카이스트 연구팀, 관련 기술 내놓아
[아시아경제 정종오 기자] 컴퓨터단층촬영(CT)을 할 때 나오는 방사선 위험성을 인공지능과 첨단 IT 기술로 해결하는 방법이 나왔다.
예종철 카이스트 석좌교수 연구팀은 최신 인공지능 기술인 딥러닝 기술을 이용해 방사선량이 적은 저선량 CT 촬영으로도 임상에서 사용될 수 있는 고화질 의료영상 구현의 길을 열었다. X레이 CT는 대표적 의료 영상기술 중 하나로 선명한 3차원 영상을 제공한다. 여러 각도에서 반복적인 X선 촬영이 필요하기 때문에 다량의 방사선 피폭의 위험성을 지닌다. 병의 조기 진단이나 중재시술 등에 수반되는 반복적 방사선 피폭은 세포와 조직이 변형을 일으켜 암 등을 유발할 수 있다.
연구팀은 저선량으로 화질 저하 문제를 해결하기 위해 인공지능의 기술인 딥러닝 기술에 주목했다. 딥러닝은 심층 인공신경망 구조를 이용하는 알고리즘으로 최근 인공지능 분야를 주도하는 핵심 기술 중 하나이다. 기존에는 영상 분류와 관련된 분야에만 주로 이용됐다.
의료 방사선 피폭문제를 해결하기 위해 적용된 사례는 전무했다. 연구팀은 신호처리 기법인 웨이블렛(wavelet) 변환을 딥러닝과 접목시켜 새로운 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 저선량 CT에서 발생하는 독특한 영상왜곡과 화질저하 문제를 성공적으로 해결했다.
정종오 기자 ikokid@asiae.co.kr
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