테아 사이언티픽은 Ultralytics YOLO 모델로 현미경 데이터 분석을 재정의합니다.

재료 과학 및 나노 기술과 같은 분야의 과학 연구는 종종 하전 입자, 주사 탐침 및 광학 현미경을 사용하여 인간의 눈에 보이지 않는 구조를 탐구합니다. 예를 들어, 투과 전자 현미경(TEM)은 나노 및 원자 규모에서 미세한 세부 사항을 캡처할 수 있는 핵심 도구입니다.

안타깝게도 이러한 이미지를 획득한 후에는 분석이 느리고 복잡할 수 있으며, 상당한 수작업과 분야별 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. 이 프로세스를 개선하기 위해 Theia Scientific은 이미지 감지, 분할, 정량 측정을 자동화하여 Ultralytics 검사를 더 빠르고 효율적이며 재현 가능하게 만드는 실시간 현미경 이미지 분석 시스템인 Theiascope™ 플랫폼을 개발했습니다.

과학 이미징에서 Vision AI의 역할 탐색

Kevin과 Christopher Field 형제가 설립한 Theia Scientific은 현미경 연구를 가속화하기 위한 고급 소프트웨어 도구를 개발합니다. 재료 과학, 산업 자동화, 전자 및 소프트웨어 엔지니어링에 걸친 전문 지식을 바탕으로 과학자, 엔지니어 및 연구원이 복잡한 이미지 데이터를 분석할 때 직면하는 병목 현상을 줄이는 데 주력합니다. 

주력 제품인 Theiascope™ 플랫폼은 컴퓨터 비전을 통합하여 전자 현미경 이미지의 특징을 자동으로 detect, segment, 측정합니다. 이 플랫폼은 수동 주석 및 추적 대신 Vision AI에 의존함으로써 일관되고 재현 가능한 결과를 제공합니다.

현미경 이미지를 수동으로 분석하기 어려운 이유는 무엇인가요?

현미경 이미지, 특히 TEM으로 캡처한 이미지는 매우 상세하지만 해석하기 어렵습니다. 각 이미지에는 의미 있는 데이터를 추출하기 위해 신중하게 식별, 주석 처리, 추적 및/또는 측정해야 하는 수백에서 수천 개의 미세한 특징과 구조(예: 입자 및 경계)가 포함되어 있습니다. 전통적으로 이는 수동으로 수행되었으며, 이는 느리고 사람마다 다를 수 있습니다. 두 명의 연구원이 동일한 이미지에 대해 서로 다른 방식으로 주석을 달아 일관성 없는 결과와 큰 오차 막대로 이어질 수 있습니다.

대규모 데이터 세트가 관련된 경우 이 프로세스는 훨씬 더 복잡해집니다. 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻으려면 수천 개의 이미지를 분석해야 하는 경우가 많으며, 수동 방법을 사용하면 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 또한 대비, 노이즈 및 겹치는 구조의 변화로 인해 프로세스가 더욱 어려워집니다.

미세 구조의 진화를 연구하거나 시간에 따른 변화를 track 연구자의 경우 이러한 문제로 인해 연구 속도가 느려질 수 있습니다. 테아 사이언티픽은 이러한 문제를 해결하기 위해 보다 자동화되고 신뢰할 수 있는 솔루션이 필요하다는 것을 인식했습니다.

Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 현미경 검사 워크플로 개선하기

현미경 데이터 분석을 자동화하기 위한 다양한 접근 방식을 탐색한 결과, Theia Scientific은 실시간 현미경 이미지 분석에 필요한 속도, 정확성 및 유연성을 제공하여 실험이 진행되는 동안 현미경에서 정량적 결과를 즉시 확인할 수 있는 Ultralytics YOLO 모델을 발견했습니다. Ultralytics YOLO 모델은 다음과 같습니다. Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLOv8 같은 모델은 객체 감지(이미지에서 개별 특징 식별 및 위치 찾기) 및 인스턴스 분할(픽셀 수준에서 각 특징의 윤곽선 그리기)과 같은 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 작업을 통해 TEM 이미지가 캡처되는 즉시 입자나 경계와 같은 나노 단위의 구조를 직접 detect 수 있습니다.

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예를 들어, 다결정 박막에 대한 최근 연구에서는 전자, 코팅 및 에너지 장치에 사용되는 재료의 특성에 영향을 미치는 입자 구조를 식별하고 측정하는 데 Theiascope™ 및 Ultralytics YOLO 모델을 사용했습니다. 정확한 입자 크기 분포는 실험 중에 이러한 박막이 어떻게 진화하는지 이해하는 데 매우 중요합니다. 

이러한 사용 사례에서 Ultralytics YOLO 모델이 효과적인 주요 이유 중 하나는 대규모 데이터 세트에 걸쳐 보간할 수 있기 때문입니다. 연구자들은 실험의 모든 프레임에 라벨을 붙일 필요 없이 이미지의 일부에만 주석을 달고 YOLO 모델을 학습시킨 다음 수천 개의 추가 프레임을 안정적으로 분석하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 최소한의 수동 입력으로 타임랩스 TEM 실험에서 입자 성장과 경계 변화를 track 수 있습니다.

Ultralytics YOLO 모델을 선택하는 이유는 무엇인가요?

앞서 설명한 다결정 박막에 대한 연구에서도 마찬가지입니다, Ultralytics YOLOv8 은 U-Net(과학 이미지 분석에 자주 사용되는 모델)보다 최대 43배 빠른 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 속도 덕분에 YOLO 실시간 현미경 분석에 실용적입니다. 

U-Net은 정확하지만 속도가 느린 반면, YOLO 속도와 정확성을 결합하여 입자 크기 측정값을 실측값의 3% 이내로 일치시킵니다. 또한 다양한 스케일과 훈련 설정을 쉽게 처리할 수 있도록 설계되어 더욱 유연합니다. 연구자에게는 신뢰성을 희생하지 않고도 더 빠른 결과를 얻을 수 있어 현미경 워크플로우를 가속화하는 데 이상적입니다.

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YOLO 현미경 검사의 편향성을 줄이고 일관성 강화하기

테아 사이언티픽은 테아스코프™ 플랫폼을 통해 현미경 이미지 분석과 TEM 실험을 가속화하는 동시에 재현 가능한 장기 연구를 지원할 수 있는 Ultralytics YOLO 모델을 선보였습니다. 이 플랫폼은 현미경에 구애받지 않도록 설계되었기 때문에 맞춤형 파이프라인 없이도 다양한 기기에서 수집한 이미지를 분석하는 데 YOLO 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 실험, 작업자 및 환경에서 워크플로우가 일관성을 유지할 수 있습니다.

재현성은 또 다른 핵심 결과입니다. 과학 연구는 수년 후 결과를 재검토하고 검증해야 하는 경우가 많습니다. 연구자들은 Theiascope™에 통합된 다양한 YOLO 모델을 통해 다음과 같은 오래된 모델을 다시 실행할 수 있습니다. Ultralytics YOLOv5 와 같은 이전 모델을 아카이브된 데이터세트에서 재실행하여 일관된 결과를 얻은 다음, 이를 Ultralytics YOLO11 같은 최신 모델의 결과와 직접 비교할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 방법이 발전하더라도 결과를 간편하게 검증할 수 있습니다.

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또한, Ultralytics YOLO 모델은 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 확장성을 플랫폼에 제공합니다. 실시간 추론 기능을 통해 단 몇 개를 수동으로 분석하는 데 걸리는 시간을 수천 개의 TEM 이미지를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 전체 실험에서 입자 성장과 같은 역동적인 과정을 추적하여 새로운 인사이트를 얻고 첨단 연구에 필요한 규모와 속도로 새로운 실험을 진행할 수 있습니다.

차세대 연구 도구에 고급 Vision AI 통합

테아 사이언티픽은 현미경 검사의 미래를 위한 초석으로 Ultralytics YOLO 모델을 보고 있습니다. 훈련 방법과 보정 접근 방식을 지속적으로 개선하여 규모와 실험 조건 전반에서 정확도를 더욱 향상시키는 것을 목표로 합니다. 

앞으로 Theia Scientific은 Theiascope™를 확장하여 보다 복잡한 현장 실험 및 다중 모드 데이터 세트를 지원할 계획입니다. 그들은 Vision AI가 차세대 연구 워크플로의 표준 부분이 되어 과학 분야 전반에 걸쳐 더 빠른 발견과 더 깊은 통찰력을 가능하게 할 것이라고 믿습니다.

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