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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다. MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다. 하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다. 특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다. 박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다. 기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다. 이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다. 그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다. 연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다. 연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다. 기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다. 박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지 그림2. 제안하는 네트워크의 모식도 그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
조회수 15000
증강현실로 스마트시대의 미래를 열다!
영화 ‘마이너리티 리포트’에서 허공에 화면이 뜨고 손짓으로 컴퓨터를 조작하는 모습은 단지 상상 속 미래였다. 하지만 이런 일들이 곧 실현될 것으로 보인다. 우리 학교 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀은 세계 최초로 증강현실 전용 프로세서가 내장된 고성능·초저전력 머리 장착형 디스플레이(HMD, Head Mount Display) ‘케이 글래스(K-Glass)’를 개발했다. 연구팀의 전용 프로세서 개발로 기존 상용칩을 활용한 구글 글래스 보다 속도는 30배 이상 빨라지면서 동시에 사용시간은 3배 이상 길어지는 등 실제 사용자에게 불편함이 많이 줄어 증강현실시대를 앞당길 것으로 기대된다. 증강현실이란, 현실 세계와 이를 적절히 변형한 가상 미디어 콘텐츠가 결합한 것이다. 예를 들면, 동화책에 그려진 공룡 그림을 쳐다보면 3차원 공룡이 책 위로 솟아올라 보이며 방향을 바꾸면 공룡의 다른 쪽이 보이게 하는 기술이다. 삼성, 마이크로소프트 등에서는 관련 특허를 출원하고 있고, 특히 구글에서는 2012년 5월 증강현실을 위한 프로젝트 글래스(Project Glass)를 개발했다. 하지만 자연스러운 증강현실을 구현하기에는 성능이 만족할만한 수준은 아니었다. 구글의 기술은 바코드와 같은 표식을 인식해 해당 물체에 가상 컨텐츠를 첨가하는 방식의 증강현실을 구현하는 방식이기 때문에 표식을 설치하기 힘든 야외에는 증강현실을 구현할 수 없는 큰 단점이 있다. 게다가 2시간 정도만 사용할 수 있을 정도로 전력 소비량이 많아 휴대폰과 같은 모바일 기기처럼 일상생활에서 항상 착용하지는 못하는 실정이었다.연구팀이 개발한 K-Glass의 ‘증강현실 전용 프로세서’는 인간 뇌의 시각 집중 모델(Visual Attention Model)에 영감을 받아 제작돼 저전력·고성능을 동시에 달성했다. 시각 집중 모델은 보고 있는 화면에서 의미 있고 중요한 부분을 배경과 같이 인식에 무의미한 영역들로부터 분리한다. 이에 따라 불필요한 연산을 제거할 수 있어 복잡한 증강현실 알고리즘의 연산 속도를 획기적으로 증가시킬 수 있다는 장점이 있다. 또 전력소모를 줄이기 위해 ‘뉴런의 신경망’을 모방한 네트워크 구조를 적용했다. 프로세서 내부에서는 데이터가 활발하게 돌아다니는데 데이터 쏠림현상에 의해 전송에 병목이 발생할 수가 있는데 연구팀은 뉴런의 신경망 구조를 활용해 프로세서 내 데이터를 전송 및 네트워크 병목현상을 효과적으로 극복했다. 개발된 증강현실 전용 프로세서는 65nm(나노미터) 공정에서 제작돼 32㎟ 면적에 1.22TOPS(Tera-Operation per Second, 1초당 1012회 연산속도) 성능을 보인다. 또한 30fps(초당프레임)/720p(픽셀) 비디오 환경의 실시간 동작에서 1.57TOPS/W(와트)의 높은 에너지 효율을 나타내 장시간 동작할 수 있다. 유회준 교수는 “스마트 폰의 뒤를 잇는 차세대 모바일 디바이스로써 HMD에 대한 관심이 급증하고 있다”며 “투과형 HMD는 증강현실을 구현함에 따라 교육 엔터테인먼트 등의 분야에 큰 변화를 가져올 것”이라고 말했다. 또 “K-Glass는 구글의 프로젝트 글래스 등 기존 HMD의 낮은 컴퓨팅 성능을 획기적으로 향상시키는 것은 물론 초저전력 소비를 달성하는데 성공, 미래 모바일 IT분야에서 혁신적인 변화를 주도할 것”이라고 연구 의의에 대해 말했다. 유회준 교수 지도하에 김경훈 박사과정 학생이 주도해 개발한 K-Glass는 이달 미국 샌프란시스코에서 개최된 세계적 반도체 학술대회 ISSCC(국제고체회로설계학회)에서 발표돼 커다란 주목을 받았다. K-Glass 데모 동영상 유튜브 링크 :http://www.youtube.com/watch?v=fzQpSORKYr8&feature=c4-overview&list=UUirZA3OFhxP4YFreIJkTtXw
2014.02.20
조회수 14367
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