POSTECH, 영상 속도 높이고 레이저 줄여 생체 부담 해소
약물 순간 반응·신경 활동 관찰 등 임상연구 활용 전망

광음향 영상 비교 모습. [사진 = POSTECH 제공]
POSTECH(포항공과대학교·총장 김무환)은 김철홍 IT융합·기계공학과 교수, 김종범 IT융합공학과 박사과정, 이승철 기계공학과 교수, 김규원 석사과정이 리홍 왕(Lihong Wang) 미국 CALTECH 교수팀과 공동 연구로 딥러닝을 활용해 영상 속도를 높임과 동시에 생체에 쏘는 레이저를 줄이는 데 성공했다고 16일 밝혔다. 연구를 통해 향후 생체 부담을 덜어낼 전망이다.

번개가 치면 잠시 후 천둥소리가 들린다. 번개가 지나간 주변 물질이 빛을 흡수하고, 이 빛이 열로 변하는 과정에서 물질이 팽창해 소리를 내기 때문이다. 바로 이것을 '광음향 현상'이라고 부르는데, 이 현상을 응용해 몸속을 찍는 광음향 영상기법은 조영제가 필요한 CT(컴퓨터 단층촬영)나 MRI(자기공명영상)를 대체할 신기술로 각광을 받아왔다. 그러나 이 기술은 촬영하는 깊이가 깊어질수록 해상도가 떨어진다는 단점도 동시에 제기됐다.

조영제가 없이도 인체 내부를 촬영할 수 있는 광음향 영상기술은 영상 깊이와 무관하게 높은 해상도로 촬영하기 위해 같은 영역을 여러번 촬영하는 '국지화(localization)' 방법을 활용해왔다. 해상도는 높지만 촬영 횟수가 많은 만큼 속도는 상대적으로 떨어져 즉각적인 반응을 확인해야 하는 연구에 활용하기는 어려웠다.

이에 연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 이 방법에 사용되는 영상 숫자를 10배 이상 줄이면서 속도를 12배까지 높이는 데 성공했다. 따라서 국지화 광음향 현미경은 30초가 걸리던 것이 고작 2.5초로, 단층촬영은 30분에서 2.5분이 걸리게 됐다.

이번 기술 개발로 그간 속도와 공간 해상도 모두 중요했던 약물의 순간적 반응과 혈관 구조 정보가 필요한 혈관성 질환, 신경 활동 관찰 등의 전임상 혹은 임상연구에서 국지화 광음향 영상 기법을 활용할 수 있다는 전망이다.

아울러 이 방식은 생체에 쬐어야 하는 레이저의 양은 물론 촬영 시간이 크게 단축돼 부담을 크게 줄일 수 있다는 것에 의의가 있다.

한편, 이번 연구성과는 교육부와 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 정보통신기획평가원, 한국산업기술평가원 등의 지원을 받아 수행됐다.

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