부산대학교 연구진이 광음향(레이저) 및 초음파 영상 데이터를 AI(인공지능)를 활용해 MRI처럼 정밀한 3D 영상으로 바꾸는 기술을 개발했다.

의료 환경에서 활용되는 초음파 장비의 한계를 극복한 해부학적 구조 분석으로 보다 정확하고 정밀한 진단이 가능할 뿐만 아니라, 고가의 대형 장비가 필요한 MRI와 달리 별도의 위치 센서나 특수 장비 없이 소형 초음파 장비만으로 고해상도 3D 영상을 재구성할 수 있어 현장 활용성이 높을 것으로 기대된다.

부산대학교(총장 최재원)는 의생명융합공학부 김민우 교수 연구팀이 광음향 및 초음파(PAUS, photoacoustic and ultrasound) 영상 기술을 결합해, AI를 기반으로 3D 해부학적 구조를 정밀하게 재구성하는 새로운 방법을 제시했다고 24일 밝혔다.

보통 병원에서 사용하는 초음파 영상은 2D(평면) 이미지로 제공되며, 의료진이 손으로 초음파 기기(탐촉자)를 직접 움직이며 원하는 부위를 스캔한다. 그러나 인체는 복잡한 3차원 구조이기 때문에, 2차원 영상만으로는 실제 몸속의 상태를 정확히 파악하기에 한계가 있다.

3차원 초음파 및 광음향 영상기법 프로토콜.

요즘 광음향 및 초음파 장비에는 카메라의 파노라마 기능처럼 탐촉자를 움직이면서 넓은 2D 영상을 만들어내는 기술이 쓰이고 있다. 하지만, 탐촉자를 평면을 벗어난 방향으로 움직일 때, 이 여러 영상들을 이어 붙여서 3D 구조로 재구성하는 기술은 아직 상용화되지 않았다.

이런 프리핸드(손으로 자유롭게 움직이는 방식의) 3D 초음파 영상 기술을 실제로 활용하려면, 탐촉자의 움직임을 추적할 수 있는 센서가 필요하다. 그런데 센서를 탐촉자에 부착하면 장비가 커지고 무거워 사용이 불편해지고, 다른 의료기기와의 간섭으로 센서의 정확도도 떨어지는 문제가 생긴다. 스캔할 수 있는 범위도 좁아 일반적인 진료 현장에서는 활용이 쉽지 않다. 이러한 제약들이 초음파 영상의 정확한 해석과 실용성을 떨어뜨리는 요인이 돼 왔다.

이에, 부산대 연구팀은 ‘MoGLo-Net(Motion-based Global-Local Network)’이라는 인공지능 기반 모델을 통해, 복잡한 조직 구조를 가진 인체 내부를 자동으로 손쉽게 고품질 3차원으로 재구성할 수 있는 기술을 선보였다.

연구팀 기술에서는 AI가 초음파 영상 간의 미세한 움직임을 정밀하게 분석해 탐촉자의 경로를 스스로 계산하고, 이를 기반으로 해부학적 구조를 입체적으로 구현한다. 별도의 외부 위치 센서 없이도 영상 간 움직임을 정밀하게 분석한 자율 스캔 방식으로 레이저와 초음파를 활용해 고해상도 3D 영상을 생성한 것이다.

연구팀은 이 기술을 활용해 초음파와 레이저를 함께 사용하는 ‘광음향 영상’으로 아주 작은 혈관까지 3D로 보여주는 예시도 구현함으로써, 실제 임상 현장에서도 이 기술이 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다.

이러한 3D 재구성 기술은 의료진이 정확한 해부학적 구조를 실시간으로 파악함으로써 의료 진단 및 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있다. 특히, 프리핸드 3D 기술의 상용화도 가능해져, 혈관구조뿐만 아니라, 신경, 다양한 장기, 암조직과 같은 복잡한 영역의 3D 시각화로 확장해 진단의 정확도 향상이 기대된다.

또한, 이번에 개발된 기술은 MRI(Magnetic Resonance Imaging, 자기공명영상)처럼 인체 내부의 복잡한 해부학 구조를 3차원으로 정밀하게 보여줄 수 있다는 점에서도 주목된다. 고가의 대형 장비가 필요한 MRI와 달리, 이 기술은 별도의 위치 센서나 특수 장비 없이도 소형 초음파 장비만으로 고해상도 3D 영상을 자동으로, 그리고 실시간으로 재구성할 수 있다는 점에서 의료 현장에서의 활용성이 눈에 띈다.

MRI에 비해 영상의 해상도나 조직 구분 능력 등 일부 제한이 있을 수 있지만, 상대적으로 저렴하고 간편한 장비로 3차원 고해상도 영상을 구현해 기존 영상 장비를 보완하는 실용적인 대안이 될 수 있을 전망이다. 특히, 진료실, 응급 현장, 수술실 등 다양한 의료 환경에서 보다 손쉽고 빠르게 정밀 진단을 지원할 수 있는 차세대 기술로의 발전 가능성이 주목된다.

김민우 부산대 교수는 “초음파 영상은 그동안 사용자의 스캔 실력과 경험에 많이 의존해 왔다. 이번에 개발한 기술이 상용화된다면, 스캔된 모든 영역으로부터 정형화된 3D 구조를 제공할 수 있어 사용자의 숙련도에 덜 민감해지는 장점이 있다. 또한, 프리핸드 방식으로 광음향 3D 영상(레이저+초음파를 활용한 영상기법)을 확장한 첫 시도로, 이를 통해 프리핸드 광음향 기술의 임상 활용을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

AI 기반 기술을 활용해 레이저와 초음파 자율 스캔으로 넓은 영역의 3D 구조를 정밀하게 재구성할 수 있는 가능성을 제시한 이번 연구는 부산대 의생명융합공학부 김민우 교수가 교신저자, 정보융합공학과 AI전공 이시열 박사과정생이 제1저자로 수행해, 국제 학술지 『IEEE Transactions on Medical Imaging』 6월 13일자에 게재됐다.

해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구, 정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업과 생성AI선도인재양성사업 지원을 받았다.