KAIST '머신러닝 이용' MRI 촬영시간 단축 성공
"영상 획득시간 6배 이상 줄일 수 있어…에일리어싱 아티팩트 없이 영상복원 가능"
(대전=연합뉴스) 이재림 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 박현욱 전기및전자공학부 교수 연구팀이 머신러닝 기반 영상복원법을 이용해 자기공명영상(MRI) 촬영시간을 획기적으로 줄이는 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
MRI는 인체에 해로울 수 있는 물질 대신 자기장과 라디오파 등을 이용해 장기의 3차원(3D) 영상을 얻을 수 있는 기기다.
생리학적 정보까지 영상화할 수 있으나, 다른 의료영상기기보다 영상을 얻는 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다.
비용이 적지 않게 드는 데다 촬영 과정에서 자세를 움직이지 않아야 하는 불편함도 감수해야 한다.
박현욱 교수 연구팀은 자료를 적게 수집하는 대신 기계학습(머신러닝)을 이용해 부족한 데이터를 복원하는 방법을 고안했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻는 방식으로 진행한다.
그렇다고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 '에일리어싱 아티팩트' 현상이 발생한다.
연구팀은 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애고자 서로 다른 민감도의 여러 수신 코일을 활용한 '병렬 영상법'과 신호 희소성을 이용한 '압축 센싱 기법'을 활용했다.
아울러 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 만들어 부차적으로 모인 영상(서브 샘플링)과 온전히 샘플링된 신호로부터의 원본 영상 간 관계를 학습했다고 연구팀은 설명했다.
<YNAPHOTO path='AKR20171228110600063_03_i.jpg' id='AKR20171228110600063_1601' title='' caption='KAIST 박현욱 교수(왼쪽)와 권기남 박사과정 [KAIST 제공=연합뉴스] '/>
연구결과 6배 이상 영상 획득 시간을 줄일 수 있었다. 에일리어싱 아티팩트 없이 영상복원도 가능했다.
박 교수는 "MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만, 영상 획득 시간 때문에 불편함이 크다"며 "머신러닝을 활용하면 이런 한계를 극복할 수 있다는 뜻"이라고 말했다.
연구는 과학기술정보통신부 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업 지원을 받아 수행했다.
권기남 박사과정이 1 저자로 참여한 연구 논문은 국제 학술지 '메디컬 피직스'(Medical Physics) 13일 자(표지 논문)에 실렸다.
walden@yna.co.kr
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