METHODS AND APPARATUS FOR INTERCELLULAR SYNCHRONIZATION ANALYSIS

세포간 동기화 분석 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 세포간 동기화 분석 방법은 복수의 세포들에 대한 입력 영상을 수신하는 단계, k-평균 알고리즘에 기초하여, 입력 영상에서 대상 영상을 추출하는 단계, 대상 영상에 기초하여, 제1 마커를 결정하는 단계, 제1 마커에 기초하여, 제2 마커를 결정하는 단계, 제1 마커와 제2 마커에 기초하여, 대상 영상을 수정하는 단계, 수정된 대상 영상에 워터쉐드(watershed) 알고리즘을 적용하여 입력 영상에 포함된 상기 복수의 세포들이 단일 세포 단위로 분류된 출력 영상을 획득하는 단계, 출력 영상에 기초하여 복수의 세포들 각각의 운동성 정보를 획득하는 단계 및 운동성 정보에 기초하여, 복수의 세포들 사이의 동기화 특성을 결정하는 단계를 포함한다

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

METHODS AND APPARATUS FOR ANALYZING SINGLE CELL MOTILITY

단일 세포의 운동성 분석 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 단일 세포의 운동성 분석 방법은 하나 이상의 세포에 대한 입력 영상을 수신하는 단계, k-평균 알고리즘에 기초하여, 입력 영상에서 대상 영상을 추출하는 단계, 대상 영상에 기초하여, 제1 마커를 결정하는 단계, 제1 마커에 기초하여, 제2 마커를 결정하는 단계, 제1 마커와 제2 마커에 기초하여, 대상 영상을 수정하는 단계, 및 수정된 대상 영상에 워터쉐드(watershed) 알고리즘을 적용하여 입력 영상에 포함된 단일 세포에 대응되는 출력 영상을 획득하는 단계를 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