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인공지능으로 MRI 촬영시간 단축한다

KAIST, 기계학습 활용해 압축영상 복원 성공

김상현 기자 ㅣ sisa411@sisajournal.com | 승인 2017.12.28(Thu) 15:46:42

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병원에서 검진을 받기 위해 가장 많은 시간을 보내는 곳 중 하나가 바로 MRI(자기공명영상) 검사다. 국내 연구진이 이 MRI의 영상획득 시간을 대폭 줄일 수 있는 기술을 인공지능을 활용해 개발했다.

MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 다양한 해부학적 구조와 기능적, 생리학적 정보를 영상화할 수 있어 심층 검사에 많이 사용한다. 하지만 영상획득 시간이 오래 걸린다는 치명적 단점이 있다. 시간이 오래 걸리는 만큼 비용이 높아지는 것도 문제다.

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검사 시간과 비용 높은 기존 MRI 검사 단점 보완

박현욱 KAIST(총장 신성철) 전지및전가공학부 교수팀은 최근 인공지능의 학습 방법인 기계학습(machine learning) 기반의 영상복원법을 개발했다. 데이터를 적게 수집하는 대신, 부족한 데이터를 기계학습을 이용해 복원하는 방법을 사용한 게 영상복원법의 특징이다. 

기존 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상을 인코딩하면서 순차적으로 한 줄씩 영상을 얻기 때문에 시간이 오래 걸린다. 촬영 시간 단축을 위해서는 저주파 영역에서만 데이터를 얻거나 간격을 넓혀서 영상을 얻는 방법이 있었다. 다만 영상이 저해상도이거나 에일리어싱 아티팩트(Aliasing Artifacts) 현상이 생기는 문제가 발생한다. 에일리어싱 아티팩트는 MRI의 압축된 신호로부터 영상을 복원하게 되면 영상에서 나타나는 인공물을 말한다.

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국제 학술지 ‘메디컬 피직스’ 표지 논문 선정​

 

연구팀은 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애는 방법에 인공 지능을 사용했다. 압축한 신호에서 열화된 영상과 온전하게 샘플링된 신호에서 원본 영상 관계를 학습하는 방식을 고안한 것이다. 새로운 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발해 다양한 서브샘플링 패턴에 적용했다. 

박 교수팀의 기법은 기존 방법과 비교해 복원 영상의 우수함을 보였다. 또한, 실시간 복원이 가능하다는 것을 확인했다. 6배 이상 영상 획득 시간이 줄어들었음에도 남아있는 에일리어싱 아티팩트 없이 깨끗한 영상 복원이 가능했다.

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.

권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자 표지 논문에 선정됐다.

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