Khái niệm cốt lõi
딥러닝 기반 광학 유동 분석(DLOF)은 입자 영상 유속계(PIV)보다 활성 네마틱 유동장 측정에서 더 정확한 결과를 제공한다.
Tóm tắt
이 연구에서는 마이크로튜브(MT) 기반 활성 네마틱 액정에서 DLOF와 PIV의 성능을 비교하였다. 활성 네마틱은 ATP 소비 키네신 분자 모터에 의해 구동되는 MT 다발이 자발적으로 생성하는 유동장이다.
실험 1에서는 밀집 및 희박 레이블링된 MT 샘플을 사용하였다. PIV는 밀집 레이블링 샘플에서 속도 크기와 방향을 크게 과소평가하였다. 반면 DLOF는 이러한 한계를 극복하고 정확한 유동장을 제공하였다. 이는 PIV가 MT 다발 방향의 대비 변화를 신뢰할 수 없기 때문이다.
실험 2에서는 수동 추적자 비즈를 사용하여 기준 유동장을 얻었다. 이 결과에서도 DLOF가 PIV보다 더 정확한 속도 크기와 방향을 추정하였다.
DLOF는 밀집 레이블링 샘플에서도 정확한 유동장을 제공하며, 샘플 준비 과정을 단순화할 수 있다는 장점이 있다. 이를 통해 활성 물질 및 생물리학 시스템의 유동 측정에 DLOF를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Thống kê
PIV는 밀집 레이블링 샘플에서 속도 크기 오차가 평균 42%로 크게 나타났지만, DLOF는 29%로 개선되었다.
PIV는 밀집 레이블링 샘플에서 속도 방향 오차가 평균 44도였지만, DLOF는 29도로 개선되었다.
DLOF와 추적자 비즈 속도 간 상관계수는 PIV보다 일관적으로 높게 나타났다.
Trích dẫn
"PIV는 MT 다발 방향의 대비 변화를 신뢰할 수 없기 때문에 속도를 크게 과소평가한다."
"DLOF는 밀집 레이블링 샘플에서도 정확한 유동장을 제공하며, 샘플 준비 과정을 단순화할 수 있다."