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딥러닝 통해 MRI 다중 대조도 영상 복원 기법 개발
바이오및뇌공학과 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 데이터를 적게 수집하는 방식으로 MRI 영상획득 시간을 크게 단축했다. MRI 영상에서 데이터를 적게 수집하는 것은 영상의 주파수 영역에서 이뤄지며, 일반적으로 위상 인코딩의 개수를 줄이는 것으로 영상획득 시간을 감소시키는 것을 뜻한다. 영상획득 시간은 줄어든 인코딩 개수의 비율만큼 줄어들게 되며, 이번 연구에서는 촬영시간을 최대 8배까지 줄여 영상을 복원했다.
연구팀은 임상에서 정확한 진단을 위해 MRI 영상을 다중 대조도로 얻는다는 점을 활용해 복원의 효율을 높였으며, 실제로 데이터를 얻을 당시의 전략을 고려해 네트워크들을 따로 개발했다. 구체적으로 ▲다중 대조도 전체 프로토콜의 촬영시간을 모두 줄이는 네트워크(X-net)와 ▲하나의 프로토콜은 전체 인코딩 데이터를 획득하고 나머지 프로토콜들은 촬영시간을 크게 줄이는 네트워크(Y-net)를 따로 개발해 MRI 다중 대조도 영상을 촬영하는 목적에 맞춰 다르게 최적화했다.
박성홍 교수는 “병원에서 반복적으로 시행하는 다중 대조도 MRI 촬영의 특성을 잘 살려서 성능을 극대화한 딥러닝 네트워크의 개발에 의의가 있다”라며, “병원에서 환자의 MRI 촬영시간을 줄이는 데 도움을 줄 것으로 기대한다”라고 말했다.
서울대학교병원 최승홍 교수와 공동연구로 진행한 이번 연구는 한국연구재단과 한국보건산업진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.03.27
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KAIST, 국내 최초 의학물리전문인 IOMP 교육기관 인준
〈(좌측부터) 조병철 교수(울산의대), 조승룡 교수, 박현욱 부총장, 아룬 초굴레이 Accreditation 위원장,
존 다밀라키스 IOMP 수석부회장, 버지니아 차파키 IOMP 사무총장, 이종걸 국회의원, 최은경 교수(울산의대), 조규성 교수〉
우리대학 원자력및양자공학과(학과장 최성민)가 지난 7월 가톨릭대학교· 연세대학교와 함께 세계의학물리학회(International Organization for Medical Physics, 이하 IOMP)의 국제 의학물리전문인 교육기관으로 인준 받았다.
1963년에 조직된 IOMP는 세계적으로 약 2만 5천 명의 의학물리학자를 대표하는 기관으로 6개의 지역 기구와 86개의 참여국 조직 등으로 구성되어 있다. IOMP 산하의 국제이론물리센터를 제외한 외부 교육 기관이 해당 인준을 받은 사례는 세계에서 처음이다.
의학물리전문인이란 선형가속기 기반 암치료기, 사이버나이프, 입자방사선 치료기 등 첨단 방사선 기기를 통한 치료계획을 운용·관리하며 안전관리를 책임지는 전문 인력이다. 그러나 지금까지 국내 학회 차원의 의학물리전문인 자격증만 발급되었을 뿐, 국제적 수준의 의학물리사를 양성할 수 있는 공인 교육 체계나 법제화된 전문 자격제도는 전무한 상황이었다.
우리 대학을 포함한 국내 3개 대학은 약 1년 동안 IOMP가 국제원자력기구(IAEA)와 세계보건기구(WHO)의 가이드라인에 맞춰 제시한 엄격한 심사 기준을 바탕으로 평가를 받아왔으며, 지난 7월 26일 서울 가톨릭대학교 성의교정에서 최종 인준식이 개최됐다.
〈국제 의학물리전문인 교육기관 인준서 〉
현대 의학에서 방사선은 진단 및 치료를 위해 필수 불가결한 중요한 도구가 되었다. 특히, 방사선 의료 기술이 첨단 과학을 바탕으로 고도화됨에 따라 방사선 의료 안전 및 효율 극대화를 위한 의학물리 전문가의 필요성이 국제원자력기구(IAEA) 등을 통해 전 세계적으로 대두되고 있다.
북미 지역에서는 이와 관련한 전문인 자격증 제도와 전문 대학원 과정 프로그램 등이 운용되고 있으나, IAEA는 유럽과 아시아까지 포함해 전 세계적으로 표준화된 제도와 프로그램을 권고하고 있다.
이와 행보를 맞춰 인준에 통과한 국내 3개 대학은 국제적 전문성을 갖춘 방사선 의료 전문가를 양성할 수 있게 되었으며, 향후 3개 대학의 졸업생들이 IOMP가 인준한 자격을 취득할 경우 해외에서의 정식 의료 활동 및 취업이 가능해질 것으로 기대된다.
IOMP의 수석부회장이자 차기 회장인 존 다밀라키스(John Damilakis) 박사는 "이제부터 한국은 국제 의학물리 자격시험에 응모 가능한 인력을 배출할 수 있게 되었고, 3개 대학은 이에 특화된 의학물리 특별교육기관으로 공식 인정받게 된 것ˮ이라고 26일 열린 인준식에서 의의를 밝혔다.
조승룡 원자력및양자공학과의 의학물리 프로그램 담당 교수는 "이번 인준이 국내 방사선 의료 분야의 안전을 도모하는 제도 혁신과 전문 인력에 관한 자격증 법제화를 앞당기는 계기가 되기를 바란다ˮ고 말했다.
이어, 조 교수는 "우리 대학을 포함한 3개 대학 외에도 국내 유수의 훌륭한 의학물리 대학원 프로그램들이 계속해서 인준을 받게 될 것으로 기대한다ˮ고 전했다.
한편, 26일 열린 인준식에서는 이종걸 더불어민주당 의원, 이명철 한국과학기술한림원 이사장, 박찬일 대한의학물리전문인 자격인증위원회(KMPCB) 운영위원 등이 축사를 전했다. 또한, 박현욱 부총장·문정일 가톨릭중앙의료원장 겸 의무부총장·윤영철 연세대학교 원주캠퍼스 부총장과 보건복지부 및 관련 학회 대표 자문위원단, 초청연사 등을 포함한 대내·외 주요 인사들이 자리를 함께했다.
2019.08.12
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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
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