건강검진이 일반화되면서 엑스레이를 찍거나 컴퓨터단층촬영(CT)을 하는 사람들이 많다. 정확한 진단을 위해 이런 영상 촬영을 여러 각도로 진행하지만, 이 경우 검진자의 방사선 피폭량이 늘어난다는 문제가 있다. 국내 연구진이 인공지능 기술을 활용해 이런 걱정을 덜어 줄 수 있는 촬영 기술을 찾아 주목된다.

●예종철 연구팀 ‘딥러닝’ 활용

카이스트 바이오 및 뇌공학과 예종철 석좌교수팀은 최신 인공지능 기술인 ‘딥러닝’을 활용해 방사선량을 적게 하고도 고화질의 CT 영상을 얻을 수 있는 기술을 개발했다고 18일 밝혔다. 이번 연구 결과는 미국 의학물리학자협회(AAPM)가 지난 1일 개최한 ‘국제 저선량 CT 영상 획득 그랜드 챌린지’ 대회에서 2위에 올랐다.

CT는 엑스레이를 활용하기 때문에 찍을수록 피폭 위험이 커진다. 이 때문에 방사선량을 줄인 ‘저선량’ 촬영도 하지만 해상도가 낮아 정확도가 떨어진다.

이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 딥러닝 기술에 주목했다. 딥러닝은 사람의 뇌 신경망을 모방해 기계가 스스로 판단하고 학습할 수 있도록 한 인공지능의 핵심 기술이다.

●방사선 줄여도 해상도 같아

연구팀은 영상변환 신호처리 기법인 ‘웨이블릿 변환’을 딥러닝과 접목시켜 저선량 CT 영상에서 발생하는 영상 왜곡과 해상도 저하 문제를 해결했다. 일반 CT 영상과 정상선량을 4분의1로 줄여 찍은 저선량 CT 영상을 확보해 딥러닝 기술을 적용했다. ‘노이즈’(영상잡음) 패턴과 이를 제거하도록 학습시켜 일반 CT 영상과 똑같은 해상도를 확보했다.

예 교수는 “이번 연구는 최신 인공지능 기술로 방사선 피폭량을 획기적으로 줄일 수 있는 CT 원천 기술을 개발했다는 데 의미가 있다”고 설명했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr