머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(MRI)의 영상획득시간을 기존의 6분의 1로 단축할 수 있는 기술을 국내에서 개발했다.

한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 박현욱 교수팀이 이 같은 기술을 개발하고 연구결과를 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’에 게재했다고 KAIST가 29일 밝혔다.

MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영하는 영상기기다. 이를 통하면 인체 등의 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 영상을 얻을 수 있어 의료 진단에 자주 사용되고 있다.

아쉬움은 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 점이다. MRI 촬영을 위해 환자들은 장시간 기대려야 하고, 촬영 중에는 몸을 움직이지 않아야 하는 등 불편함이 따른다. 긴 영상획득시간은 값비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.

박 교수팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 머신러닝(기계학습)을 이용해 복원하는 기술을 개발했다.

기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 현상(에일리어싱 아티팩트) 발생한다.

에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.

그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.

연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다. 연구팀은 이 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.

기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.

박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 이달 13일자에 실렸고, 연구 내용의 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.

송강섭 기자 successnews@successnews.co.kr

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