흐릿한 레이저 현미경 사진, AI로 선명히

DGIST 연구팀, IEEE에 논문발표

레이저로 정밀한 관찰이 가능한 ‘광음향 현미경’에 인공지능(AI)을 접목해 성능을 한층 더 끌어올리는 기술을 국내 연구진이 개발했다. 불완전하게 촬영된 현미경 사진과 영상도 AI를 활용해 깨끗하게 바꿔주는 기술이다.

노이즈가 낀 광음향 현미경 사진 원본(왼쪽)을 각각 유재석 DGIST 교수 연구팀의 신기술(가운데)과 기존 기술(오른쪽)로 개선한 모습. 연구팀의 기술이 노이즈를 더 효과적으로 제거하고 선명한 결과물을 만들었다. 사진 제공=DGIST

대구경북과학기술원(DGIST)은 유재석 로봇및기계전자공학과 교수 연구팀이 세계 최대 규모의 전기전자공학 분야 학회인 ‘국제전기전자학회(IEEE)’의 국제 의료 초음파 분야 학술 대회에서 광음향 현미경의 노이즈(잡음)를 효율적으로 제거하는 딥러닝(심층학습) AI 기술을 발표했다고 11일 밝혔다.

광음향 현미경은 세포와 같은 관찰 대상에 레이저를 쬔 후 발생하는 광음향 신호를 감지해 대상의 특성을 고해상도로 촬영하는 기술이다. 신속한 촬영을 위해 레이저를 빠르게 쬘 경우에는 광음향 신호가 낮아 영상 품질이 떨어지는 한계가 있다.



연구팀은 딥러닝을 통해 저품질의 광음향 현미경 영상에 포함된 노이즈를 효과적으로 제거하는 기술을 선보였다. 그동안 영상 데이터 자체가 적어 딥러닝 학습이 어려웠던 분야지만 연구팀은 비교 데이터인 고품질 영상 없이 노이즈가 있는 영상만을 집중적으로 학습하는 ‘자기 지도 학습’ 방법으로 한계를 극복했다. 이창호 화순전남대병원 핵의학과 교수 연구팀과 함께 쥐의 귀를 촬영해 AI를 적용한 결과 노이즈를 효과적으로 제거한다는 사실을 확인했다. 이번 연구에는 학부생인 양혜민·이경은 학생이 제1저자로 참여했다.

유 교수는 “학부생들이 스스로 연구를 설계·진행한 뒤 결론짓고 논문화하는 과정을 거쳐 이례적인 성과를 거뒀다”며 “앞으로 학생들이 연구 활동을 할 때 꼭 필요한 훌륭한 자산이 될 것”이라고 말했다.