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[POSTECH 연구팀, 딥러닝 이용해 3차원 소동물 전신 광음향 컴퓨터 단층촬영 시스템 개선 기술 발표]

번개가 치면, 얼마 지나지 않아 천둥소리가 들려온다. 번개가 지나가면 주변 물질이 이 빛을 흡수해 빛이 열로 변하면서 순식간에 물질이 팽창해 소리가 나는 ‘광음향’ 현상이다. 최근에는 이 신비로운 자연현상을 몸속으로 가져와 조영제가 필요치 않은 다양한 체내 영상을 촬영하는 ‘광음향 컴퓨터 단층촬영(PACT, Photoacoustic computed tomography)’으로 개발되어, 다양한 분야에서 전임상‧임상 연구가 한창 진행중이다. 문제는 이 영상의 품질‧해상도는 많은 수의 초음파 센서와 높은 채널 수의 데이터 수집 시스템을 활용하면 개선할 수 있지만, 이에 따라 자연히 고사양의 하드웨어가 요구되어 비용이 올라가고 하드웨어 사양을 맞추지 못한다면 영상 속도가 느려지게 된다는 점이다.

전자전기공학과‧IT융합공학과 김철홍 교수‧박사과정 최성욱씨‧징거 양(Jinge Yang) 박사, 기계공학과 이승철 교수‧박사과정 이수영씨, 팀이 딥러닝을 이용해 광음향 컴퓨터 단층촬영 동물 영상 결과를 고해상도 영상 및 고속 영상을 동시에 구현할 수 있는 기술을 세계 최초로 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)지를 통해 발표했다.

이전 연구들에서도 딥러닝을 통해 해상도를 높이기는 했지만, 이번 연구는 최초로 3차원 다중 매개변수 광음향 컴퓨터 단층촬영에 딥러닝 기술을 적용한 기술을 보였다. 동물의 전신 영상은 물론, 심장‧신장‧뇌 등 생체 조직의 움직임을 고해상도/고속‧실시간 모니터링을 할 수 있음을 보였으며, 특히 혈관에 약물을 주입하여 생체에 퍼지는 것을 관찰하는 약물동태학(pharmacokinetics)과 각 조직의 산소포화도를 측정할 수 있는 기능 영상(functional imaging)에 딥러닝이 적용가능함을 보여주는 연구를 세계 최초로 발표하였다.

뿐만 아니라, 동물로 학습된 인공신경망을 인간에게도 적용 가능함을 입증하였으며 나아가, 인공신경망 훈련에 사용되는 광학파장과는 독립적으로 인공신경망이 동작하기 때문에 하드웨어 설비를 단순화하면서 속도와 품질을 모두 잡았다는데 큰 의미가 있다. 이번 연구결과의 발표를 통해, 광음향 컴퓨터 단층촬영 기술이 하드웨어 사양에 영향을 받지않고 고해상도/고속의 영상을 구현됨으로써 더 다양한 환경에서 광음향 영상이 활발하게 사용될 것으로 연구팀은 기대하고 있다. 이번 연구성과는 국제 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science) 최근호에 뒷표지논문(Back cover)으로 선정됐다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견기술·BRIDGE융합연구개발사업·글로벌박사양성사업·글로벌프런티어사업·범부처전주기의료기기연구개발사업·산업혁신인재성장지원(R&D)·BK21 사업의 지원으로 수행됐다.