딥러닝

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 12575(2023) 이 기사 인용

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광학 핀셋은 세포에 강력한 포획력을 발휘하므로 갇힌 세포의 움직임을 분석하는 것이 중요합니다. 세포의 회전은 정자 세포와 같은 수영 패턴에 중요한 역할을 합니다. 우리는 추가적인 광학 설계 없이 타원형 세포의 투영 방향을 자동으로 결정할 수 있는 빠른 딥러닝 기반 방법을 제안했습니다. 이 방법은 광학 핀셋을 사용하여 갇힌 정자 세포의 평면 회전을 분석하는 데 활용되었으며, 세포 머리의 회전을 추출하는 타당성을 입증했습니다. 또한 우리는 온도와 레이저 출력을 포함한 다양한 조건에서 정자 회전 속도의 변화를 조사하여 정자 세포 활동을 조사하기 위해 이 방법을 사용했습니다. 우리의 연구 결과는 이 방법의 효과에 대한 증거를 제공하며 개발된 회전 분석 방법은 정자 품질 평가에 대한 임상적 잠재력을 가질 수 있습니다.

광학 핀셋(OT)은 폴리스티렌 비드, 효모 세포, 정자 및 대장균1,2,3,4과 같은 미세 입자 및 미생물을 포착하고 조작하기 위해 널리 연구되어 왔습니다. 생식 과정에서 정자는 여성 생식관을 통해 난자를 만나야 합니다. 이 과정에서 운동성이 낮은 정자는 자궁경부 점액과 같은 장벽에 의해 걸러지게 됩니다5. 키랄성 및 운동성6,7과 같은 다양한 측면을 조사하는 연구를 포함하여 광학 핀셋에 갇힌 정자 세포의 역학에 대한 광범위한 연구가 수행되었습니다. 이 연구 방향은 세포질 내 정자 주입(ICSI)8과 같은 보조 생식 기술에 중요한 단일 정자 품질 검사에 잠재적인 가치가 있습니다. 현재 정자 세포 머리의 움직임을 빠르게 추적하는 주요 방법은 중심을 추적하는 것인데, 이는 전통적인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 분할합니다9,10. 그런 다음 Nascimento et al. 정자 활동을 특성화하기 위해 머리의 곡선 속도(VCL)를 계산하기 위해 이 방법을 사용했습니다. 그러나 높은 개구수 대물렌즈 시야에서 전통적인 분할 방법은 복잡한 배경 잡음으로 인해 분할 결과가 좋지 않습니다. 게다가, 회전과 같은 정자의 보다 복잡한 운동 패턴의 경우 추가적인 광학 설정을 설계해야 하며, 정자의 3차원 운동을 결정하는 해당 알고리즘은 일반적으로 상대적으로 느리게 수행됩니다.

딥러닝은 의료 세포 이미지 분할 분야, 특히 특정 세포 계수13, 간 및 간종양 분할14, 뇌 및 뇌종양 분할15 등에 광범위하게 적용되었습니다. 또한 기존 방법에 비해 분할 성능과 견고성이 뛰어납니다16. 17. 이 도구는 광학 핀셋과 결합하여 미소구체18의 축 위치 파악, 광학 핀셋19의 광학력 예측 및 트랩 강성 측정20에 적용할 수도 있습니다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 분할을 이용하여 정자 머리의 방향을 추출하는 매우 효율적인 방법을 제안합니다. 이를 광학 핀셋과 결합하여 정자를 동적으로 포획하고 개별 정자의 회전 운동성을 직접 동시에 분석합니다. 이 방법은 다른 타원형 세포나 대장균과 같은 박테리아에도 적합합니다. 우리의 실험에서는 다양한 레이저 출력 전력에서 정자 세포의 회전 각속도의 차이를 분석하고 우리의 방법이 정자 운동성 정량화 및 단일 정자 운동성 검출을 위한 임상 연구에 잠재적으로 응용될 수 있음을 확인했습니다.

정자의 투사 위상 정보를 얻기 위해 그림 1a와 같이 자체 설계된 광학 핀셋 시스템을 사용했습니다. 실험 설정에서는 연속파 레이저(Coherent Verdi G, 2W)를 사용하여 532nm 레이저 빔을 생성했습니다. 이 레이저 빔은 빔 확장을 위해 BSS(빔 성형 시스템)로 향했습니다. 생성된 선형 편광 레이저 빔은 이색성 거울로 향하고 이색성 거울은 이를 오일 침지 현미경 대물렌즈(Nikon, 100\(\times\) 오일 침지; NA = 1.4; WD = 0.13 mm)의 후면 조리개에 반사했습니다. 빔은 성형 시스템의 반사형 순수 위상 전용 액정 공간 광 변조기(Holoeye, HED6010-L-VIS)를 통해 변조됩니다. 관심 있는 샘플 용액을 샘플 풀에 로드하고 전압 제어 스테이지(Thorlabs; ZFM2030)를 사용하여 제어되는 오일 미러의 후면 초점 평면에 배치했습니다. 샘플 챔버의 조명은 LED 광원에 의해 제공되었으며 샘플 이미징은 CMOS 카메라(Sentech, STC-mbs241U3V, 163fps)를 사용하여 수행되었습니다.