- 순수 국내기술로 PET-MRI 동시 영상 시스템 상용화기술 개발 -
- KAIST, 나노종합기술원, 서강대, 서울대병원 융합연구 쾌거 -
수입에만 의존하던 최첨단 의료영상기기 분야에서 국산화에 대한 기대감이 높아지고 있다.
우리 학교 원자력및양자공학과 조규성 교수가 총괄책임을 맡고 있는 3개 대학 공동연구팀은(KAIST, 서강대, 서울대) KAIST 부설기관인 나노종합기술원(원장 이재영)과 함께 순수 국내기술로 PET-MRI 동시영상 시스템을 개발하고 이 시스템을 이용해 자원자 3명의 뇌 영상을 획득하는데 성공했다.
PET-MRI는 인체의 해부학적 영상을 보는 자기공명영상기기(MRI, Magnetic Resonance Imaging)와 세포활동과 대사상태를 분석할 수 있는 양전자방출단층촬영기기(PET, Positron Emission Tomography)의 장점이 융합된 최첨단 의료영상기기다. 신체 내 해부학적 정보와 기능적 정보를 동시에 확인할 수 있기 때문에 종양은 물론 치매의 정밀한 조기 진단이 가능하고 신약 개발과 같은 생명과학연구에서도 필수적인 장치다.
기존의 장비는 MRI에서 발생되는 강한 자기장의 영향으로 인해 PET과 MRI 영상을 각각 찍은 후 결합하는 분리형 방식을 주로 사용해 왔다. 이 때문에 촬영시간이 길어지고 환자의 움직임으로 인한 오차가 발생해 두 기기의 영상을 동시에 측정하는 기술이 필요해 자기장내에서 동작되는 PET 개발이 절실했다.
연구팀이 국내 최초로 개발한 일체형 PET-MRI의 핵심 기술은 크게 △자기장 간섭이 없는 PET 검출기 기술 △PET-MRI 융합시스템 기술 △PET-MRI 영상 처리 기술로 나뉜다.
PET 검출기는 전체 시스템 가격의 절반을 차지할 정도로 비싸고 가장 핵심적인 요소다. 조 교수와 나노종합기술원 설우석 박사 연구팀은 강한 자기장 내에서 사용 가능한 실리콘 광증배센서(방사선 검출기에 들어오는 빛을 증폭) 개발에 성공했다. 개발된 센서는 반도체 공정을 최적화해 95% 이상의 높은 양산성과 10%대의 감마선 에너지 분해능을 확보해 글로벌 경쟁력을 갖췄다.
서강대 전자공학과 최용 교수는 신개념 전하신호전송방법과 영상위치판별회로를 적용한 최첨단 PET 시스템을 개발했다. 연구결과는 창의성 및 우수성을 인정받아 지난 6월 의학물리(Medical Physics)지에 표지논문으로 게재됐다.
서울대병원 핵의학과 이재성 교수는 △실리콘 광증배센서 기반 PET 영상재구성 프로그램 △MRI 영상기반 PET 영상 보정기술 △PET-MRI 영상융합 소프트웨어 개발을 맡았다.
이 밖에 KAIST 전기및전자공학과 박현욱 교수는 PET과 MRI가 동시설치 가능한 무선주파차폐(RF Shielding) 기술을 확보하고 이를 기반으로 PET과 연계해 설치 가능한 뇌전용 헤드코일을 개발했다.
이 기술들을 바탕으로 공동연구팀은 뇌전용 PET-MRI 시스템 개발에 성공, 지난 6월 3명의 PET-MRI 융합 뇌 영상을 획득했다. 이는 실리콘 광증배센서 기반의 PET과 MRI를 융합한 기기에서 세계 최초로 획득한 인체영상이라고 연구팀은 전했다.
특히, 이 시스템은 기존 전신용 MRI시스템에 뇌전용 PET 모듈 및 MRI 헤드코일이 탈부착 가능하도록 제작해 낮은 설치비용으로 PET-MRI 동시영상을 획득할 수 있는 게 큰 특징이다.
조규성 교수는 “국산 PET의 상용화 기반을 마련하고 세계적으로도 도입기인 PET-MRI 시스템 기술에서 세계 최고 기업들과 견줄 수 있게 됐다”며 “향후 수요가 급증할 것으로 예상되는 치매를 비롯한 뇌질환 진단 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것”이라고 이번 연구의 의의를 밝혔다.
산업통상자원부 산업원천기술개발사업으로 지원(7년간 총 98억원)받아 수행된 이번 연구를 통해 20여편의 특허를 출원하고 20여편의 SCI 논문을 발표했다.
그림1. 개발한 PET-MRI에서 획득한 뇌팬텀(모형) MRI, PET 및 융합 영상
그림2. 개발한 PET-MRI에서 획득한 인체(뇌) MRI, PET 및 융합 영상
그림3. 국산 PET-MRI 임상 영상 촬영 모습
그림4. MRI 내에 삽입된 Head RF 코일과 PET 검출기
그림5. 제작된 삽입형 PET 검출기 모듈
그림6. 제작된 실리콘 광증배센서(좌)와 섬광 크리스탈 블록(우)의 모습
그림7. 제작된 실리콘 광증배센서
그림8. PET 검출원리
우리대학이 9일부터 12일까지 KAIST-KT 공동연구센터에서 '2023 디지털인문학 겨울학교'를 개최한다. 2023 디지털인문학(Digital Humanities) 겨울학교는 인문학 연구자들이 역사나 문학 등의 연구 분야에 디지털 기술을 접목해 새로운 관점으로 인문학을 볼 수 있도록 기획된 프로그램이다. 디지털과 인문학의 융합연구를 기획하고 수행하는 데 활용할 수 있는 방법론을 나흘간의 전일제 강의와 실습을 바탕으로 교육한다. 학습 성과를 높이기 위해 석사급 이상의 연구 조교 7명이 실습 교육을 돕는다. KAIST 디지털 인문사회과학센터가 주최하고 고려대 디지털인문센터, 서울대 인문대학이 협력하며, 디지털인문학 분야 석학들이 강연하고 대담회를 갖는 심포지엄을 연계해 개최한다. 9일부터 시작되는 교육은 역사와 문학 분야로 나눠 진행한다. 역사 분야에는 허수 서울대 국사학과 교수가 '토픽 연결망 분석으로 개벽'의 논조 변화를 다시 보기'를 교육하고, 김광림 고대문명연
2023-01-06우리 대학과 서울대학교병원(김연수 원장)은 오늘(2일) 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 협력을 위한 업무협약」을 체결했다. 이는 우리 대학의 ‘우수 AI 기반 디지털 및 정밀의료 기술’과 서울대학교 병원의 ‘최신 의료 기반 임상 연구 역량’을 접목한 상호 협력체제를 구축하고자 올해 5월부터 추진됐다. 최근 급속한 인공지능(AI) 기술 발전에 따라 이를 의학 연구와 의료 현장에 적용할 필요성이 증가하는 가운데, 꾸준히 축적되는 환자의 의료 데이터를 더 체계적으로 분석하고자 한 뜻을 모았다. 이번 협약을 통해 정밀의료(암·희귀 난치성 질환) 및 AI 기반 디지털 헬스케어 시스템 구축을 위한 기술을 함께 개발하고, 연구역량 강화를 위한 공동 연구 과제를 발굴할 예정이다. 서울대학교병원 임상유전체의학과는 별도 협의체를 구성해 세부 방안을 논의할 계획이다. 양 기관은 AI 기반의 의료 빅데이터 연구를 통해 암·희
2021-12-02우리 대학 연구진 포함 국내 연구진이 실험실에서 3차원으로 키운 사람의 폐포(허파꽈리)에 코로나19 바이러스를 배양해 감염 기전과 치료제 개발에 적용이 가능한 기술 개발에 성공했다. 국제 통계 사이트 월드오미터에 따르면 전 세계 누적 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19) 확진자 수는 25일 기준 4,331만 8,941명으로 지난 18일(4,030만 1,609명) 4,000만 명을 넘어선 후 일주일 만에 4,331만을 돌파하는 2차 대유행이 점차 현실화돼 가고 있다. 우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀은 인간의 폐포 세포를 실험실에서 구현하는 3D 미니 장기기술을 개발하고 이를 활용해 코로나19 바이러스가 인간의 폐 세포를 파괴하는 과정을 정밀하게 규명하는 데 성공했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 영국 케임브리지대학 이주현 박사를 비롯해 국립보건연구원 국립감염병연구소 최병선 과장·기초과학연구원(IBS) 고규영 혈관연구단장(우리 대학 의과학대학원 교
2020-10-26신소재공학과 신병하 교수 연구팀 주도의 공동 연구팀(서울대학교 김진영 교수, 세종대학교 김동회 교수, 미국 국립재생에너지 연구소 Kai Zhu 박사, 노스웨스턴 대학 정희준 박사)이 큰 밴드갭의 페로스카이트 물질을 개발하고 이를 적용해, 26.7%의 광 변환 효율을 갖는 고효율 페로브스카이트-실리콘 탠덤(tandem) 태양전지를 구현했다. 이번 연구는 과거 불안정하다고 알려진 큰 밴드갭 유무기 하이브리드 페로브스카이트 물질(Organic-Inoraganic Hybrid Perovskite)의 안정화 및 고효율화하는 기술을 개발함과 동시에, 이를 실리콘 태양전지와 적층해 고효율 탠덤 태양전지를 개발했다는 점에서 향후 30% 이상의 초고효율 태양전지 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다. 신병하 교수가 교신저자로, 김대한 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스(Science)’ 3월 26일 자 온라인판에 게재됐다.(논문명: E
2020-03-30바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구팀이 자기공명영상장치(MRI)의 다중 대조도 영상을 복원하기 위한 새로운 딥러닝 네트워크를 개발했다. 이번 연구를 통해 병원에서 반복적으로 획득하는 다중 대조도 MRI 영상을 얻는 시간이 크게 줄어 편의성 증대, 촬영비용 절감 등의 효과를 볼 것으로 기대된다. 도원준 박사가 1 저자로, 서성훈 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 우수성을 인정받아 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’ 2020년 3월호 표지 논문으로 게재됐다. 일반적으로 임상적 환경에서 MRI 촬영은 정확한 진단을 위해 두 개 이상의 대조도로 진행돼 촬영시간이 길어진다. 이에 따라 MRI 촬영비용도 비싸지며 환자들의 불편함을 유발하고, 영상의 품질 역시 환자의 움직임 등으로 인해 낮아질 수 있다. 문제 해결을 보완하기 위해 박 교수 연구팀은 다중 대조도 획득의 특징을 활용한 새로운 딥러닝 기법을 개발해 기존 방식보다 데이
2020-03-27