세포 이미징을 위한 빅 테이터 활용
OSA연구원 Bahram Jalali와 캘리포니아 로스앤젤레스 대학에서 그의 동료들은(UCLA,미국) 딥러닝과 통합 개별 생물학적 세포를 캡처(*TS-QPI)시스템에 새로운 시간 스트레칭 양적 위상 이미징 제안했습니다.
위 사진을 간략히 설명드리자면 세포를 초당 3600번 16가지의 특징을 디지털화 하여 빅데이터화 한뒤 딥러닝 알고리즘으로 빠른 속도로 암세포를 검출 합니다. 암세포 검출에 정확도는 기존에 77.8% > 95.5%로 대폭 상승했다고 합니다. 알파고의 딥러닝 시스템이 이세돌과 바둑 시험에서 통화 한후에 주목을 많이 받는군요 여러 학계에서 응용분야로 많이 쓰는것 같습니다.
빅테이터와 TS-QPI 기술로 암 진단, 신약 개발, 개인 유전체학 및 바이오 연료 생산을 포함하여 다양한 분야에서 사용할수 있다고 보고 있습니다.
