딥 러닝으로 작은 동물의 더 빠르고 선명한 전신 이미징

[아름이]

딥 러닝으로 작은 동물의 더 빠르고 선명한 전신 이미징
날짜:
2023년 2월 24일
원천:
포항공과대학교(POSTECH)
요약:
연구팀이 딥러닝 방식으로 광음향 컴퓨터단층촬영을 향상시키는 기술을 제시한다.

전체 이야기
번개가 번쩍인 후 천둥 소리가 우리 귀에 도달하는 데는 약간의 시간이 걸립니다. 이러한 현상은 번개의 광학 에너지가 흡수되어 열에너지로 변환되면서 번개 근처의 물질이 순간적으로 팽창하는 광음향(PA) 효과 때문입니다. 이 PA 효과를 사용하여 광음향 컴퓨터 단층 촬영(PACT)은 조영제를 사용하지 않고 신체 내부의 이미지를 촬영하는 최고의 전임상 및 임상 이미징 양식이 되었습니다. 그러나 여러 개의 초음파 센서와 다중 채널 데이터 수집(DAQ) 시스템으로 개선할 수 있는 저품질 이미지는 이러한 하드웨어가 없으면 비용이 높아지고 이미징 속도가 느려집니다.

김철홍 교수와 박사로 구성된 POSTECH 연구팀. 최성욱(융합IT공학과), 이승철 교수 및 Ph.D. 이수영(기계공학과) 후보와 Jinge Yang(전기공학과) 박사는 PACT 시스템을 위한 더 빠르고 고해상도 이미징을 달성하기 위한 딥 러닝 접근 방식을 제시했습니다. 세계 최초의 발견으로 최근 어드밴스드 사이언스(Advanced Science) 에 게재됐다 .

기존 연구에서는 딥러닝을 활용해 해상도를 높였다면 이번 연구는 딥러닝을 3차원 다매개변수 PACT 시스템에 적용한 것은 세계 최초다. 연구진은 동물의 전신 영상뿐만 아니라 고해상도, 고속, 실시간으로 심장, 신장, 뇌 조직의 움직임을 모니터링할 수 있음을 입증했다. 또한 혈관에 약물을 주입해 체내 확산을 관찰하는 약동학(pharmacokinetics)과 각 조직의 산소포화도를 측정하는 기능적 영상(functional imaging)에도 딥러닝을 적용할 수 있음을 처음으로 보여줬다.

연구진은 이번 연구를 통해 동물을 대상으로 훈련된 인공신경망이 인간에게도 적용될 수 있음을 확인했다. 인공신경망을 훈련시키는 데 사용되는 광파장과 독립적으로 인공신경망이 동작하기 때문에 속도나 품질을 희생하지 않고 하드웨어 장비를 단순화한 것도 의미가 있다. 이번 연구 결과 발표로 연구팀은 PACT 기술이 하드웨어 사양에 구애받지 않고 고해상도, 고속 영상을 구현해 다양한 환경에 폭넓게 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이러한 의의를 인정받아 본 연구는 Advanced Science 최신호 표지논문으로 선정되었다 .

본 연구는 Mid-level Technology, BRIDGE Convergence R&D Program, Global Ph.D.의 지원으로 수행되었습니다. Fellowship, Global Frontier Program, 한국의료기기발전기금, 산업혁신인재육성지원(R&D), 한국연구재단 BK21사업

출처 : https://www.sciencedaily.com/