KAIST, 영상복원 인공지능 기술 개발

암진단 검사 속도-비용 낮출 전망

국내 연구진이 ‘홀로그래피 영상’을 활용해 의료 영상 진단 신뢰도를 크게 높인 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

KAIST는 장무석 바이오및뇌공학과 교수와 예종철 김재철AI대학원 교수 공동연구팀이 이전에 학습하지 않은 영상도 물리적 모델을 이용해 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구진은 물체의 그림자 패턴을 이용해 물체의 형태를 복원하는 영상 기법인 ‘홀로그래피 영상’을 이용해 딥러닝을 학습시켰다.

홀로그래피 영상은 의료 영상은 물론이고 자율주행차 영상, 군용 감시 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 활용할 수 있다. 연구진은 이 중 가장 상용화가 빠를 것으로 예상되는 의료 분야에서 해당 기술을 검증했다. 암 진단의 표준기술로 자리 잡고 있는 조직 검사 영상을 복원하는 데 성공한 것. 조직 검사는 메스나 바늘로 조직 일부를 떼어낸 뒤 세포 염색 과정 등을 통해 종양 유무를 확인하는 방식이다. 결과가 나오기까지 약 2주가 걸린다. 연구진은 새로 개발한 기술을 이용하면 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 전망했다.

장 교수는 “향후 의료 분야나 자율주행 분야에서 큰 경제적 가치를 낳을 것으로 기대한다”고 했다.