[헤럴드경제=구본혁 기자] 조만간 각종 질병진단의 핵심장비인 자기공명영상장치(MRI)의 영상촬영시간이 획기적으로 줄어들 전망이다.
한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학과 박현욱<사진> 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(MRI)의 영상 획득시간을 기존보다 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료진단을 위해 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편을 감수해야만 한다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 ‘에일리어싱 아티팩트’ 현상이 발생한다.
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| 이번 연구성과가 게재된 국제학술지 ‘메디컬 피직스’ 12월호 표지 [제공=KAIST] |
에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
하지만 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
이 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
연구팀의 테스트 결과 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능한 것으로 나타났다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구성과는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스’ 12월 13일자 표지 논문으로 선정됐다.
nbgkoo@heraldcorp.com
