인공지능으로 CT 방사선 피폭 줄여

▲ 예종철 교수

예종철 KAIST 교수, 피폭량 줄이면서 정확도 유지

인공지능(AI) 기술을 이용해 컴퓨터단층촬영(CT) 중 환자가 받는 방사선의 양을 현저히 줄일 수 있는 기술이 개발됐다.

미래창조과학부는 예종철 KAIST 교수팀이 CT 촬영 때 방사선의 양을 낮춰도 선명하게 진단 영상을 얻을 수 있는 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.

진단에 쓰이는 CT는 방사선을 사용하는데 방사선에 자주 노출되면 암에 걸릴 확률이 높다.

연구팀은 인공지능 기술 중 ‘딥러닝’ 방식을 CT에 접목했다.

딥러닝은 사람의 뇌처럼 수많은 데이터 가운데 패턴을 찾아내서 인지하고 추론, 판단할 수 있도록 하는 인공신경망 기술이다. 이세돌 9단과 세기의 대국을 둬 이슈였던 인공지능 ‘알파고’(AlphaGo)도 딥러닝 기술로 바둑을 익혔다.

연구팀은 보통 수준의 방사선으로 찍은 영상과 낮은 수준의 방사선으로 찍은 영상을 인공지능에 넣어 학습시켰다. 이렇게 인공지능은 낮은 수준의 방사선으로 찍은 CT 영상을 보고도 정상 CT 영상을 추론하는 게 가능했다. 이를 이용하면 정상 촬영조건의 4분의 1 수준인 2.5밀리시버트(mSv) 수준의 방사선 촬영조건에서도 암의 전이를 정확히 찾았다. 진단의 정확도를 유지하면서도 방사선 피폭을 줄인 것이다.

예 교수는 “이 기술이 상용화되면 그동안 진단과 시술에서 문제가 됐던 환자와 의료진의 방사선 피폭 문제를 근본적으로 해결하는 데 기여할 수 있다”고 말했다. 최소망 기자 somangchoi@

▲ 인공지능을 이용한 저선량 X-ray CT 영상 복원