포스텍, 저사양 장비로 '장기·종양 변화 3D 관찰' 기술 개발

[포항=뉴시스] 송종욱 기자 = 포스텍 연구팀이 비싼 장비가 아니어도 실시간으로 몸속에 있는 장기와 종양의 변화를 3D로 관찰하는 새 기술을 개발했다. 사진 왼쪽부터 포스텍 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 김철홍 교수, 인공지능대학원 박사과정 정현수 씨, 융합대학원 석사과정 오승훈 씨, 미국 스탠포드대 최성욱 박사. (사진=포스텍 제공) 2025.11.18. [email protected]

[포항=뉴시스]송종욱 기자 = 포스텍 연구팀이 비싼 장비가 아니어도 실시간으로 몸속에 있는 장기와 종양의 변화를 3D(3차원)로 관찰하는 새 기술을 개발했다.

포스텍 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원(의과학전공) 김철홍 교수 연구팀과 징게 양(Jinge Yang) 박사(현 미국 Caltech 박사) 연구팀이 진행한 이번 연구는 국제 학술지 '어드밴스드 사이언스'에 최근 게재했다.

포스텍 김 교수 연구팀에 인공지능대학원 박사과정 정현수 씨, 융합대학원(의과학전공) 석사과정 오승훈 씨, IT융합공학과 통합과정 김지웅 씨, 최성욱 박사(현 미국 스탠포드대 박사)가 함께 참여했다.

레이저를 비추면 몸속에서 아주 작은 소리가 나는 '광음향 이미징'은 미세한 소리를 초음파 센서로 감지해 몸속을 영상으로 보여주는 기술이다.
 
이 원리를 활용한 ‘PACT(광음향 컴퓨터 단층 촬영)' 기술은 반구형으로 배치된 센서가 여러 방향에서 신호를 한꺼번에 받아들여 몸속의 구조와 기능, 그리고 조영 정보까지 한 번에 보여줄 차세대 영상 기술로 주목 받고 있다.

하지만 애초의 고사양 PACT 장비는 센서 수가 많아 가격이 비싸고, 수집한 데이터의 양이 너무 많아 처리 속도가 느려 몸속에서 빠르게 일어나는 변화를 실시간으로 보기 어려웠다.

[포항=뉴시스] 송종욱 기자 = 포스텍 연구팀이 비싼 장비가 아니어도 실시간으로 몸속에 있는 장기와 종양의 변화를 3D로 관찰하는 새 기술을 개발했다. 사진은 광음향 컴퓨터 단층촬영(PACT) 시스템 개략도. (사진=포스텍 제공) 2025.11.18. [email protected]

연구팀은 적은 수의 센서만으로 고해상도 영상을 만들 수 있는 PACT 기술을 개발했다.
 
그 핵심은 '하이브리드 확산'이라는 딥러닝 모델인데, 128개 센서의 저사양 장비로 찍은 데이터를, 1024개 센서를 쓰는 고급 장비 수준으로 보정해 주는 기술이다.
 
이 기술을 이용하면 종양 내부의 혈관이 어떻게 자라는지, 산소는 얼마나 공급되는지, 또 약물 이동 경로까지 추적할 수 있다.

[포항=뉴시스] 송종욱기자 = 포스텍 연구팀이 비싼 장비가 아니어도 실시간으로 몸속에 있는 장기와 종양의 변화를 3D로 관찰하는 새 기술을 개발했다. 사진은 쥐 종양 모델에 개발한 프레임워크 적용 결과 : 시간에 따른 종양의 기능 정보 변화 추적. (사진=포스텍 제공) 2025.11.18. [email protected]

연구팀 모델은 광음향 잡음에 최적화된 확산의 전 뱡향 과정을 제시하고, 세부 특징을 뽑아내는 국소 특징을 추출하는 신경망(CNN), 전체 흐름을 읽는 셀프 어텐션(self-attention), 멀리 떨어진 정보를 효율적으로 연결하는 맘바(Mamba) 모듈을 함께 사용했다.

이에 따라 애초의 확산 모델은 수백 번 계산해야 했던 과정을 단 2번의 계산으로 빠르게 영상화할 수 있는 것이 큰 강점이다

실험에서도 높은 성능이 확인됐다.

256개 센서만 있는 장비에도 산소포화도와 헤모글로빈 양을 정확하게 측정할 수 있었고, 종양 주변의 혈관이 새로 생기거나 산소가 부족해지는 변화도 안정적으로 포착했다.
 
또 ‘전이학습’을 적용한 결과, 128채널 장비에도 심장·뇌·신장 등 주요 장기의 빠른 변화를 고속으로 촬영할 수 있었다.
 
특히 조영제를 사용한 약물 추적 실험뿐만 아니라 조영제를 쓰지 않은 경우에도 영상 품질이 크게 향상된 것으로 나타났다.

김철홍 교수는 "이번 기술의 핵심은 고가 장비 없이도 종양 변화를 안정적으로 관찰할 수 있다는 점"이라며 "앞으로 종양뿐만 아니라 심혈관·내분비 질환 등 여러 연구와 임상 분야에서 장비의 진입 장벽을 낮추는 실질적 해결책이 될 것"이라고 설명했다.

이 연구는 교육부 지원 한국연구재단 기초과학연구프로그램, 과학기술정보통신부 지원 한국연구재단 연구 과제, 과학기술사업화진흥원 지원, 정보통신기획평가원의 인공지능대학원 지원사업, BK21 포(FOUR) 프로그램과 글로컬 30 대학 사업의 지원을 받아 수행했다.


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