KAIST, MRI 재촬영 필요없는 AI 기술 개발

한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 예종철 바이오 및 뇌공학과 교수팀이 재촬영 없이 다양한 자기공명영상(MRI) 강조영상을 얻을 수 있게 하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

MRI는 임상 진단에서 중요한 역할을 하는 장비다. 영상 대조도를 다양하게 조절할 수 있는 것이 특징이다. 이를 통해 특정 부위를 강조한 여러 가지 영상을 얻을 수 있다.

하지만 실제 임상 에서는 강조영상을 모두 얻기 어려운 경우가 많다. 강조영상을 여러 장 찍어야 해 촬영 시간이 길고 잡음이나 인공음영이 발생한다.

KAIST가 제안한 CollaGAN의 작동 원 예. 누락된 대조 영상을 실제 얻은 다른 대조 영상을 이용해 높은 정확도로 생성 및 복원한다.
KAIST가 제안한 CollaGAN의 작동 원 예. 누락된 대조 영상을 실제 얻은 다른 대조 영상을 이용해 높은 정확도로 생성 및 복원한다.

최근 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용해 영상을 합성하는 기술이 보고되고 있지만, MRI 강조영상 합성에 사용하기는 쉽지 않다.

연구팀은 자체 개발한 '협조·생성적 적대신경망(CollaGAN)' 기술을 이용했다. 여러 MRI 강조영상의 공통 특징 공간을 학습해 확장성 문제를 해결했다. 이 기술을 통해 확보한 합성 영상이 뇌종양 범위를 파악하는데 유용한 정보를 제공한다는 것도 확인했다. 합성 MRI 기법에서 불가피하게 생기는 인공음영 영상도 자동 제거할 수 있음을 증명했다.

예종철 교수는 “이번 연구는 진단과 영상처리에 사용되는 현재 응용 범위를 넘어서, 진단의 중요도를 선택하고 진단 규약을 계획하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준 독창적인 연구”라고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com