KAIST·건국대 연구팀, 재촬영 없이 MRI 강조영상 얻는 AI 기술 개발
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KAIST·건국대 연구팀, 재촬영 없이 MRI 강조영상 얻는 AI 기술 개발
  • 홍용석
  • 승인 2020.01.31 09:39
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KAIST(총장 신성철)는 바이오 및 뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 자기공명영상(MRI)에서 재촬영 없이 누락된 강조영상을 얻을 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

질환별로 강조영상이 암의 진단에 미치는 영향을 객관적으로 밝힐 수 있으며, 실제 임상에서 고비용의 MRI를 효과적이고 체계적으로 활용할 수 있는 방안을 설계할 수 있을 것으로 기대된다.

MRI는 엑스선 컴퓨터 단층촬영, 초음파 및 임상 진단에서 중요한 역할을 하는 진단 장비이다.

비침습적 방법으로 고해상도의 영상을 얻기 때문에 종양이나 병변을 관찰하며 진단하는데 매우 중요한 임상 정보를 제공한다.

이는 영상의 대조도(contrast)를 다양하게 조절할 수 있는 MRI의 특징 때문이다.

뇌질환진단을 위한 MRI 검사는 의심 질환이 무엇인지에 따라 필수 강조영상이 달라지며, 이후 특정 질환으로 진단명이 좁혀지면서 부득이하게 누락된 강조영상을 확보하기 위한 재촬영이 필요한 경우가 많다. 이러한 상황에 의해 많은 시간과 비용이 소모된다.

연구팀은 자체 개발한 ‘협조·생성적 적대신경망(CollaGAN)’기술을 이용해 여러 MRI 강조영상의 공통 특징 공간을 학습함으로써 확장성의 문제를 해결했다.

이를 통해 어떤 대조 영상의 생성이 가능한지와 불가능한지에 대한 질문과 그에 대한 체계적인 대답 기법을 제안했다.

즉 여러 개의 강조영상 중에서 임의의 순서 및 개수로 영상이 없어져도 남아있는 영상을 통해 사라진 영상을 복원하는 기법을 학습한 후 합성된 영상의 임상적 정확도를 평가, 강조 영상 간 중요도를 자동으로 평가할 수 있는 원천 기술을 개발한 것이다.

연구팀은 건국대 문원진 교수 연구팀과의 협력을 통해 뇌종양을 진단하는 데 활용되는 T1강조·T2강조 영상과 같이 내인성 강조영상은 다른 영상으로부터 정확한 합성이 가능하며, 합성된 강조영상이 실제 영상과 매우 유사하게 임상 정보를 표현하고 있다는 것을 확인했다.

연구팀은 확보한 합성 영상이 뇌종양 분할기법을 통해 뇌종양 범위를 파악하는데 유용한 정보를 제공한다는 것도 확인했다.

이 밖에도 현재 많이 사용되는 합성 MRI 기법에서 생기는 인공음영 영상도 자동 제거가 가능함이 증명했다.

 

 

 

 


예종철 교수는 “인공지능이 진단과 영상처리에 사용되는 현재의 응용 범위를 넘어 진단의 중요도를 선택하고 진단 규약을 계획하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 것을 보여준 독창적인 연구”라고 말했다.

문원진 교수는 “연구에서 개발한 방법을 이용해 인공지능을 통한 합성 영상을 임상현장에서 이용하면 재촬영으로 인한 환자의 불편을 최소화하고 진단정확도를 높여 전체 의료비용 절감 효과를 가져올 것”이라고 했다.

이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업으로 수행됐다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 머신인테리젼스(Nature Machine Intelligence)’ 온라인 판에 지난 18일 게재됐다.

 

 


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