인공지능 광음향기술로 고속·고해상도 혈관영상을 찍을 수 있게 됐다.

16일 포스텍에 따르면 포스텍 IT융합·기계공학과 김철홍<사진> 교수와 김종범·이승철·김규원 연구팀이 미국 CALTECH 리홍 왕(Lihong Wang) 교수팀과 함께 딥러닝을 활용해 영상 속도는 높이고, 생체에 쏘이는 레이저를 줄여 느린 속도, 낮은 해상도와 생체 부담이라는 단점을 일거에 해소하는 데 성공했다.

연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 이 방법에 사용되는 영상 숫자를 10배 이상 줄이면서 속도를 무려 12배까지 높이는 데 성공했다.

국지화 광음향 현미경은 30초가 걸리던 것이 고작 2.5초, 단층촬영은 30분에서 2.5분이 걸리는 것이다.

또, 이번 기술 개발로 그간 속도와 공간 해상도 모두 중요했던 약물의 순간적 반응, 혈관 구조 정보가 필요한 혈관성 질환, 신경 활동 관찰 등의 전임상 혹은 임상연구에서 국지화 광음향 영상 기법을 활용할 가능성을 열게 됐다.

무엇보다 이 방식은 생체에 쬐어야 하는 레이저의 양은 물론 촬영 시간이 크게 단축돼 부담을 크게 줄일 수 있다는 것이 더욱 큰 장점으로 작용할 것으로 풀이된다.