임상에서는 소화관 초기 암 진단이 주로 전자 내시경 조직검사에 의존하지만, 진단 주기가 길다. 세포 내시경은 초고배율을 가진 내시경으로, 수술 중 염색과 결합하여 체내에서 병변의 세포핵 등 병리 구조를 직접 관찰할 수 있다. 내시경 의사가 수술 중 세포핵 병리 특성을 더 정확하게 분석할 수 있도록, 개발된 고배율 세포 내시경 시스템을 바탕으로 돼지 식도 점막 조직에서 세포핵 염색 및 분할 방법 연구를 수행하였다. 1% 농도의 톨루이딘 블루 수용액을 이용해 돼지 식도 점막의 세포핵을 염색하였고, 세포 내시경 미세영상 모드에서 염색된 세포핵을 성공적으로 관찰하였다. 이를 바탕으로 딥러닝 방법을 사용해 세포핵 분할 모델을 학습하였으며, 염색된 세포핵의 분할 추출을 효과적으로 실현하였다. 분할 정확도는 99.23%, 특이도는 99.54%, 민감도는 84.37%, Dice 계수는 0.8138로 세포 내시경 AI 보조 진단 알고리즘 연구의 기초를 마련하였다.

생의학 광학; 세포 내시경; 세포핵 분할; 딥러닝