국내 연구팀, 방사선 피폭 낮추는 저선량 CT 영상기술 개발

 

아주경제 신희강 기자 = 미래창조과학부는 국내 연구팀이 최신 인공지능 기술인 딥러닝 기술을 이용, 방사선량이 적은 저선량 CT 촬영으로도 임상에서 사용될 수 있는 고화질 의료영상 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.

예종철 석좌교수(한국과학기술원) 연구팀은 미래부 기초연구사업(개인연구) 지원으로 연구를 수행했다. 이 연구결과는 미국 의학물리학자협회(AAPM)에서 주최한 국제 저선량 CT 영상 획득 그랜드 챌린지에서 2위를 수상했다.

연구팀은 저선량으로 인한 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 이용되었지만, 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.

이 연구에서는 정상 엑스선 촬영조건(약 10밀리시버트(mSv))을 4분의1로 획기적으로 줄인 저선량 촬영조건(약 2.5밀리시버트(mSv))에서도 신체 내부 장기에서의 암의 전이를 정확히 찾아낼 수 있는 고화질의 영상복원이 가능함을 보였다.

연구팀이 참가한 저선량 CT 그랜드 챌린지는 CT촬영에서 방사선 피폭을 줄이면서도 진단의 정확도를 유지하는 알고리즘을 경쟁한 대회다. 미국국립보건원(NIH)의 후원으로 미국 의학물리학자협회(AAPM)와 메이요클리닉(Mayo Clinic)의 주관으로 열렸다. 전 세계 103개팀이 참가했으며, 예종철 교수 연구팀은 2위에 올랐다. 이번 연구결과는 이 분야 세계적인 저널인 메디컬 피직스(Medical Physics) 저널에 게재될 예정이다.

예종철 교수는 "이 연구는 최신 인공지능 기술을 접목하여 방사선 피폭량을 획기적으로 줄일 수 있는 엑스레이 CT 원천기술을 개발한 것"이라며 "그 동안 진단 및 중재시술에서 문제가 되어온 환자 및 의료진의 방사선 피폭 문제를 근본적으로 해결하는데 기여할 수 있을 것"이라고 내다봤다.