeuNAc(α 2,3)-GalNAc과 NeuNAc(α 2,6)-GalNAc가 존재하여, 호흡부점막과 후각점막의 세포표면에는 씨알릭산의 구성이 서로 다름을 알았다. [영문] The functional roles of sialoglycoconjugates are mediation of cell adherence, control of viscoelasticity of mucus and server as receptor sites for binding of exogenous macromolecules such as those of bacterial or viral etilogy. The purpose of this paper is to investigate the distribution and penultimate sugar of sialoglycoconjugates in developing murine nasal mucosa. Nasal cavities of mice(BALB/C) were fixed by intracardiac perfusion with 2.0% glutaraldehyde and embedded in Epon812. The serially sectioned slides were stained with MAA and SNA. And then, the other slides were stained with DBA and PNA before and after neuraminidase treatment. In olfactory mucosa, MAA and SNA labeled all cell surfaces and Bowman's glands from sixteenth gestational day. Cilia on a minority of ciliated cells in the mucosa of the septum and nasal floor was stained with MAA. PNA labelled cell surfaces of respiratory mucosa after neuraminidase digestion. However, MAA and SNA didn't label goblet cells regardless of aging. Our results indicate that there are different carbohydrate structures of sialoglycoconjugates in olfactory and respiratory mucosa.restrictio

APPARATUS AND METHOD FOR RECONSTRUCTING NOISELESS PHASE IMAGE FROM GARBOR HOLOGRAM BASED ON DEEP-LEARNING

본 개시의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 위상 영상 생성 방법은 프로세서가 각 단계의 적어도 일부를 수행하는 위상 영상 생성 방법으로서, 가보 홀로그램(Garbor hologram)을 제공 받는 단계 및 가보 홀로그램으로부터 복원된 제1 위상 영상(phase image)을 머신 러닝(Machine Learning) 기반의 학습 모델에 입력하여 노이즈가 제거된 제2 위상 영상을 생성하는 단계를 포함하고, 학습 모델은 비 광축 디지털 홀로그램(off-axis digital hologram)으로부터 복원되고 노이즈가 제거된 위상 영상을 레이블(label)로 하여 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial network: cGAN)에 기반하여 학습된 생성 모델을 포함할 수 있다

Method for optics-based image encryption using random phase key exchange method

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 무작위 위상키 교환을 이용한 광학기반 이미지 암호화 방법은 n 개의 노드를 구비한 링-타입 위상키 교환 시스템에서 n 개의 노드 각각에서 각각 자신의 비밀지수를 각각 적용하여, 상기 n 개의 노드 각각에서 복소수 정현파 파형을 생성하는 단계;및 상기 n개의 노드 각각에서 생성된 복소수 정현파 파형 각각은 자신의 노드로부터 시작하여 순차적으로 n 번재 노드까지 전달되며 상기 n 개의 노드 각각의 비밀지수를 적용하여 대칭비밀키를 생성하는 단계; 를 포함한다

APPARATUS AND METHOD FOR PHASE UNWRAPPING OF DIGITAL HOLOGRAM PHASE IMAGE BASED ON DEEP LEARNING

본 개시의 일 실시 예에 따른 위상 펼침을 수행하는 장치는 프로세서 및 프로세서와 전기적으로 연결되고, 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고, 메모리는 프로세서를 통해 실행될 때 프로세서가, 디지털 홀로그래픽 영상인 홀로그램으로부터 생성된 적어도 하나의 위상 접힘 위상 이미지(phase wrapped phase image)를 제공 받고, 위상 접힘 위상 이미지를 머신 러닝(Machine Learning) 기반의 판별 모델에 입력하여 위상 펼침 위상 이미지(phase unwrapped phase image)를 생성하도록 야기하는 코드를 저장하고, 판별 모델은 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial network: cGAN)에 기반하여 학습된 판별 모델일 수 있다

METHOD AND APPARATUS FOR MULTIPLE IMAGE ENCRYPTION AND DECRYPTION

다중 이미지 암호화 및 복호화를 위한 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 다중 이미지의 암호화 장치는 다중 원본 이미지(multiple original image)들로부터 각각 생성된 비밀 이미지(secret image)들과 개인 키(private key)들을 획득하고, 비밀 이미지들에 대한 위상 변이를 수행하여, 비밀 이미지들로부터 위상 부호화 이미지들을 생성하고, 위상 부호화 이미지들을 중첩시켜, 다중 원본 이미지들을 암호화한 암호화 이미지를 생성할 수 있다

APPARATUS AND METHOD FOR 3-DIMENSIONAL IMAGING AND IMAGE PROCESSING OF EVALUATING RESPONSE OF DRUG-TREATED CELLS

본 개시의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 세포 약물 반응 측정 방법은 약물 처리된 제1 심근 세포에 대한 디지털 홀로그래픽 영상인 심근 세포 홀로그램을 제공 받는 단계, 프로세서에 의해 심근 세포 홀로그램에 대해 재건(reconstruction) 및 위상 펼침(phase unwrapping)을 수행하고, 복수의 심근 세포 영상을 생성하는 단계, 프로세서에 의해 심근 세포 영상에 기반하여 제1 심근 세포의 기계 운동학적 특성 또는 박동과 관련된 적어도 하나의 제1 동적 파라미터를 획득하는 단계 및 프로세서에 의해 약물 처리되지 않은 제2 심근 세포에 기반하여 획득된 제2 동적 파라미터를 제1 동적 파라미터와 비교하는 단계를 포함할 수 있다