KAIST, 기계학습으로 6배 빠른 MRI 영상획득 기술 개발

【대전=뉴시스】 메디컬 피직스 12월호 표지.

【대전=뉴시스】 이시우 기자 = 자기공명영상장치(MRI)의 영상을 기존보다 빠르게 확인할 수 있는 기술이 개발됐다.

 KAIST는 전기및 전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법으로 자기공명영상장치의 영상 획득 시간을 대폭 줄이는데 성공했다고 28일 밝혔다.

 MRI는 방사능 없이 신체 구조 뿐 아니라 기능이나 생리학 정보를 영상으로 표현할 수 있는 영상기기로 의료 현장에서 폭넓게 사용되고 있다.

 하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득 시간이 오래 걸려 환자들은 촬영 시 자세를 움직이지 않아야 하고 긴 대기 시간, 비싼 촬영 비용 등의 불편함을 감수해야 했다.

 영상 획득 시간을 줄이기 위해 필요한 신호보다 적은 신호를 확보한 뒤 이를 복원하는 방법도 있지만 영상의 질이 떨어지거나 불필요한 영상이 남는 등 효과적이지 않았다.

 박현욱 교수 연구팀은 기계학습(Machine Learning)을 통해 기존 기술의 단점을 극복했다.

 연구팀은 온전히 획득한 신호에서 복원한 영상과 필요한 신호보다 적게 획득한 신호에서 복원한 영상 사이의 관계를 기계학습을 통해 학습시켰다.

【대전=뉴시스】 사진 왼쪽부터 KAIST 전기및전자공학부 박현욱 교수, 권기남 박사과정 학생.

이를 토대로 적게 획득한 신호로도 원복 영상에 가깝게 복원할 수 있는 방법을 찾았다.

 연구팀은 이상 현상없이 기존보다 6배 이상 빠르게 영상을 획득하는데 성공했다고 설명했다.

 박현욱 교수는 "MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다"라며 "기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다"라고 말했다.

 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 권기남 박사과정이 1저자로 참여해 수행됐다.  연구 결과는 국제 학술지 '메디컬 피직스(Medical Physics)' 12월호 표지 논문으로 선정, 게재됐다.

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