한·미 공동연구팀 딥러닝 이용 고속 국지화 영상기법 개발
속도는 높이고 레이저 양은 줄어 환자 부담 낮춰
포스텍 IT융합.기계공학과 김철홍 교수
[포항=뉴시스] 강진구 기자 = 포스텍은 IT융합·기계공학과 김철홍 교수·IT융합공학과 박사과정 김종범씨, 기계공학과 이승철 교수·석사과정 김규원씨가 미국 CALTECH 리홍 왕(Lihong Wang) 교수팀과 공동 연구를 통해 딥러닝을 활용해 영상 속도는 높이고, 생체에 쏘이는 레이저를 줄여 느린 속도, 낮은 해상도와 생체 부담이라는 단점을 일거에 해소하는 데 성공했다고 16일 밝혔다.
연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 이 방법에 사용되는 영상 숫자를 10배 이상 줄이면서 속도를 무려 12배까지 높이는 데 성공했다고 덧붙였다.
국지화 광음향 현미경은 30초가 걸리던 것이 고작 2.5초, 단층촬영은 30분에서 2.5분이 걸리도록 단축했다.
이번 기술 개발로 그간 속도와 공간 해상도 모두 중요했던 약물의 순간적 반응, 혈관 구조 정보가 필요한 혈관성 질환, 신경 활동 관찰 등의 전임상 혹은 임상연구에서 국지화 광음향 영상 기법을 활용할 가능성을 열었다.
무엇보다 이 방식은 생체에 쬐어야 하는 레이저의 양은 물론 촬영 시간이 크게 단축돼 생체 부담을 크게 줄일 수 있어 관심을 끌고 있다.이 성과는 국지화 광음향 영상기법에 인공지능 분야를 접목해 학계의 비상한 관심을 끌고 있다.
연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 이 방법에 사용되는 영상 숫자를 10배 이상 줄이면서 속도를 무려 12배까지 높이는 데 성공했다고 덧붙였다.
국지화 광음향 현미경은 30초가 걸리던 것이 고작 2.5초, 단층촬영은 30분에서 2.5분이 걸리도록 단축했다.
이번 기술 개발로 그간 속도와 공간 해상도 모두 중요했던 약물의 순간적 반응, 혈관 구조 정보가 필요한 혈관성 질환, 신경 활동 관찰 등의 전임상 혹은 임상연구에서 국지화 광음향 영상 기법을 활용할 가능성을 열었다.
무엇보다 이 방식은 생체에 쬐어야 하는 레이저의 양은 물론 촬영 시간이 크게 단축돼 생체 부담을 크게 줄일 수 있어 관심을 끌고 있다.이 성과는 국지화 광음향 영상기법에 인공지능 분야를 접목해 학계의 비상한 관심을 끌고 있다.
이 연구성과는 광학분야 권위지 중 하나인 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science&Applications)’지 최근 호를 통해 발표됐다.
이번 연구성과는 교육부와 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 정보통신기획평가원, 한국산업기술평가원 등의 지원을 받아 진행됐다.
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