[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한국외대는 바이오메디컬공학부 박사과정 이가원 학생이 개발한 인공지능 기반 MRI 정규화(harmonization) 기술이 세계적인 신경영상 분야 학술지 뉴로이미지(NeuroImage)에 게재됐다고 16일 밝혔다.

MRI는 병원마다 기계의 종류나 촬영 조건이 달라 같은 사람을 찍은 영상이라도 서로 다르게 보이는 경우가 많다. 이는 다기관 연구 시 분석 정확도를 저해하는 주요 요인으로 작용하기에 이를 해결하기 위한 정규화(harmonization) 기술의 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다.

이번 연구는 MRI의 물리 원리를 기반으로 한 인공지능 알고리즘, 일명 PhyCHarm(Physics-Constrained Harmonization)을 개발한 것이 핵심이다.

이 기술은 MRI의 신호가 만들어지는 물리 공식(Bloch 방정식)을 AI 모델에 통합해 이미지를 영상이 나타내는 실제 생물학적 정보까지 고려해 조정한다.

연구팀은 서울대 병원 등 기관의 다양한 MRI 장비로 촬영된 뇌 영상 데이터를 활용해 기술을 검증했다. 그 결과 기존 정규화 모델 대비 영상의 품질을 더욱 균일하게 유지하고 뇌의 회색질과 백질을 정밀하게 구분하는 데 성공했다.

뇌 영상의 구조 유사도를 나타내는 SSIM 지표는 최대 0.9579까지 올랐고, 뇌 조직 분할 정확도(Dice score)도 회색질과 백질 모두에서 최고 수준을 기록했다.

오세홍 지도교수는 "물리 모델과 인공지능을 결합한 독창적 접근으로 향후 의료영상 정규화 기술의 새로운 기준이 될 수 있다"고 말했다.

한편 이가원 학생은 한국외대 바이오메디컬공학부 1회 입학생으로 2026년 2월 박사학위 취득을 앞두고 있다. 현재까지 다기관 뇌영상 분석, 영상 기반 인공지능 알고리즘 개발 등 다양한 연구를 주도한 바 있다.


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