우리 뇌 속 깊숙한 곳을 선명하게 관찰할 수 있게 됐다. 한국과학기술원(KAIST·총장 이광형) 연구진이 인공지능(AI) 계산 알고리즘을 활용, 추가 광학 측정 장비 없이 흐릿한 이미지를 또렷하게 복원하는 기술을 개발했다.
KAIST는 강익성 전기 및 전자공학부 교수가 나지(Na Ji) UC버클리 교수팀과 함께 생체 내부를 관찰하는 현미경 이미지 왜곡을 정밀 보정하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
연구팀이 활용한 '이광자 형광 현미경'은 약한 빛 두 개로 생체 깊은 곳 특정 지점만 빛나게 한다. 살아있는 생체 조직 깊은 곳을 관찰할 수 있는데, 빛이 두꺼운 조직을 통과하는 과정에서 휘고 흩어지면서, 이미지가 흐릿해지는 '광학 수차' 문제가 있다. 기존에는 이런 왜곡을 보정하고자 복잡하고 값비싼 하드웨어(HW) 장비를 추가해야 했다.
연구팀은 촬영 이미지 데이터만으로 빛이 어떻게 왜곡됐는지 계산해 바로잡는 알고리즘을 개발했다. 기술 핵심은 '신경장 모델' 기반 기계학습 알고리즘이다. 빛이 이동하며 발생하는 왜곡 과정을 추적, 광학 수차뿐 아니라 미세한 생체 움직임, 현미경 오차까지 동시에 보정한다.
이로써 별도 광학 측정·보정 HW 없이 생체 조직 깊은 곳에서 고해상도·고대비 이미지를 안정적으로 획득했다. 소프트웨어(SW) 기반으로 문제를 해결, 값비싼 장비에 대한 부담을 낮췄다.
강익성 교수는 “이번 연구는 광학·AI 기술 결합으로 체내를 정확하게 볼 수 있는 길을 연 것”이라며 “향후 현미경이 스스로 최적의 이미지를 찾아내는 지능형 광학 이미징 시스템으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다.
이번 연구는 생명과학 분야 최고 권위 방법론 학술지인 '네이처 메소드'에 지난 13일 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
