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연구주제 : AI기반 이미지/스펙트럼을 활용한 Lipid profile POCT 진단 플랫폼 개발 (가제)
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연구목표
- Total Cholesterol (TC), Triglycerides (TG), HDL Cholesterol 의 POCT진단 기술 업그레이드
- 모바일 기반 지질 분석 및 자동화를 통해 시약 없이 진단, 정밀도는 높임
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연구내용 및 방법
- 효소 비색법, FTIR/라만 분석법, 스마트폰 기반 분석 기술 비교 및 최적화
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기존 POCT: 스트립 내 발색 반응 → 510nm에서 흡광도 측정 → 콜레스테롤 등 수치 계산
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비색반응 한계점
(1) pH 의존성 – Trinder(Peroxidase가 매개하는 반응) pH6.0~7.0에서 잘 반응함
(2) 온도 민감성 – 온도 낮으면 반응 느리고, 높으면 과산화물 분해가 빨라져서 신호 약해질 수 있음
(3) 조명 조건
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스펙트럼 분석
스펙트럼 데이터에 CNN, multi layer perceptron 적용하여 콜레스테롤 신호 분리, 정량화
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이미지 분석
Novelty
1.Multi modality
- colorimetry 방법 외에도 혈중 지질이 특정 파장에서 흡수, 산란되는 특성 이용하여 스펙트럼으로 검출
2.AI 보정, 개선
- 스트립의 변동성 학습하여 보정함으로써 측정 정확도 높임
3.결과 해석 고도화
- 단순 수치 제공하는 것 뿐만 아니라 AI가 이상패턴 감지하여 위험도를 평가하고 추가 검사를 제안할 수 있음
4.사용자 경험
- 모바일 앱과 연동
Next step
연구 계획
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추가 문헌 조사 (FTIR/SERS, AI 이용한 cholesterol 검출, 분석)
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guideline 확인 (연구 계획 단계부터 MFDS, FDA승인 (FDA510k) 대비)