[한국기술뉴스] 연세대학교 계산과학공학 서진근 교수 연구팀은 MRI의 촬영 시간을 최소화하는 AI 고화질 MRI 복원 장치를 개발했다. 개발된 기술은 연세대학교 산학협력단을 통해 2018년 09월 14일 특허를 출원(출원번호 제1020180110417호)했다. 특허 명칭은 '학습을 이용한 자기공명영상 복원을 위한 언더샘플링 장치 및 방법과 학습을 이용한 자기공명영상 복원 장치 및 방법, 그리고 이에 대한 기록 매체’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

오늘날 현대의학에서는 환자의 상태를 정밀하게 진단하기 위해 영상 검사를 진행합니다. 영상 검사에는 X-ray나 CT, MRI와 같은 다양한 종류가 있으며, 각각의 장단점이 있어 환자의 상태에 따라 선택적으로 사용합니다. MRI는 자기장과 고주파의 상호작용을 이용해 체내의 영상을 촬영하는 방법입니다. 방사선 피폭과 같은 부작용이 없으며, 영상의 해상도가 뛰어나다는 장점이 있습니다. 하지만 MRI는 촬영에 많은 시간이 필요해 환자에게 경제적, 육체적 부담을 준다는 단점이 있습니다.

최근에는 언더샘플링 기술을 활용해 MRI 촬영 시간을 크게 줄이는 방법이 개발되었습니다. 하지만, 언더샘플링된 MRI 영상은 재구성하는 과정에서 영상에 결함이 발생하는 문제가 있었습니다.

연세대학교 서진근 교수 연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 촬영 시간은 줄이면서 고화질의 MRI 영상을 획득하는 방법을 개발했습니다.

MRI 장비를 이용해 환자의 체내를 촬영하여 공간 데이터를 얻습니다. 장비는 공간 데이터를 중앙에 해당하는 부분과 이외의 부분으로 분리합니다. 중앙 영역에 해당하는 모든 공간 데이터는 자기공명영상으로 변환하고(풀샘플링), 중앙부 이외의 영역은 부분적으로 추출하여 자기공명영상으로 변환합니다(언더샘플링). 변환된 자기공명영상에서 언더샘플링된 중앙부 이외의 영역은 딥러닝 기술을 활용해 복원합니다. 복원된 자기공명영상을 공간 데이터로 재변환한 뒤 보정 과정을 거쳐 최종 자기공명영상을 획득합니다.

본 방법은 전체 공간 데이터 중 약 30%만을 활용해 MRI 영상을 획득할 수 있어 MRI 검사에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, 70%에 해당하는 공간 데이터는 딥러닝 기술을 활용해 복원하기 때문에 고화질의 MRI 영상을 획득할 수 있습니다.

본 방법을 활용해 MRI의 촬영에 필요한 시간을 단축함으로써 영상 검사에 필요한 비용을 감축할 수 있으며, 영상 검사 중 겪는 환자의 육체적, 정신적 피로를 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다.