AI 활용해 인체조직 영상 왜곡 잡고 정확도 높인다
김철홍 포스텍 교수연구팀 음속 차이로 인한 광음향 영상 왜곡 제거 기술 개발
2021-11-08 조석현기자
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.