예종철 카이스트 교수 연구팀이 자기공명영상(MRI)에서 재촬영없이 강조영상을 얻을 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

카이스트는 30일 예종철 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 문원진 건국대학교 영상의학과 교수 연구팀과 협력해 내인성 강조영상을 다른 영상으로부터 합성해 실제 영상과 유사한 임상정보를 얻을 수 있다는 것을 확인했다고 밝혔다.

내인성 대조는 인체 조직이나 장기가 지니는 내재적 특성에 따라 비교하는 것을 뜻한다.

예 교수 연구팀이 자체 개발한 '협조적 생성적 적대신경망' 기술은 합성된 영상의 임상 정확도를 평가하고 강조영상 가운데 중요도를 알아서 평가하는 원천기술로 여겨진다.

협조적 생성적 적대신경망은 자기공명영상 가운데 누락된 대조영상을 실제로 얻은 다른 대조영상을 이용해 높은 정확도로 생성, 복원하는 딥러닝 기법이다.

예종철 교수는 "인공지능이 진단과 영상처리에 주로 사용되는 것을 넘어서 진단의 중요도를 평가할 수 있다는 것을 보여준 연구"라고 소감을 내놨다.

문원진 건국대학교 교수는 "이번에 개발된 기술이 임상현장에서 쓰이면 재촬영 등 때문에 생기는 환자의 불편을 줄일 수 있다"며 진단 정확도가 올라가 의료비용 절감효과도 가져올 것"이라고 내다봤다.

이동욱 박사가 1저자로 참여하고 문원진 건국대학교 교수팀이 참여한 이번 논문은 국제학술지 '네이처 머신인테리전스(Nature Machine Intelligence)'에 실렸다. [비즈니스포스트 안정문 기자]