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살아 있는 생체를 있는 그대도 관찰하는 것을 in vivo imaging이라고 한다. in vivo imaging은 가장 자연스러운 환경에서 다양한 연구(예, 약물 테스트)를 진행할 수 있다는 점에서 기존의 세포 배양이나 조직을 이용한 연구에 비해 큰 정점을 지닌다. 다양한 in vivo imaging 방법 중에서 가장 고배율로 관찰할 수 있는 방법이 현미경을 이용한 생체 현미경 기술(in vivo microscopic imaging)이다. 생체 현미경에 있어서 해결해야 할 실질적인 문제 중 하나는 생체의 움직으로 인한 영상 획득의 어려움이다. 생체는 마취상태에 있어도, 호흡, 심박, 장운동 등 여러가지 움직임을 갖고 있다. 고배율 현미경으로 관찰하면 이러한 움직임이 모두 영상에 영향을 준다. 예를 들어, 고배율 뇌 이미징 시에서는 심박에 의한 영상 왜곡을 볼 수 있다. 생체 움직임은 영상을 왜곡 시키거나, 흐릿하게 만들고, 심한 경우에는 out focus로 인한 데이터 획득이 불가능해지기도 한다. 본 연구는 이러한 실질적 어려움을 공학적인 기술 (제어, 영상처리, 로봇)를 융합하여 해결하려고 도전한다. 하버드 의대 center for systems biology 팀과 공동 연구를 진행해오고 있다.

<관련 대표 논문>

C. Vinegoni, A. D. Aquirre, S. Lee, and R. Weissleder "Imaging the beating heart in the mouse using intravital microscopy techniques," Nature Protocols, vol. 10, pp. 1802-19, Nov 2015.

S. Lee*, C. Vinegoni* et al., "Real-time in vivo imaging of the beating mouse heart at microscopic resolution," Nature Communications., vol. 3, p. 1054, Sep 11 2012.

S. Lee, Y. Nakamura, K. Yamane, T. Toujo, S. Takahashi, Y. Tanikawa, H. Takahashi, “Image Stabilization for In Vivo Microscopy by High-Speed Visual Feedback Control,” IEEE Trans. on Robotics, vol. 24, no. 1, 2008.



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