국내에서 차세대 영상 진단 기술을 잇따라 개발, 상용화가 기대되고 있다.

16일 업계에 따르면 국내 연구진이 PACT 영상 결과를 고해상도 영상과 고속 영상으로 동시 구현 기술, 암진단 속도·비용 개선할 '영상 복원' 기술, 다이오드 기반 펨토초 레이저 현미경 등의 개발에 성공했다.

포항공과대학교(POSTECH) 전자전기공학과·IT융합공학과 김철홍 교수팀은 최근 기계공학과 이승철 교수팀과 함께 딥러닝을 활용, 광음향 컴퓨터 단층촬영(PACT, Photoacoustic computed tomography) 동물 영상 결과를 고해상도 영상과 고속 영상을 동시에 구현할 수 있는 기술을 개발했다.

연구팀에 따르면 이전 연구들에서도 딥러닝을 통해 해상도를 높이기는 했지만 이번 연구는 최초로 3차원 다중 매개변수 광음향 컴퓨터 단층촬영에 딥러닝 기술을 적용한 기술을 보였다.

동물의 전신 영상은 물론, 심장·신장·뇌 등 생체 조직의 움직임을 고해상도/고속·실시간 모니터링을 할 수 있음을 보였으며 특히 혈관에 약물을 주입해 생체에 퍼지는 것을 관찰하는 약물동태학(pharmacokinetics)과 각 조직의 산소포화도를 측정할 수 있는 기능 영상(functional imaging)에 딥러닝이 적용가능한 것을 확인했다.

또 동물로 학습된 인공신경망을 인간에게도 적용 가능함을 입증했으며 인공신경망 훈련에 사용되는 광학파장과는 독립적으로 인공신경망이 동작하기 때문에 하드웨어 설비를 단순화하면서 속도와 품질을 모두 잡았다.

연구팀은 광음향 컴퓨터 단층촬영 기술이 하드웨어 사양에 영향을 받지않고 고해상도·고속의 영상을 구현됨으로써 더 다양한 환경에서 광음향 영상이 활발하게 사용될 것으로 기대했다.

한국과학기술원(KAIST) 바이오/뇌공학과 장무석 교수팀은 최근 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다.

연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.

연구팀은 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다.

연구팀은 특히 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다.

특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 AI의 인지능력이 부가돼 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식했다.

이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다.

연구팀에 따르면 최근 영상 기술 산업계(모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다.

영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다.

현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.

한국전자통신연구원(ETRI) 진단치료기연구실 송동훈 박사는 최근 펨토초 레이저와 반도체 발광소자인 다이오드를 결합해 제작하는 '비선형 라만 분자진동 영상기술(CARS)'을 개발했다.

이 기술이 적용된 펨토초 레이저 기반 라만 분자진동 광학현미경은 1000조 분의 1에 해당하는 펨토초 단위로 분자 움직임을 관찰하는 장비로 형광물질을 사용하지 않아 관찰 시간에 제한이 없고 형질 변화에 따른 부작용이 없다는 게 장점이다.

그동안 암을 비롯한 각종 질병 진단을 위해 자기공명영상장치(MRI)와 컴퓨터단층촬영(CT)이 많이 사용됐으나 비정상적인 병변 조직이 발병된 이후에나 활용한다.

다이오드 기반 펨토초 레이저 기술, 고정밀 광학계 기술, 현미경 자동화 기술 등이 적용된 이 현미경은 병변 이전 조기진단에 목적을 둔다.

염색 없이 세포조직 내 암 표지자(CH2)와 같은 더 작은 특정 분자를 볼 수 있어 발병 전에 활용할 수 있다. 이 기술이 적용된 현미경으로 표본을 관찰하면 정상 조직인지 암 조직인지 쉽게 알 수 있다.

그동안 활용된 외국산 CARS(동시에 두 개의 서로 다른 빛을 샘플에 쪼여 표적이 되는 분자의 진동에 따른 빛 주파수 차이를 영상화하는 기술) 현미경은 성능이 뛰어나지만, 레이저 두 대로 구성돼 가격이 10억 원대로 비싼데다 책상 두 배 정도로 크다는 단점이 있었다.

연구진은 상용화 가격을 외국산보다 10% 이내로 낮추고, 레이저도 한 대로 해결해 크기를 절반 이하로 줄였다. 상용화되면 노트북 두 배 정도 크기로 줄일 수 있다고 연구진은 설명했다.

연구진은 레이저 출력도 기존 실험실 수준(200㎽)에서 5배(1W) 끌어올려 성능을 세계적 수준으로 유지하는 등 6개월 내 상용화 가능성을 높였다.

이 영상기술은 1024 x 1024 픽셀 해상도에서 초당 7.5프레임 스캔 속도를 나타냈다.

외국산보다 4배 더 높은 해상도와 최대 4배 가까이 영상해석이 빠른 수준이다. 1초에 7.5장의 영상을 송출할 수 있어 실시간 표본을 즉시 볼 수 있고, 끊김 없는 영상분석이 가능한 수준이라고 연구진은 설명했다.