Bio-image-based analysis enables quantitative measurement of cellular information, but it often requires the use of a combination of various software tools. However, applying these to real data involves hurdles in coordinating the logic of algorithms and the characteristics of the target image. Flexibly connecting various image analysis modules to create the resulting application can be challenging for users without a background in computer science.
In this study, we introduce an approach to developing real-time visualization and management of analysis logic with high usability. We define the key elements of each task and organically combine them. We also propose a unified software interface that allows participants with diverse backgrounds, including users, researchers, and developers, to effectively communicate and collaborate in the same environment, enabling them to work together seamlessly while utilizing foundational technologies for image analysis. Furthermore, by constructing an abstracted software structure based on flexible analysis scenarios, we facilitate sustainable research development.
바이오 이미지 영상 기반 분석은 세포의 생체학 정보에 대한 정량 측정을 가능하게 하지만 종종 여러 소프트웨어 도구의 혼합 사용을 필요로 한다. 하지만 이를 새로운 데이터나 분석 어플케이션에 적용하기 위해선 알고리즘의 로직과 다루고자 하는 문제의 특성을 연동해 해석해야 하는 허들이 있으며, 다양한 영상 분석 모듈을 연결해 최종적인 어플리케이션을 제작하는 작업은 전산학 배경 지식을 갖추지 않은 사용자에게 어려움을 야기할 수 있다.
이에 본 연구에서는 높은 사용성이 요구되는 실시간 시각화 및 분석 로직을 개발하는 작업에 대해 각 작업의 중요 요소를 정의하고 이를 유기적으로 조합하는 접근 방식을 소개한다. 그리고 영상 분석에 필요한 기반 기술들을 사용자, 연구자, 개발자로 구분되는 다양한 배경의 연구 참여자가 하나의 환경에서 효과적으로 소통하며 작업할 수 있는 통합 소프트웨어 인터페이스를 제시한다. 나아가 유동적인 분석 시나리오를 기반으로 추상화된 소프트웨어 구조를 제안하는 것을 통해 지속 가능한 연구 개발이 가능한 프레임워크를 구축하였다.
