Development of AI-based laser speckle imaging methods for the accurate analysis of bacterial activities
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710111845
과학기술정보통신부
한국연구재단
아주대학교산학협력단
윤종희
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,468만원
6,468만원
기초연구
대학
경기도 수원시
물리학 > 광학·양자전자학 > 의광학
... 3시간 이내에 기존 분석 방법보다 10% 이상 정밀하게 측정할 수 있는 인공지능 기반 레이저 스페클 영상 기술을 개발하고, 이를 항생제 감수성 및 살균 효과 검출에 적용 가능한 분석 플랫폼으로 검증하는 것임. 미생물의 성장, 대사활동, 운동성 등 생물학적 활성은 매질의 굴절률 및 산란 특성 변화를 유도하며, 이러한 변화는 시간에 따라 변화하는 레이저 스페클 패턴에 반영될 ...
본 연구는 크게 ① 미생물 활성 측정을 위한 레이저 스페클 영상 시스템 구축 및 측정 조건 최적화, ② 미생물 활성 기반 동적 스페클 영상 데이터셋 확보, ③ Transformer 기반 인공지능 분석 모델 개발 및 성능 검증의 세 가지 내용으로 수행함. 먼저 선행연구를 통해 확보한 레이저 스페클 영상 기술을 기반으로 미생물 배양 시료에서 발생하는 미세한 산란 ...
본 연구를 통해 개발되는 인공지능 기반 레이저 스페클 영상 기술은 미생물 활성 측정을 위한 비표지자 기반 광영상 분석 플랫폼으로 활용될 수 있음. 기존 항생제 감수성 검사는 미생물 성장이 육안 또는 영상으로 확인될 때까지 장시간 배양이 필요하지만, 본 연구는 초기 미생물 활성에 의해 발생하는 동적 산란 변화와 스페클 패턴 변화를 측정함으로써 항생제 효과를 더 ...