편집자 주: 원래 게시자:전기컴퓨터공학부 찬드라 가족
우리가 매일 보고 상호작용하는 모든 생명체는 어딘가에서, 때로는 단 하나의 세포로 시작되었습니다. 새로운 파라오 카지노 프로젝트는 유기체가 단 하나의 세포에서 수조 개의 세포로 이루어진 복잡한 구조로 성장하는 과정을 조명하는 것을 목표로 합니다.
오스틴에 있는 텍사스 대학의 찬드라 가족 전기 및 컴퓨터 공학과 조교수인 Shwetadwip Chowdhury는 복잡한 유기체가 어떻게 발달하는지 파라오 카지노하기 위해 국립보건원(National Institutes of Health)에서 5년에 걸쳐 180만 달러의 보조금을 받았습니다. 새로운 전산 광학 이미징 기술을 개발함으로써 Chowdhury의 파라오 카지노팀은 형태 형성으로 알려진 과정인 조직과 기관이 어떻게 형성되는지에 대한 전례 없는 규모의 3D 보기를 캡처하는 것을 목표로 합니다.
"우리는 조직 내 빛 산란의 영향을 해독하기 위한 컴퓨터 접근 방식을 개발하는 과제에 맞서고 있습니다."라고 Chowdhury가 말했습니다. "이러한 현상은 이질적인 조직 구조가 지속적으로 형성되고 재배열되는 초기 발달 과정에서 특히 두드러집니다. 성공한다면 처음으로 그러한 과정을 완전히 3D 및 전체 유기체 규모로 대규모 시각화할 수 있게 될 것입니다."
광학 이미징은 파라오 카지노자들이 믿을 수 없을 정도로 세부적인 실시간 샘플을 시각화할 수 있게 해주기 때문에 형태 형성과 같은 생물학적 과정을 파라오 카지노하는 데 오랫동안 중요한 도구였습니다. X선이나 MRI와 같은 다른 방법과 달리 광학 이미징은 세포 수준에서 세포 이하 수준까지 생물학적 조직의 비침습적 실시간 이미지를 캡처할 수 있습니다.
흥미롭게도 산란된 빛은 혼란스럽고 무작위로 보이지만 실제로는 센티미터 규모의 거리에 걸쳐 조직별 정보를 인코딩합니다. 산란된 빛을 완전히 해독할 수 있다면 수십배 더 깊은 이미징이 가능할 것입니다.
이를 극복하기 위해 Chowdhury의 파라오 카지노팀은 계산적으로 산란을 보정하는 새로운 광학 이미징 기술을 개발하고 있습니다. 산란(예: 역산란)의 계산 보정은 주로 지속적으로 개선되고 있는 컴퓨팅 성능에 대한 실질적인 제약으로 인해 제한됩니다.
"산란 조직에 이미지를 추가하는 우리의 전략은 컴퓨팅 이미지 재구성 프레임워크와 함께 이미징 하드웨어를 공동으로 설계하는 시너지적 접근 방식을 활용합니다."라고 4년차 박사인 Siqi Yang이 말했습니다. 팀의 학생입니다.
Chowdhury의 파라오 카지노팀은 이미 유망한 예비 결과를 달성했으며, 이는 이 접근 방식이 실현 가능함을 시사합니다. 예를 들어, 박사과정 4년차인 Siqi Yang의 경우입니다.
이 초기 성공을 바탕으로 Chowdhury의 파라오 카지노팀은 이제 이 방법의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 김정수 박사 3년차입니다.
"샘플의 산란 복잡성을 기반으로 이미지 재구성 방법을 맞춤화하면 이미징 효율성과 정확성이 모두 향상되어 산란되는 생물학적 조직에 대한 더 나은 이미징 기능이 가능해집니다."라고 Kim이 말했습니다.
앞으로 Chowdhury의 파라오 카지노팀은 조직 형태 형성 영상화라는 어려운 작업에 이 방법을 적용하는 데 중점을 둘 것입니다. 이 파라오 카지노는 과학자들에게 새로운 문을 열 것을 약속하며 조직이 어떻게 발달하고 재생하며 질병에 반응하는지에 대한 더 깊은 이해를 제공함으로써 언젠가 기초 과학 및 의학 파라오 카지노로 이어질 수 있습니다.
