Electrical Cell-substrate Impedance Spectroscopy System using Cloud based Database [IERI]
objective
Methods
ECIS system
ECIS 시스템이란 세포를 ECIS 센서 어레이에 넣고 전류의 흐름을 측정하는 방법이다. 이는 일정한 시간간격으로 정해진 기간동안 변화하는 임피던스 값을 측정하고 그래프를 통해 관찰한다.
ECIS system 구성 및 단점
동향
The Electrical Cell-substrate Impedance Spectroscopy(ECIS) system is a method of measuring current flow by inserting cells into an sensor array. This measures at constant time intervals the impedance value that changes during a fixed time and observes using the graph.
ECIS 시스템이란 세포를 ECIS 센서 어레이에 넣고 일정한 시간간격으로 정해진 기간동안 변화하는 임피던스 값을 측정하고 그래프를 통해 관찰하는 시스템이다
The Electrical Cell-substrate Impedance Spectroscopy(ECIS) system is puts cells into an sensor array and measures at constant time intervals the impedance value that changes during a fixed time and observes them using a graph.
일반적으로 ECIS시스템을 구성하는 장비는 크고 무거운 구형의 오실로스코프와 세포를 넣어 임피던스 값을 측정 하는 센서 어레이 그리고 이를 컨트롤 할 수 있는 전용 프로그램이 설치 되어 있는 PC와 부가 제어장치들이 필요하다. 이는 좁고 복잡한 대부분의 실험실에서 공간을 낭비하게 된다. 사용자가 실험을 제어, 관찰하기 위해서는 PC앞에 위치해야 하는 제약조건은 여러 사람이 동시에 실험 결과를 모니터링 할 때 불편함을 준다. 입출력 장치들을 시스템에 탑재해 공간을 절약하는 방법도 있지만 이는 시스템 구성 비용을 증가시키는 단점이 있다.
In general, the equipment that constitutes the ECIS system required a large and heavy spherical oscilloscope and sensor array capable of measuring impedance values by inserting cells. Also, it needed with equipped a control dedicated program PC and a supplementary device for PC. This wastes space in most of the narrow and complex laboratories. Restriction that the user must be located in front of the PC in order to control and observe the experiment is disadvantageous when several people simultaneously monitor the results of the experiment. There is away to save space by mounting the input / output devices in the system, but this has the disadvantage of increasing system configuration cost.
ECIS 시스템을 구성하는 장비는 센서 어레이, 크고 무거운 오실로스코프와 그리고 이를 제어하는 전용 프로그램 PC와 PC 용 보조 장치가 필요하다. 이는 복잡한 실험실에서 공간을 낭비합니다. 실험을 위해 사용자가 PC 앞에 있어야 한다는 제약은 실험자에게 많은 불편을 준다. 입/ 출력 장치를 시스템에 장착하여 공간을 절약 할 수는 있지만 시스템 구성 비용이 증가한다는 단점이 있다.
The equipment that comprises the ECIS system requires a sensor array, a large, heavy oscilloscope, and a dedicated program PC to control it and an auxiliary device for the PC. This wastes space in complex laboratories. The constraints that require users to be in front of a PC for experiments are very inconvenient for the experimenter. While space can be saved by fitting the input / output device into the system, there are disadvantages of increasing system configuration costs.
최근, 클라우드 컴퓨팅과 IoT(internet of things) 기술은 발전을 거듭 하고 있다. 본 연구에서는 바이오 실험 장비에 클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술을 도입하여 어디서든 접근 가능하고 관리할 수 있도록 만들 수 있고, 사용자는 공간의 제약 없이 편리하게 실험을 관찰할 수 있는 ECIS 시스템을 제안하였다.
Recently, cloud computing and Internet of Things (IoT)technology continue to develop. This study suggest ECIS system which that cloud computing and IoT technology into the bio-experimental equipment makes it accessible and manageable from anywhere allows the user to observe the experiment conveniently without space constraints.
최근, 클라우드 컴퓨팅과 IoT(internet of things) 기술은 발전을 거듭 하고 있다. 본 연구에서는 바이오 실험 장비에 클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술을 도입하여 공간과 실험 조건에 제약이 없는 ECIS 시스템을 제안하였다.
Recently, cloud computing and Internet of Things (IoT)technology continue to develop. In this study, we proposed unconstrained by space and experimenter condition ECIS system by introducing cloud computing and IoT technologies into biomedical equipment.
AFE system consist
Cloud data base system
전체 system structur
전체구성
구성 system flow
본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 AFE(Analog Frontend), Device Control, Cloud Database 그리고 Web Frontend로 나뉜다.
Our proposed system is divided into AFE, Device Control, Cloud Database and Web Frontend.
사용자가 웹 AFE 통해 클라우드 데이터베이스에 명령을 전달하면 디바이스 컨트롤 모듈에서는 명령을 받아 AFE를 컨트롤한다. AFE를 통해 얻은 실험 데이터는 다시 Cloud Database에 저장되고 사용자는 클라우드에서 데이터를 가져와, 웹을 통해 실험 결과를 시각적으로 볼 수 있다.
When a user passes commands to the cloud database via the Web front-end, the device control module receives commands and controls the AFE. Experimental data obtained through the AFE is stored in the Cloud Database again, and the user can take the data from the cloud and visually view the experiment results via the web.
아날로그 프론트 엔드에는 성능, 크기 및 비용을 고려하여 신호 발생 및 수집 장치로 상용화된 USB 오실로스코프(Analog Discovery2, Digilent Inc., USA)선택하였고 어레이 인터페이스 보드와 센서 어레이(Applied BioPhysics, Inc., NY USA)로 구성했다. 디바이스 컨트롤 모듈에서는 PC가 차지하는 공간을 줄이기 위해 미니 PC(Zbox PI330, Zotac, China)인 임베디드 디바이스를 사용하여 인큐베이터 위에 설치했다. AFE와 미니PC는 USB 케이블로 연결되고, 미니 PC에는 사용자가 웹을 통해 실험장비를 제어하거나 관찰 할 수 있도록 이더넷 케이블과 전원 케이블을 추가하였다.
The AFE consists of analog discovery2 with an array interface board, a sensor array (Applied Bio Physics, Inc., NY USA) and we chose a USB oscilloscope (Analog Discovery2, Digilent Inc., USA) that was commercialized as a signal generation and acquisition device considering performance, size and cost. To reduce the space occupied by PCs in the device control module, embedded devices with mini PCs (Zbox PI330, Zotac, China) were installed on the incubator. The AFE and Mini PC are connected by a USB cable, and the Mini PC requires an Ethernet cable and a power cable so that users can control or observe experimental equipment over the Web.
사용자와 제어 시스템은 직접적으로 연결되어 있지 않고, 클라우드 데이터베이스를 통하여 원하는 데이터를 전달한다. 사용자는 스마트 디바이스에서 실시간으로 코드를 수정하거나 실행 할 수 있고 데이터를 시각화 할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션인 주피터 노트북을 통해 웹 프론트엔드에 접속하여 Cloud Database에 커맨드를 전달한다. Control System에서는 지속적으로 커맨드를 모니터링하고 있다가 커맨드가 바뀌는 것을 확인하면 실험 설정 정보를 받아온다. 정상적으로 실험이 시작되면 디바이스 상태정보를 전달하고 설정한 시간 간격으로 임피던스 데이터를 측정하여 Cloud Database에 저장한다. Cloud Database로는 Google의 Firebase를 사용하였다.
Users and control systems are not directly connected and deliver the desired data through the cloud database. Users access the web front end via a Jupiter laptop, an open source web application that allows them to modify or execute code in real time on smart devices and visualize data, and deliver commands to the Cloud Database. The control system continuously monitors the command and receives the experimental setup information when it verifies that the command changes. Normally, when the experiment begins, it communicates the device status information and measures the impedance data at the set time interval and stores it in the Cloud Database. Cloud Database used Google's Firebase.
본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 AFE(Analog Frontend), Device Control, Cloud Database 그리고 Web Frontend로 나뉜다.
The proposed system is divided into AFE (Analog Frontend), Device Control, Cloud Database and Web Frontend.
사용자가 웹 AFE 통해 클라우드 데이터베이스에 명령을 전달하면 디바이스 컨트롤 모듈에서는 명령을 받아 AFE를 컨트롤한다. AFE를 통해 얻은 실험 데이터는 다시 Cloud Database에 저장되고 사용자는 클라우드에서 데이터를 가져와, 웹을 통해 실험 결과를 시각적으로 볼 수 있다.
When the user passes commands to the cloud database via the Web AFE, the device control module receives commands and controls the AFE. Experimental data obtained through the AFE is stored in the Cloud Database again, and the user can take the data from the cloud and visually view the experiment results via the web.
AFE에는 센서 어레이, 어레이 인터페이스 보드, 성능과 크기 그리고 및 비용을 고려하여 신호 발생 및 수집 장치로 상용화된 USB 오실로스코프를 선택하여 구성하였다. 디바이스 컨트롤 모듈에서는 PC가 차지하는 공간을 줄이기 위해 미니 PC가 내장된 임베디드 장치를 인큐베이터에 설치하였다. AFE와 Mini PC는 USB 케이블로 연결하고 Mini PC에는 사용자가 웹을 통해 실험 장비를 제어하거나 관찰할 수 있도록 이더넷 케이블과 전원 케이블을 추가했다.
The AFE consists of a sensor array, an array interface board, and a commercially available USB oscilloscope for signal generation and acquisition in consideration of performance, size, and cost. In the device control module, an embedded device with a mini PC was installed in the incubator to reduce the space occupied by the PC. The AFE and Mini PC are connected via a USB cable and the Mini PC has an Ethernet and power cable added to allow users to control or observe the experiment equipment via the web.
사용자와 제어 시스템은 직접 연결되지 않으며 클라우드 데이터베이스를 통해 원하는 데이터를 제공합니다. 사용자는 스마트 장치에서 실시간으로 수정 또는 실행하고 데이터를 시각화하고 명령을 클라우드 데이터베이스에 전달할 수 있는 오픈 소스 웹 응용 프로그램 인 목성 랩톱을 통해 웹 프런트 엔드에 액세스합니다. 실험 데이터가 있는 Cloud Database는 Google의 Firebase를 사용했습니다.
Users and control systems are not directly connected and deliver the desired data through the cloud database. Users access the web front end via a Jupiter laptop, an open source web application that allows them to modify or execute in real time on smart devices and visualize data, and deliver commands to the Cloud Database. Cloud Database with experimental data used Google's Firebase.
Result and Conclusion
result
conclusion
실험 결과
system 전체적 제안 conclusion
AFE conclusion
cloud 을 통한 conclusion
인간 배아 신장 세포(HEK-293T) 증식을 관찰했을 시 센서 어레이 중앙의 전극 부분이 셀로 덮일 수 록 스 값이 증가하고 그래프가 증가함을 실험을 통해 확인하였다.
Experiments have confirmed that the graph of the impedance values increases as the human embryonic kidney cells (HEK-293T) multiply and the electrode portion of the center of the sensor array is covered with cells.
본 논문에서는 크기를 줄이고 비용을 낮춘 아날로그프론트엔드와 클라우드 데이터베이스로 구성된 ECIS 시스템을 제안한다.
This paper proposes an ECIS system consisting of analog front end and cloud database that has reduced size and cost. Using the latest USB oscilloscope, we reduced the size and cost of AFE.
Using the latest USB oscilloscope, we reduced the size and cost of AFE
최신의 USB 오실로스코프를 사용하여 AFE의 크기와 비용을 줄였다.
Local Database를 사용하지 않고 Cloud를 통해 데이터를 저장하고 관리하면서 로컬에서 데이터를 확인하기 위해 필요했던 입력, 출력장치를 제거하여 공간을 효율적으로 사용할 수 있게 하였다. 또한,데이터는 클라우드 데이터베이스에 안정적으로 저장 및 공유가 되므로 추가 분석을 통해 기술을 개발하거나 지능형 장치를 만드는 데에 유용함을 보여주었다.
By storing and managing data through the Cloud without using the Local Database, the input and output devices needed to view the data locally have been removed, making space efficient.Data is also reliably stored and shared in cloud databases, which has been shown to be useful for developing technologies or creating intelligent devices through further analysis.
실험은 인간 배아 신장 세포 (HEK-293T)가 증식하고 센서 어레이 중앙의 전극 부분이 세포로 덮혀 지면서 임피던스 값의 그래프가 증가하는 것을 확인했다.
Experiments have confirmed that the graph of the impedance values increases as the human embryonic kidney cells multiply and the electrode portion of the sensor array is covered with cells.
본 논문에서는 크기와 비용이 감소 하고 사용자에게 편리한 ECIS 시스템을 제안한다.
In this paper, we propose convenience ECIS system for users within by reduced size and cost.
최신 USB 오실로스코프를 사용하여 AFE의 크기와 비용을 줄였습니다.
Using the USB oscilloscope, we have reduced the size and cost of the AFE.
로컬 데이터베이스를 사용하지 않고 클라우드를 통해 데이터를 저장하고 관리함으로써 로컬에서 필요한 장치가 제거되어 공간을 효율적으로 사용할 수 있음을 보 여주었다. 또한 데이터는 클라우드 데이터베이스에 안정적으로 저장되고 공유되며, 기술 개발이나 추가 분석을 통해 지능형 장치를 만드는 데 유용함을 보여주었다.
By storing and managing data through the cloud without using a local database, we have shown that locally needed devices are remove and space can be used efficiently. Data has also been shown to be stored and shared reliably in the cloud database, making it useful for creating intelligent devices through technology development or further analysis.
click to edit
본 연구에서는 바이오 실험 장비에 클라우드 컴퓨팅과 IoT 기술을 도입한 ECIS 시스템을 제안하였다.
In this study, we propose ECIS system that incorporates cloud computing and IoT technology in bio experiment equipment.
ECIS 시스템이란 세포를 ECIS 센서 어레이에 넣고 정해진 기간동안 변화하는 임피던스 값을 측정하고 그래프를 통해 관찰하는 시스템이다
The ECIS system is a system for inserting cells into an ECIS sensor array, measuring impedance values that vary over a defined period of time, and observing them through a graph
ECIS 시스템은 센서 어레이, 크고 무거운 오실로스코프, 그리고이를 제어하기위한 전용 프로그램 PC 및 보조 장비로 구성됩니다. 이것은 또한 공간을 낭비하고, 사용자가 PC 앞에 있어야한다는 제한은 실험자에게 많은 불편을 줬다. 공간을 절약하기 위해 장치를 통합 할 수 있지만 시스템 구성 비용이 증가한다는 단점이 있습니다.
The ECIS system consists of a sensor array, a large and heavy oscilloscope, and a dedicated program PC and ancillary equipment to control it. It wastes space in laboratory and also, the restriction that the user must be in front of the PC gives a lot of inconvenience to the experimenter. Although the device can be integrated to save space, there is a disadvantage in that the system configuration cost increases.
사용자가 웹 AFE 통해 클라우드 데이터베이스에 명령을 하면 디바이스 컨트롤 모듈에서는 AFE를 컨트롤한다. AFE를 통해 얻은 실험 데이터는 Cloud Database에 저장되고 사용자는 클라우드에서 웹을 통해 실험 결과를 시각적으로 볼 수 있다.
When a user commands a cloud database through a Web AFE, the device control module controls the AFE. The experimental data obtained through AFE is stored in the Cloud Database and the user can visually view the results of the experiment through the Web in the cloud.
본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 AFE(Analog Frontend), Device Control, Cloud Database 그리고 Web Frontend로 나뉜다.
The proposed system is divided into AFE (Analog Frontend), Device Control, Cloud Database and Web Frontend
AFE에는 센서 어레이, 어레이 인터페이스 보드, 성능과 크기 그리고 및 비용을 고려하여 상용화된 USB 오실로스코프를 선택하여 구성하였다. 디바이스 컨트롤 모듈에서는 미니 PC가 내장된 임베디드 장치를 인큐베이터에 설치하였다. Mini PC에는 사용자가 웹을 통해 실험 할 수 있도록 이더넷 케이블을 추가했다.
The AFE consists of a sensor array, an array interface board and chosen a commercially available USB oscilloscope by consideration of performance, size and cost.
In the device control module, an embedded device with a mini PC was installed in the incubator. The Mini PC adds an Ethernet cable to allow users to experiment with the web.
사용자와 제어 시스템은 클라우드 데이터베이스를 통해 원하는 데이터를 제공합니다. 사용자는 실시간으로 수정 또는 실행하고 데이터를 시각화하고 명령을 전달할 수 있는 오픈 소스 웹 응용 프로그램 인 목성 랩톱을 통해 웹 프런트 엔드에 액세스합니다. 실험 데이터가 있는 Cloud Database는 Google의 Firebase를 사용했습니다.
Users and control systems provide the data they want through the cloud database. Users access the Web front end through an open source web application, Jupiter Laptop, that can modify or execute in real time, visualize data, and deliver commands. The Cloud Database with experimental data used Google's Firebase.
실험은 인간 배아 신장 세포가 증식면서 임피던스 값의 그래프가 증가하는 것을 확인했다.
The experiment confirmed that the graph of the impedance value increases as human embryonic kidney cells proliferate.