KR101569835B1 - 스캐닝 이미지의 왜곡 보정 방법 - Google Patents

Abstract

스캐닝된 바이오칩 이미지의 왜곡을 보정하여 데이터 추출의 신뢰성을 향상시키는 방법을 개시한다. 상기 방법에 따르면, 이미지의 왜곡 정도를 측정하여 그와 상보적인 왜곡을 갖는 바이오칩을 제공할 수 있다. 또는 상기 방법에 따르면 이미지의 왜곡 정도를 반영하여 광학 검출기의 제어부 내에 변환된 스팟 위치 정보 파일을 제공할 수 있다. 또한, 바이오칩의 왜곡된 이미지 내의 화소들의 좌표값 자체를 변환하여, 왜곡이 없는 변환된 이미지를 제공할 수도 있다.

Description

스캐닝 이미지의 왜곡 보정 방법{Method of correcting distortion of scanned image}

스캐닝 이미지의 왜곡을 보정하는 방법, 더욱 상세하게는 스캐닝된 바이오칩 이미지의 왜곡을 보정하여 데이터 추출의 신뢰성을 향상시키는 방법을 개시한다.

바이오칩은, 예를 들어, 생물의 효소, 단백질, 항체, DNA, 미생물, 동식물 세포 및 기관, 신경 세포 등과 같은 생체 유기물을 조합하여 마치 반도체칩과 같이 작은 칩의 형태로 만든 생체 검사용 소자이다. 예를 들어, 유리 또는 반도체 등의 기판 위에 세포 내의 기능이 밝혀진 수백 개에서 수십만 개의 서로 다른 염기 서열의 DNA를 작은 공간 내에 배열시켜 바이오칩을 형성할 수 있다. 여기서 염기서열이 동일한 단일 나선의 DNA가 모아져 있는 집합체를 통상 스팟(spot)이라고 부르는데, 하나의 스팟은 보통 20~30개의 염기가 연결되어 구성될 수 있다.

이러한 바이오칩에 샘플을 흘려주면, 특정 스팟에 대응하는 유전자나 단백질만이 해당하는 스팟에 결합되고, 바이오칩 내의 스팟들에 결합이 안된 유전자나 단백질들은 씻겨 나가게 된다. 따라서, 바이오칩 내의 어떤 스팟들에 샘플이 결합되어 있느지를 검사하면, 샘플의 생체 정보를 쉽게 알 수 있다. 예를 들어, 특정 세 포나 조직에서 발현되는 독특한 유전자들의 발현 양상이나 변이 양상을 비교적 신속하게 분석할 수 있다.

바이오칩 내의 어떤 스팟에 유전자가 결합되어 있는지를 확인하는 방법으로서 다양한 기술들이 제안되었는데, 그 중 대표적인 것은 형광 검출법이다. 형광 검출법의 경우, 여기광에 의해 여기되어 특정 색의 광을 방출하는 형광 물질을 띤 형광 물질을 샘플에 결합시킨다. 이렇게 조작된 샘플을 바이오칩에 흘려준 다음, 바이오칩에 여기광을 조명하여 얻은 형광 이미지를 분석함으로써, 샘플이 어떠한 스팟에 결합되어 있는지를 확인할 수 있다. 그 밖의 검출 방법으로는 화학 발광법 등 형광을 이용하지 않는 방법도 있다.

일반적으로, 바이오칩에 여기광을 조명하여 형광 등의 광학적 이미지를 얻기 위한 스캐너 장치는, 예를 들어 약 1㎛ 내지 10㎛의 작은 크기의 단위로 바이오칩 전체를 차례로 스캐닝함으로써 다수의 형광 이미지를 얻는다. 이렇게 얻은 다수의 스캐닝된 이미지들을 분석하여 바이오칩의 어떠한 스팟에 샘플이 결합되어 있는 지를 검출할 수 있다.

위와 같은 방식으로 스캐닝된 바이오칩의 이미지에 존재하는 왜곡을 효과적으로 보정함으로써 광학적 검출법에서의 데이터 추출의 신뢰성을 향상시키는 방법을 제공한다.

스캐닝 이미지의 왜곡을 보정하는 한 방법은, 다수의 스팟들의 위치와 스팟들 사이의 간격 영역이 정의되어 있는 참조용 칩을 제공하는 단계; 상기 참조용 칩을 스캐닝하여 참조용 칩에 대한 스캐닝 이미지를 얻는 단계; 상기 스캐닝 이미지 내의 왜곡을 측정하는 단계; 상기 측정된 왜곡과 상보적인 형태로 스팟들이 배열된 바이오칩을 제작하는 단계; 및 상기 제작된 바이오칩에 대한 스캐닝 이미지를 구하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 참조용 칩은 광을 반사하거나 투과시키는 미세 패턴들의 배열을 가질 수 있다.

여기서, 상기 미세 패턴들은 예를 들어 반듯한 격자 무늬 패턴의 형태를 가질 수 있다.

또한, 상기 스캐닝 이미지 내의 왜곡을 측정하는 단계는, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표와 실제 참조용 칩 상의 좌표를 비교하는 단계; 및 상기 비교된 좌표로부터 왜곡을 나타내는 함수를 구하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 왜곡을 나타내는 함수는, 예를 들어, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표와 실제 참조용 칩 상의 좌표에 대한 비교를 통해 n차 다항식(n은 n ≥ 0인 정수)의 계수를 수치적으로 결정함으로써 얻을 수 있다.

또한, 상기 측정된 왜곡과 상보적인 형태로 스팟들이 배열된 바이오칩을 제작하는 단계는, 상기 왜곡을 나타내는 함수의 역함수를 구하는 단계; 상기 역함수를 실제 참조용 칩 상의 좌표에 적용하여 좌표를 변환하는 단계; 상기 변환된 좌표로부터 상기 측정된 왜곡과 상보적인 왜곡 패턴을 얻는 단계; 및 상기 상보적인 왜 곡 패턴을 따라 배열된 스팟들을 갖도록 바이오칩을 제작하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 스캐닝 이미지의 왜곡을 보정하는 다른 방법은, 다수의 스팟들의 위치와 스팟들 사이의 간격 영역이 정의되어 있는 참조용 칩을 제공하는 단계; 상기 참조용 칩을 스캐닝하여 참조용 칩에 대한 스캐닝 이미지를 얻는 단계; 상기 스캐닝 이미지 내의 왜곡을 측정하는 단계; 및 스캐닝 이미지 내의 스팟들의 위치를 나타내는 스팟 위치 정보 파일 내의 좌표값들을 상기 측정된 왜곡에 따라 변환하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 스캐닝 이미지 내의 왜곡을 측정하는 단계는, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표와 실제 참조용 칩 상의 좌표를 비교하는 단계; 및 상기 비교된 좌표로부터 왜곡을 나타내는 함수를 구하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 스캐닝 이미지 내의 스팟들의 위치를 나타내는 스팟 위치 정보 파일 내의 좌표값들을 상기 측정된 왜곡에 따라 변환하는 단계는, 상기 왜곡을 나타내는 함수를 상기 스팟 위치 정보 파일 내의 좌표값들에 적용하여 상기 좌표값들을 변환하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 스캐닝 이미지의 왜곡을 보정하는 또 다른 방법은, 바이오칩을 스캐닝하여 바이오칩에 대한 스캐닝 이미지를 얻는 단계; 스캐닝 이미지 내의 각 점들의 좌표를 측정하는 단계; 왜곡을 보정하기 위하여 다항식 함수를 설정하는 단계; 왜곡의 정도에 따라 상기 다항식 함수의 계수들을 결정하는 단계; 및 상기 계수들이 결정된 다항식 함수에 따라 상기 스캐닝 이미지 내의 각 점들을 이동시켜 보정된 이미지를 얻는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 왜곡의 정도에 따라 상기 다항식 함수의 계수들을 결정하는 단계는, 왜곡을 나타내는 함수에 대한 역함수의 다차항 계수들을 수치적으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 다차항 계수들을 수치적으로 결정하는 단계는, 보정된 이미지 내의 한 열 위에 있는 적어도 세 개의 스팟들이 일직선을 이룰 때까지 상기 다차항 계수들을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 계수들이 결정된 다항식 함수에 따라 상기 스캐닝 이미지 내의 각 점들을 이동시켜 보정된 이미지를 얻는 단계는, 예를 들어, 상기 계수들이 결정된 다항식 함수를 상기 스캐닝 이미지 내의 각 점들의 좌표에 적용하여 변환된 좌표를 얻는 단계; 상기 변환된 좌표에 따라 각 점들을 이동시키는 단계; 및 보정된 이미지를 확인하여, 보정된 왜곡이 허용 한도 내에 있는 지 확인하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 확인하는 단계에서 보정된 왜곡이 허용 한도 내에 있지 않은 것으로 판단되면, 보정된 이미지 내의 각 점들의 좌표를 다시 측정하여 구하는 단계; 왜곡의 정도에 따라 상기 다항식 함수의 계수들을 결정하는 단계; 및 상기 계수들이 결정된 다항식 함수에 따라 상기 스캐닝 이미지 내의 각 점들을 이동시키는 단계를, 보정된 왜곡이 허용 한도 내에 있게 될 때까지 반복할 수 있다.

상기 보정된 왜곡이 허용 한도 내에 있는 지 확인하는 단계는, 예를 들어, 보정된 이미지 내의 한 열 위에 있는 적어도 세 개의 스팟들이 일직선을 이루는지 확인하는 단계를 포함할 수 있다.

이하에서 개시된 방법에 따르면, 스캐닝된 바이오칩의 이미지에 존재하는 왜곡을 고가의 광학 장비 설치 없이 간단한 방식으로 효과적으로 보정할 수 있다. 따라서 인접 스팟 영역의 크로스토크와 같은 왜곡으로 인한 오류를 해소할 수 있으며, 그 결과 바이오칩 상의 스팟 피치를 더 작게 구성하는 것이 가능하다. 따라서 동일한 면적의 바이오칩 상에 더 많은 수의 스팟을 형성하더라도 정확한 검출이 가능하게 된다. 그러면, 하나의 바이오칩으로 검출할 수 있는 대상이 증가하여, 검출 시간 및 검출 단가를 낮출 수 있다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여, 스캐닝 이미지의 왜곡 보정 방법에 대해 상세하게 설명한다. 이하의 도면들에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면상에서 각 구성요소의 크기는 설명의 명료성과 편의상 과장되어 있을 수 있다. 첨부된 도면은 다양한 광학적 검출 장치 중에서 가장 일반적인 형광 검출 장치를 예시적으로 도시하고 있으나, 이하의 설명은 다른 광학적 검출 장치에서도 동일하게 적용될 수 있다.

도 1은 형광 검출법에 따라 바이오칩(20)을 스캐닝하는 형광 검출기(10)의 일 예를 매우 개략적으로 도시하고 있다. 도 1을 참조하면, 형광 검출기(10)는 바이오칩(20)을 조명할 여기광을 제공하는 광원(11), 바이오칩(20)을 향해 여기광을 반사하는 빔스플리터(12), 바이오칩(20) 위로 여기광을 포커싱하는 대물렌즈(13), 바이오칩(20)을 고정시키고 상하 및 좌우 방향으로 이동시키는 스테이지(14), 바이오칩(20)으로부터 발생한 형광만을 통과시키는 여기광 흡수 필터(15), 형광을 포커싱하는 렌즈(16), 불필요한 광 성분을 차단하는 핀홀(17), 바이오칩(20)에서 발생한 형광을 검출하는 검출기(18), 및 검출기(18)에서 검출된 바이오칩(20)의 이미지를 분석하고 스테이지(14)의 이동을 제어하는 제어부(19)를 포함할 수 있다.

한편, 형광 검출 장치가 아닌 다른 광학적 검출 장치를 사용하는 경우에, 예를 들어 화학 발광 등 자발광이 발생한다면 여기광을 제공하는 광원(11)이 없을 수도 있다. 또한, 도 1의 형광 검출기(10)에서 여기광과 형광의 광학적 경로가 일치하지 않을 경우에는 빔스플리터(12)를 사용하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 광섬유를 사용하여 여기광을 사각으로 입사시키는 경우, 형광은 다른 광경로를 통해 검출기(18)로 향하게 된다.

도 1의 구조에서, 광원(11)에서 발생된 여기광은 빔스플리터(12)에 의해 반사되어 바이오칩(20) 상의 특정한 영역으로 포커싱된다. 그러면 여기광에 의해 조명된 영역 내의 특정 스팟들에 결합된 샘플에 있는 형광 물질이 여기되면서 특정한 파장의 형광이 발생한다. 이렇게 발생한 형광은 빔스플리터(12)와 여기광 흡수 필터(15)를 통과한 후 검출기(18)에 입사한다. 그러면 CCD(charge coupled device) 또는 광증배관(Photomultiplier tube)과 같이 다수의 화소들의 어레이를 갖는 검출기(18)는, 상기 조명된 영역에 대한 스캐닝 이미지를 형성하고 이를 제어부(19)에 제공하게 된다. 그런 후에, 제어부(19)는 스테이지(14)를 통해 바이오칩(20)을 이동시키고, 다음의 영역에 대해서도 동일한 방식으로 스캐닝 이미지를 얻는다.

제어부(19)는 스캐닝 이미지에 대해 그리딩(gridding) 작업을 수행하여, 어떠한 스팟에 샘플이 결합되어 있는 지에 관한 정보를 추출한다. 여기서, 그리딩 작업은 구체적으로, 스캐닝 이미지 내의 스팟들의 위치를 좌표화하고 각각의 스팟들의 밝기를 디지털 형태의 표현으로 수치화하는 작업이다. 그리딩 작업시, 인접한 스팟들 사이의 불필요한 간격 이미지를 제거하고 스팟 이미지들만을 정확하게 얻기 위하여, 도 2에 예시적으로 간략하게 도시된 그리드(30)를 사용한다. 그리드(30)는 물리적으로 실재하는 것은 아니며, 제어부(19) 내의 소프트웨어에서 사용되는 논리적인 가상의 수단이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 그리드(30) 내에는 다수의 그리드 영역(31)들이 존재한다. 여기서 도 2는 스팟이 사각형의 형태를 갖는 경우의 그리드(30)를 예시적으로 도시하고 있으나, 스팟이 원형이나 다각형의 형태를 갖는 경우에는 그리드 영역(31)들도 역시 스팟의 형상에 따라 원형이나 다각형의 형태를 가질 수 있다.

이러한 그리드 영역(31)의 형태를 갖는 사각 그리딩 작업시, 스캐닝 이미지 내의 스팟 이미지들의 위치를 그리드 영역(31)들의 위치에 정확하게 일치시킴으로써, 필요한 데이터만을 추출할 수 있게 된다. 이러한 점에서 상기 그리드(30)는 스캐닝된 바이오칩 이미지 내의 스팟 이미지들의 정확한 위치 좌표를 담아둔 위치 정보 파일이라고 부를 수도 있다. 그리고, 그리드 영역(31)은 스캐닝 이미지 내의 특정 위치로부터 정보를 취득하기 위한 영역이라고 볼 수 있다. 도 2에는 단지 25개의 그리드 영역(31)만이 도시되어 있으나, 실제로는 매우 많은 수의 작은 그리드 영역(31)들이 제어부(19) 내에서 좌표값들을 갖는 전자 파일의 형태로 존재할 수 있다.

그런데 형광 검출기(10) 내의 광학 소자들의 각종 수차들 및 스테이지(14)와 검출기(18)의 정렬 오차 등으로 인하여 스캐닝 이미지에는 왜곡이 발생할 수 있다. 도 3a 내지 도 3d는 이러한 왜곡된 스캐닝 이미지의 예를 간략하게 도시하고 있다. 이러한 왜곡이 소정의 공차 범위를 초과하는 경우에는, 스캐닝 이미지 내의 스팟 이미지들의 위치를 그리드 영역(31)들의 위치에 정확하게 일치시키지 못하기 때문에 최종적인 데이터의 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서 이 경우에는 왜곡된 스캐닝 이미지를 도 3e에 도시된 바와 같이 보정하면, 최종적인 데이터의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 이에 따라 바이오칩 상의 스팟들의 크기를 더욱 작게 형성하는 것이 가능하다.

스캐닝된 바이오칩 이미지에 존재하는 왜곡을 보정하여 정확하게 그리딩 작업을 수행하는 방법의 한 예는, 바이오칩 자체를 이러한 왜곡을 고려하여 제작하는 것이다. 먼저, 스팟의 위치와 스팟 사이의 빈 공간인 간격 영역이 잘 정의되어 있고, 왜곡 측정 가능 수준의 스팟 또는 간격 크기를 가진 참조용 칩(reference chip)을 제작한다. 이러한 참조용 칩에는 형광 표지된 DNA 또는 단백질과 같은 실제 바이오 물질이 배열될 수도 있지만, 광을 반사하거나 투과시키는 미세 패턴들이 배열될 수도 있다. 그러한 미세 패턴들은 예를 들어 도 3e에 도시된 것과 같은 반듯한 격자 무늬 패턴의 형태로 배열될 수 있다.

그런 후, 제작된 참조용 칩을 도 1의 스테이지(14) 위에 올려놓고 도 1에 도시된 것과 같은 형광 검출기(10)로 스캐닝하여 참조용 칩에 대한 스캐닝 이미지를 얻는다. 그러면 이렇게 얻은 스캐닝 이미지로부터 형광 검출기(10)에서 발생하는 왜곡의 형태와 정도를 측정하는 것이 가능하다. 만약 스캐닝 이미지가, 예를 들어, 도 3b에 도시된 것과 같은 핀쿠션(pincushion) 형태의 왜곡을 갖는다면, 그 왜곡과 상보적인 형태로 스팟들이 배열되도록 바이오칩을 제작한다. 예를 들어, 도 3a와 같은 형태로 바이오칩 상에 스팟들이 배열되도록 바이오칩을 설계 및 제작하는 것이 가능하다.

더욱 구체적으로는, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 미세 패턴들의 좌표와 실제 참조용 칩 상의 미세 패턴들의 좌표를 비교한다. 그러면, x, y를 왜곡되지 않은 미세 패턴들의 좌표라고 하고 x', y' 왜곡된 미세 패턴들의 좌표라고 할 때, 다음의 함수를 얻을 수 있다:

x' = f(x,y) 및

y' = g(x,y).

여기서, 함수 f(x,y)와 g(x,y)는 각각 형광 검출기(10)의 왜곡을 나타내는 함수이다. 상기 함수 f(x,y)와 g(x,y)는, 왜곡된 미세 패턴들의 좌표와 실제 미세 패턴들의 좌표에 대한 비교를 통해 n차 다항식(n은 n ≥ 0인 정수)의 계수를 수치적으로 결정함으로써 얻을 수 있다. 이러한 함수는 예를 들어 쌍곡선 함수, 포물선 함수, 지수 함수 및 삼각 함수들의 조합을 더 포함할 수도 있다.

함수 f(x,y)와 g(x,y)가 결정된 후에는, 상기 함수들의 역함수, 즉 f^-1(x,y) 와 g^-1(x,y)를 구할 수 있다. 이렇게 구한 역함수 f^-1(x,y)와 g^-1(x,y)들을 왜곡되지 않은 실제 미세 패턴들의 좌표값에 적용하여 좌표값을 변환하면, 측정된 왜곡과 상보적인 형태의 왜곡을 얻을 수 있다. 예를 들어, 측정된 왜곡이 도 3b에 도시된 형태를 갖는 경우에, 역함수 f^-1(x,y)와 g^-1(x,y)들을 도 3e에 도시된 실제 참조용 칩의 패턴에 적용하면, 결과적으로 만들어지는 형태는 도 3a와 같은 형태가 된다. 이렇게 얻은 상보적인 패턴을, 예를 들어, 포토리소그래피 공정에서 포토마스크에 전사하여 바이오칩을 제작할 수 있다.

이와 같은 방식으로 제작된 바이오칩에는 다수의 스팟들이, 예를 들어 도 3a와 같은 형태로 배열되어 있다. 이러한 바이오칩을 형광 검출기(10)로 스캐닝하면, 도 3b에 도시된 형태의 왜곡이 가해지면서, 결과적으로 도 3e에 도시된 형태의 반듯한 스캐닝 이미지를 얻을 수 있다. 그런 후에는 일반적으로 알려진 방식에 따라 용이하게 그리딩 작업을 수행할 수 있다.

스캐닝된 바이오칩 이미지에 존재하는 왜곡을 보정하여 정확하게 그리딩 작업을 수행하는 방법의 또 다른 예는, 도 2에 도시된 형태의 그리드(30) 자체를 변형하는 것이다. 이를 위하여 먼저, 앞서 설명한 바와 마찬가지로, 스팟의 위치와 스팟 사이의 빈 공간인 간격 영역이 잘 정의되어 있고 왜곡 측정 가능 수준의 스팟 또는 간격 크기를 가진 참조용 칩을 제작한다. 본 예에서도 이러한 참조용 칩은 앞서 기술한 설명이 동일하게 적용될 수 있다.

그런 후, 앞서 설명한 것과 동일하게, 상기 제작된 참조용 칩을 도 1의 스테 이지(14) 위에 올려놓고 도 1에 도시된 것과 같은 형광 검출기(10)로 스캐닝하여 참조용 칩에 대한 스캐닝 이미지를 얻는다. 이렇게 얻은 스캐닝 이미지를 관찰하여 형광 검출기(10)에서 발생하는 왜곡의 형태와 정도를 측정하는 것이 가능하다. 그러면 앞서 설명한 바와 같이, 왜곡을 대표하는 함수 f(x,y)와 g(x,y)가 결정될 수 있다.

다음으로 이렇게 구한 함수 f(x,y)와 g(x,y)를 도 2에 도시된 그리드(30)에 적용하여 왜곡을 반영한 변형된 그리드를 형성한다. 예를 들어, 도 3b와 같이 핀쿠션 형태의 왜곡이 형광 검출기(10)에서 발생한다면, 도 2의 그리드(30)는 도 4에 도시된 형태의 그리드(30')로 변환된다. 도 4를 참조하면, 변환된 그리드(30')도 역시 왜곡을 반영한 핀쿠션 형태를 가지며, 그 내부의 그리드 영역(31')들도 역시 핀쿠션 형태로 배열된다. 앞서 설명한 바와 같이 그리드(30)는 물리적으로 실재하는 것이 아니라, 그리드 영역(31)들에 대한 좌표값들을 포함하는 전자 파일의 형태로 존재한다. 따라서 변환된 그리드(30')를 생성하는 작업은, 기존의 그리드(30) 파일 내의 좌표값들에 상기 함수 f(x,y)와 g(x,y)를 적용하여 변환된 좌표값들을 구하는 작업이 될 것이다.

이렇게 변환된 그리드(30') 내의 그리드 영역(31')들의 좌표값들은 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 스팟들의 위치를 정확하게 나타낸다. 따라서, 이후의 실제 바이오칩(20)에 대한 측정시에, 상보적인 왜곡을 갖는 바이오칩(20)을 새로 제작할 필요 없이 기존의 바이오칩(20)을 그대로 사용할 수 있다. 단지, 제어부(19) 내에서 이루어지는 그리딩 작업시에, 왜곡을 반영하여 변환된 스팟 위치 정보 파일인 그리드(30')를 사용하면 된다. 그러면 스캐닝 이미지 내의 스팟 이미지들의 위치에 그리드 영역(31')들의 위치를 정확하게 중첩시킬 수 있어서, 필요한 데이터만을 효율적으로 추출할 수 있게 된다.

지금까지 설명한 예는, 참조용 칩을 사용하여 미리 왜곡을 측정하고, 측정된 왜곡을 반영하여 바이오칩(20) 또는 그리드(30)를 변형하여 사용하는 것이었다. 이제부터 설명하는 예는 참조용 칩을 사용하지 않고, 기존의 바이오칩(20)에 대한 실제 측정을 수행하는 과정에서 직접 스캐닝 이미지를 변환하는 방식이다. 본 예의 경우에는, 왜곡을 결정하기 위하여 비교될 이상적인 참조 이미지가 없기 때문에, 실제 측정 과정에서 얻은 스캐닝 이미지의 형태로부터 왜곡을 추정하고 이를 보상하는 과정이 수행된다.

도 5a는 실제 바이오칩(20) 내의 스팟들의 배열 상태를 도시하고 있다. 만약 도 3a와 같은 왜곡이 형광 검출기(10)에서 발생한다면, 도 5a의 바이오칩(20)을 스캐닝한 스캐닝 이미지는 도 5b와 같이 될 것이다. 도 5b를 보면, 바이오칩(20) 내의 스팟들은 네 변의 중심이 부풀려진 형태로 배열되어 있다. 왜곡은 주로 가장자리로 갈수록 증가하며, 중심 부분에서는 거의 발생하지 않는다. 따라서, 스캐닝 이미지의 중심을 원점(r_c)으로 하여 가장자리의 임의의 위치(r_dist)에 대한 좌표(x_dist, y_dist)를 결정할 수 있다. 또한, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 상기 임의의 위치와 대응하는 실제 위치의 좌표는 (x_true, y_true)로 표현될 수 있다. 그러면 실제 좌표(x_true, y_true)와 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표(x_dist, y_dist)는 다음의 관계식으로 표현될 수 있다:

x_dist = x_c + P_n(ρ)ㆍ(x_true - x_c) 및

y_dist = y_c + P_n(ρ)ㆍ(y_true - y_c).

여기서, x_c와 y_c는 원점의 좌표이다. 그리고, ρ = √((x_true - x_c)² + (y_true - y_c)²)이며, P_n(ρ)은 왜곡을 나타내는 함수로서 P_n(ρ) = 1 + α₁ㆍρ + ... + α_nㆍρⁿ와 같은 다항식으로 표현될 수 있다.

그런데, 측정을 통해 알 수 있는 좌표는 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 임의의 위치의 좌표(x_dist, y_dist)이며, 이를 이용하여 왜곡되지 않은 실제 좌표(x_true, y_true)로 변환하여야 한다. 따라서, 수학식2의 관계식은 다음의 관계식으로 변환될 수 있다:

x_true = x_c + P_n ^-1(ρ)ㆍ(x_dist - x_c) 및

y_true = y_c + P_n ^-1(ρ)ㆍ(y_dist - y_c).

여기서, P_n ^-1(ρ)는 왜곡을 나타내는 함수 P_n(ρ)의 역함수이다.

따라서, P_n ^-1(ρ)에 대한 각각의 다차항의 계수 α₁~α_n를 구하면, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표(x_dist, y_dist)를 실제 좌표(x_true, y_true)로 변환하여 왜곡되지 않은 실제 이미지를 얻을 수 있다. 계수 α₁~α_n를 결정하기 위한 한 가지 예는 하나의 열 내에 있는 세 개의 스팟들이 일직선을 이루도록 하는 것이다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, 왜곡되지 않은 실제 바이오칩(20) 상에서 가장 위쪽 열의 세 스팟(A, B, C)들은 일직선을 이루고 있다. 반면, 왜곡된 스캐닝 이미지 상에서 가장 위쪽 열의 세 스팟(A', B', C')들은 일직선이 아니라 삼각형을 형성하고 있다. 따라서, 왜곡된 이미지 내의 세 개의 스팟(A', B', C')들의 좌표(x_dist, y_dist)들에 함수 P_n ^-1(ρ)를 적용하여 변환된 새로운 좌표들이 일직선을 이룰 때까지 계수 α₁~α_n를 조정한다. 이러한 작업은 제어부(19) 내의 컴퓨터가 수행할 수 있다. 한편, 도 5a 및 도 5b에는 간단히 세 개의 스팟들만을 도시하고 있으나, 보정 정확도의 향상을 위하여 더욱 많은 수의 스팟들의 위치를 고려하는 것도 가능하다.

이러한 방식으로 왜곡된 이미지 내의 전체 좌표를 변환하면, 왜곡이 보정된 바이오칩의 이미지를 얻을 수 있다. 따라서, 본 예의 경우에는, 바이오칩의 스팟들의 배열이나 그리드 내의 그리드 영역들의 배열을 변환하는 것이 아니라, 스캐닝 이미지 그 자체의 각각의 화소들을 전체적으로 변환하여 새로운 이미지를 생성하는 방식이라고 볼 수 있다. 그런 후, 이렇게 얻은 바이오칩의 보정된 이미지를 사용하여 앞서 설명한 그리딩 작업을 수행할 수 있다.

도 6은 위에서 설명한 보정 방식을 개략적으로 나타내는 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 앞서 설명한 바와 같이, 형광 검출기(10)를 사용하여 바이오칩(20)의 스캐닝 이미지를 얻는다(S1). 그런 후에는, 스캐닝 이미지 내의 각 점들에 대한 상술한 좌표(x_dist, y_dist)들을 측정한다(S2). 그런 후, 왜곡을 보정하여 좌표(x_dist, y_dist)들을 이동시킬 수 있도록, 상술한 다항식 P_n(ρ)를 1 + α₁ㆍρ + ... + α_nㆍρⁿ로 설정한다(S4). 이때, 수학식3과 같이 위의 다항식 함수에 대한 역함수 P_n ^-1(ρ)는 왜곡을 보정하기 위한 함수가 된다.

다음으로, 왜곡의 정도에 따라 P_n ^-1(ρ)에 대한 각각의 다차항의 계수 α₁~α_n를 결정한다(S4). 계수 α₁~α_n를 결정하는 과정은, 앞서 설명한 예와 같이, 왜곡된 이미지 내의 세 개의 스팟(A', B', C')들의 좌표(x_dist, y_dist)들에 함수 P_n ^-1(ρ)를 적용하여 변환된 새로운 좌표들이 일직선을 이룰 때까지 계수 α₁~α_n를 조정하는 것이다. 계수 α₁~α_n가 결정되었으면, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 각각의 점들을 수학식3에 따라 얻어진 새로운 좌표로 이동시킨다(S5).

그런 후, 왜곡이 보정된 이미지를 확인하여, 보정된 왜곡이 그리딩 작업에 적당한 정도의 허용 한도 내에 있는 지 확인한다(S6). 예를 들어, 왜곡이 보정된 이미지 내의 세 스팟(A', B', C')들이 충분히 일직선을 이루고 있는 지, 또는 왜곡 이 보정된 이미지 내의 스팟들의 좌표가 그리드 내의 그리드 영역들의 좌표와 일치하는 지 여부 등을 확인할 수 있다. 만약 왜곡이 충분히 보정되었다고 판단되면, 일반적인 그리딩 작업을 수행할 수 있다(S7). 그러나, 왜곡이 충분히 보정되지 않았다면, 보정된 이미지 내의 각 점들의 좌표를 다시 측정하여 구한다(S8). 그리고, 왜곡이 충분히 보정될 때까지 상술한 단계(S4, S5)를 반복한다.

지금까지, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 스캐닝된 이미지의 왜곡 보정 방법에 대한 예시적인 실시예가 설명되고 첨부된 도면에 도시되었다. 그러나, 이러한 실시예는 단지 본 발명을 예시하기 위한 것이고 이를 제한하지 않는다는 점이 이해되어야 할 것이다. 그리고 본 발명은 도시되고 설명된 설명에 국한되지 않는다는 점이 이해되어야 할 것이다. 이는 다양한 다른 변형이 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일어날 수 있기 때문이다.

도 1은 형광 검출기의 개략적인 구성을 예시적으로 도시한다.

도 2는 그리딩 작업에서 사용되는 그리드의 예를 개략적으로 도시한다.

도 3a 내지 도 3d는 도 1의 광학 검출기에서 발생하는 왜곡 형태를 예시적으로 도시한다.

도 3e는 왜곡이 보정된 이상적인 이미지의 예를 개략적으로 도시한다.

도 4는 왜곡을 반영하여 변형된 그리드의 예를 개략적으로 도시한다.

도 5a는 실제 바이오칩 내의 스팟들의 배열 상태를 도시한다.

도 5b는 도 5a의 바이오칩을 스캐닝한 왜곡된 이미지에서의 스팟들의 배열 상태를 도시한다.

도 6은 왜곡이 보정된 스캐닝 이미지를 얻기 위한 예시적인 방식의 흐름도이다.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >

10.....형광 검출기 11.....광원

12.....빔스플리터 13.....대물렌즈

14.....스테이지 15.....여기광 흡수 필터

16.....렌즈 17.....핀홀

18.....검출기 19.....제어부

20.....바이오칩 30.....그리드

31.....그리드 영역

Claims (16)

1. 다수의 스팟들의 위치와 스팟들 사이의 간격 영역이 정의되어 있는 참조용 칩을 제공하는 단계;

   상기 참조용 칩을 스캐닝하여 참조용 칩에 대한 스캐닝 이미지를 얻는 단계;

   상기 스캐닝 이미지 내의 왜곡을 측정하는 단계;

   상기 측정된 왜곡과 상보적인 형태로 스팟들이 배열된 바이오칩을 제작하는 단계; 및

   상기 제작된 바이오칩에 대한 스캐닝 이미지를 구하는 단계를 포함하는 스캐닝 이미지의 왜곡 보정 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 참조용 칩은 광을 반사하거나 투과시키는 미세 패턴들의 배열을 갖는 방법.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 미세 패턴들은 반듯한 격자 무늬 패턴의 형태를 갖는 방법.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 스캐닝 이미지 내의 왜곡을 측정하는 단계는:

   왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표와 실제 참조용 칩 상의 좌표를 비교하는 단계; 및

   상기 비교된 좌표로부터 왜곡을 나타내는 함수를 구하는 단계를 포함하는 방법.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 왜곡을 나타내는 함수는, 왜곡된 스캐닝 이미지 내의 좌표와 실제 참조용 칩 상의 좌표에 대한 비교를 통해 n차 다항식(n은 n ≥ 0인 정수)의 계수를 수치적으로 결정함으로써 얻는 방법.
6. 제 4 항에 있어서,

   상기 측정된 왜곡과 상보적인 형태로 스팟들이 배열된 바이오칩을 제작하는 단계는:

   상기 왜곡을 나타내는 함수의 역함수를 구하는 단계;

   상기 역함수를 실제 참조용 칩 상의 좌표에 적용하여 좌표를 변환하는 단계;

   상기 변환된 좌표로부터 상기 측정된 왜곡과 상보적인 왜곡 패턴을 얻는 단계; 및

   상기 상보적인 왜곡 패턴을 따라 배열된 스팟들을 갖도록 바이오칩을 제작하는 단계를 포함하는 방법.
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