김규동 기자
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| 김철홍 포스텍 교수 |
연구는 의료영상 분야 최고 권위 학회인 'MICCAI 2025'에서 상위 9%에만 주어지는 조기 승인 논문으로 선정됐다.
'초음파'는 방사선 노출 위험이 없고 실시간으로 몸속을 볼 수 있어 안전하고 경제적이다. 하지만 촬영 방식에 따라 장단점이 있다. '집속빔 초음파(FBUS1))'는 한 점에 소리를 모아 촬영해 화질은 선명한 반면 촬영 속도가 느리다. '평면파 초음파(PWUS2))'는 소리를 넓게 퍼뜨려 매우 빠르게 촬영할 수 있으나 화질이 떨어지는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 두 단계의 AI 기술을 설계했다. 첫 단계에서는 '디퓨전(diffusion) 모델3)'을 활용해 흐린 '평면파 초음파' 영상을 '집속빔 초음파' 영상처럼 선명한 영상으로 변환했다. 마치 흐릿한 사진을 고화질로 보정해주는 스마트폰 앱과 같은 원리다.
두 번째 단계에서는 초음파 기계가 수집한 원시 신호(RF 신호4)) 단계부터 고품질 영상을 재구성하는 딥러닝 모델을 개발했다. 이 모델은 다양한 주파수 정보를 동시에 고려해 세밀한 조직과 혈관 구조까지 또렷하게 살려낸다.
연구는 연구팀이 에스포항병원에서 실제 환자 데이터를 사용해 검증했다는 점에서 의미가 크다.
김철홍 교수는 "초음파 기계가 만들어 내는 원시 신호 단계에서 곧바로 고화질 영상을 얻을 수 있는 기술"이라며 "초음파 검사의 정확성을 높여 환자 부담을 줄이는 것은 물론 앞으로 지역 의료 현장부터 대형 병원까지 초음파 촬영 기술의 활용 범위를 크게 넓힐 계기가 될 것"이라고 전했다.
박덕호 교수는 "지역 병원과 대학이 협력해 실제 환자 데이터를 기반으로 검증한 만큼 연구의 의의가 더욱 크다"라고 말했다.
포항=김규동 기자 korea808080@
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