소프트웨어(SW)로 자기공명영상장치(MRI)의 영상 촬영 시간을 6분의 1까지 단축할 수 있는 기술이 개발됐다.
KAIST(총장 신성철)는 박현욱 전기 및 전자공학부 교수팀이 기계학습 기반의 영상복원법을 이용해 MRI의 영상 획득 시간을 잡음 없이 줄이는 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
MRI는 방사능 없이 체내 조직을 촬영할 수 있는 영상기기다. 다양한 해부학 구조, 기능·생리 정보를 영상화할 수 있어 활용도가 높다.
반면 영상 획득 시간이 길다. 수신 코일에서 얻은 주파수 정보를 한 줄씩 인코딩하면서 많은 시간이 걸린다. 뇌 영상을 찍을 때는 보통 300~500줄의 주파수 정보를 활용한다. 촬영 및 대기 시간이 길 수밖에 없다. MRI 촬영 비용을 높이는 원인이다.
대안으로 도입한 것이 일부 주파수 대역 촬영을 생략하는 '서브샘플링' 기법이다. 그러나 오히려 영상 내 신호가 겹쳐 잡음이 되는 '에일리어싱 아티팩트' 현상이 발생했다.
에일리어싱 아티팩트를 없애기 위해 여러 개의 수신 코일을 활용하는 '병렬 영상법', 신호 압축 센싱 기법도 나왔지만 시간 단축에는 큰 영향을 미치지 못했다.
연구팀은 기계학습을 이용한 영상 복원으로 촬영 시간과 잡음 문제를 해결했다. 서브샘플링으로 열화된 영상과 온전히 샘플링된 영상의 관계를 학습하는 방식을 썼다. 이 방법을 적용하면 영상 획득 시간을 대폭 줄일 수 있다.
특화된 인공 신경망을 적용, 잡음도 없앴다. 기존 병렬 영상법과 같이 여러 개의 수신 코일 정보를 활용하면서 잡음에 직접 영향을 미치는 부분만을 연결, 효율성을 높였다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비지만 영상 획득 시간이 오래 걸린다는 점이 걸림돌”이라면서 “기계학습을 활용해 영상 획득 시간을 크게 줄이고 환자와 병원의 편의를 증진할 수 있다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
