CMOS 이미지 센서 기반 딥러닝 영상분석을 통한 현장형 생태독성평가 플랫폼 개발

Abstract

해양으로 배출되는 화학물질은 생태계와 인류 보건에 중대한 위험을 초래한다. 기존 생태독성평가는 배양, 노출, 관찰, 통계 처리에 장시간이 소요되고 장비·인력 의존도가 높아, 사고 대응 및 현장 모니터링에 한계가 있다. 이에 본 연구는 CMOS 이미지 센서 기반 디지털 인라인 홀로그램 이미지와 딥러닝 영상분석을 결합한 현장형 생태독성평가 플랫폼(Cellytics)을 제안한다. 본 연구의 플랫폼은 단색 LED, 시료, CMOS 이미지 센서로 구성된 휴대형 디지털 인라인 홀로그래피(DIH) 촬영 모듈과 YOLOv9 기반 경량 분석 파이프라인, 온디바이스 판독 소프트웨어로 이루어지며, 현장에서 촬영, 분석, 판독을 10분 이내에 완료하도록 설계되었다. 미세조류는 독성 노출 후 5분 이내에 취득한 이미지에서 SMD 등 형태 변화 지표를 추출하였고, 로티퍼는 독성 투여 직후 2분간 취득한 영상으로부터 총이동거리, 평균속도, 정지 비율, 가속도를 포함한 11개 이동성 지표를 산출하였다.