김철홍 포스텍 교수연구팀
음속 차이로 인한 광음향
영상 왜곡 제거 기술 개발
인공지능(AI)으로 선명도를 높여 신체 영상의 정확도를 높일수 있다는 연구 결과가 발표됐다.음속 차이로 인한 광음향
영상 왜곡 제거 기술 개발
포스텍은 김철홍<사진> 전자전기공학과·IT융합공학과 교수, 전승완 박사 연구팀이 AI를 활용해 음속 차이로 인한 광음향 영상의 왜곡을 바로잡는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.
광음향 영상은 빛을 인체 조직에 쬐었을 때 빛을 흡수한 조직이 순간적으로 열팽창하면서 발생하는 음파(광음향) 신호를 초음파 센서로 감지해 영상화하는 원리를 이용한다.
광학을 이용한 영상 기술로는 1㎜ 미만의 얕은 깊이만을 볼 수 있지만 광음향 영상으로는 인체 조직 내 수 ㎝까지 볼 수 있다.
그러나 기존의 초음파나 광음향 영상은 음속을 1540m/s 등의 대푯값으로 가정해, 영상이 왜곡되는 문제가 생길 수 있었다.
김 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 상에서 임의로 매질의 음속을 설정해 왜곡한 광음향 영상과 그렇지 않은 실제 광음향 영상을 만들었다. 이에 따라 AI를 학습시켰고, 시뮬레이션 된 연습 영상과 실제 사람에게서 확인한 광음향 영상에 적용해 효과를 확인했다.
연구 결과, 기존 광음향 영상에서 발생하던 왜곡이 줄어들면서 주요 신호 주변에 나타나던 결함 신호의 크기가 기존 광음향 영상의 최대 5% 수준까지 감소했으며, 신호대 잡음비는 약 25데시벨(dB)까지 높아졌다.
영상 시스템의 128개 채널에서 수신한 신호 중 64개 채널만 사용하는 경우에도 AI는 거의 동일한 화질의 광음향 영상을 만들었다.
이 기술은 매질이 임의의 음속 분포를 가지고 있거나 데이터 샘플링이 드문 실제 임상 환경에서도 활용 가능하다.
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