[왓처데일리] 미래창조과학부(장관 최양희)는 “최신 인공지능 기술인 딥러닝 기술을 이용하여 방사선량이 적은 저선량 CT 촬영으로도 임상에서 사용될 수 있는 고화질 의료영상 구현의 길이 열렸다.”고 밝혔다. 예종철 석좌교수(한국과학기술원) 연구팀은 미래창조과학부 기초연구사업(개인연구) 지원으로 연구를 수행했으며, 이 연구결과는 미국 의학물리학자협회(AAPM)에서 주최한 국제 저선량 CT 영상 획득 그랜드 챌린지(8월 1일)에서 2위를 수상하였다. 이를 해결하기 위해 저선량 촬영을 시행하면 CT의 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하될 뿐 아니라 영상왜곡이 발생하여 진단의 효용성이 떨어진다(그림 1). 또한 기존의 영상신호처리 기술은 저선량 CT상에서 나타나는 복잡한 영상 복원문제를 해결하지 못했다. 따라서 저선량 CT는 영상진단 정확도가 떨어져 진단 및 중재시술에 적용하는데 어려움이 있었다. 연구팀은 저선량으로 인한 화질 저하 문제를 해결하기 위해 인공지능의 기술인 딥러닝 기술에 주목했다. 딥러닝은 심층 인공신경망 구조를 이용하는 알고리즘으로 최근 인공지능 분야를 주도하는 핵심 기술 중 하나이다. 기존에는 영상 분류와 관련된 분야에만 주로 이용되었지만, 의료 방사선 피폭문제를 해결하기 위해 적용된 사례는 전무하였다. 특히 연구팀은 신호처리 기법인 웨이블렛 (wavelet) 변환*을 딥러닝과 접목시켜 새로운 알고리즘을 개발하였다. 이 연구에서는 정상 엑스선 촬영조건(약 10밀리시버트(mSv))을 1/4로 획기적으로 줄인 저선량 촬영조건 (약 2.5밀리시버트(mSv))에서도 신체 내부 장기에서의 암의 전이를 정확히 찾아낼 수 있는 고화질의 영상복원이 가능함을 보였다. 연구팀이 참가한 저선량 CT 그랜드 챌린지는 CT촬영에서 방사선 피폭을 줄이면서도 진단의 정확도를 유지하는 알고리즘을 경쟁한 대회로 미국국립보건원(NIH)의 후원으로 미국 의학물리학자협회(AAPM)와 메이요클리닉(Mayo Clinic)의 주관으로 열렸다. 전 세계 103개 팀이 참가하였으며, 예종철 교수 연구팀은 2위에 올랐다. 이번 연구결과는 이 분야 세계적인 저널인 메디컬 피직스(Medical Physics) 저널에 게재될 예정이다. 엑스선 CT는 암의 조기진단 및 중재수술에서 가장 많이 사용되는 영상 장비이나 촬영 시 유발되는 의료방사선 피폭에 의한 위험 방지 대책이 요구되고 있는 상황이다. 이 연구에서 의료방사선 피폭량을 획기적으로 줄이면서도 진단 및 중재수술에서의 효용성을 유지할 수 있는 기술이 개발됨으로써 국민건강 증진에 크게 기여할 것으로 기대된다. 예종철 교수는“이 연구는 최신 인공지능 기술을 접목하여 방사선 피폭량을 획기적으로 줄일 수 있는 엑스레이 CT원천기술을 개발한 것이다. 저선량 CT의 임상적용 등에 곧 상용화를 기대할 수 있어 그 동안 진단 및 중재시술에서 문제가 되어온 환자 및 의료진의 방사선 피폭 문제를 근본적으로 해결하는데 기여할 수 있을 것이다.”라고 연구의 의의를 설명했다. |
