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[IT뉴스]포스텍, AI·광음향 융합 영상기술 개발…저사양 장비도 고급 장비처럼 사용 가능
온카뱅크관리자
조회:
53
2025-11-18 09:37:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7WibjWOcwP"> <p contents-hash="c3a0b36fec619186c9e62c7e7cb868ddde9da78683a5766aaec161a5509617d4" dmcf-pid="zYnKAYIkD6" dmcf-ptype="general"><span><strong>포스텍(POSTECH)</strong></span>은 김철홍 전자전기공학과 교수연구팀이 비싼 장비가 아니어도 실시간으로 몸속에 있는 장기와 종양의 변화를 3D(3차원)로 관찰하는 새 기술을 개발했다고 18일 밝혔다. 이번 연구에는</p> <p contents-hash="2d250917bb940f77a000eeb77ee8c3aa26c689501310bc333ca07d810d6e1119" dmcf-pid="qv1suefzE8" dmcf-ptype="general">레이저를 비추면 몸속에서 아주 작은 소리가 난다. '광음향 이미징'은 미세한 소리를 초음파 센서로 감지해 몸속을 영상으로 보여주는 기술이다. 이 원리를 활용한 '광음향 컴퓨터 단층촬영(PACT)' 기술은 반구형으로 배치된 센서들이 여러 방향에서 신호를 한꺼번에 받아들이기 때문에 몸속의 구조·기능·조영정보까지 한 번에 보여줄 차세대 영상 기술로 주목받고 있다.<br></p> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="3baf31ba352efae1b4d72539643911b258ed33317abeab18d952526174e0b7f1" dmcf-pid="BTtO7d4qI4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김철홍 포스텍 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118092950577tous.jpg" data-org-width="158" dmcf-mid="pkWc18qFmM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118092950577tous.jpg" width="158"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김철홍 포스텍 교수 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8263494daf0820c42e6d7430d3161d42abc0b6575beb054b532b5fcd94f6d480" dmcf-pid="byFIzJ8Bsf" dmcf-ptype="general">하지만 기존의 고사양 PACT 장비는 센서 수가 많아 가격이 비싸고, 수집되는 데이터의 양이 너무 많아 처리 속도가 느리다 보니 몸속에서 빠르게 일어나는 변화를 실시간으로 보기 어렵다는 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="c745dd4549da630a0f11369abdd3dceabd9397f96217a22875326fb62f128847" dmcf-pid="KW3Cqi6brV" dmcf-ptype="general">연구팀은 적은 수의 센서만으로도 고해상도 영상을 만들 수 있는 PACT 기술을 개발했다. 그 핵심은 '하이브리드 확산(hybrid diffusion)'이라는 딥러닝 모델이다. 128개 센서만 가진 저사양 장비로 찍은 데이터를 1024개 센서를 쓰는 고급 장비 수준으로 보정해 주는 기술이다. 이 기술을 이용하면 종양 내부의 혈관이 어떻게 자라는지, 산소는 얼마나 공급되는지, 또 약물이 어디로 이동하는지까지 정량적으로 추적할 수 있다.</p> <p contents-hash="7c893c852db095cc1b3b4dd57e7c648d8e41c3f53cbb750241de43ee86685fe3" dmcf-pid="9Y0hBnPKs2" dmcf-ptype="general">개발장비는 실험에서도 높은 성능이 확인됐다. 256개 센서만 있는 장비에서도 산소포화도와 헤모글로빈양을 정확하게 측정할 수 있었고, 종양 주변의 혈관이 새로 생기거나 산소가 부족해지는 변화도 안정적으로 포착했다. 또 128채널 장비에서도 심장·뇌·신장 등 주요 장기의 빠른 변화를 고속으로 촬영할 수 있었다. 특히, 조영제를 사용한 약물 추적 실험뿐 아니라 조영제를 쓰지 않은 경우에도 영상 품질이 크게 향상됐다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8ed03ad0e2d45d04600d4e8eb5aca01ecc56becf632032faa25e9564325716b9" dmcf-pid="2GplbLQ9E9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="광음향 컴퓨터 단층촬영 (PACT) 시스템 개략도" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118092951811yzfj.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="ui5mURV7wQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118092951811yzfj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 광음향 컴퓨터 단층촬영 (PACT) 시스템 개략도 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c055dc41096a4753110532524749bd62e2c0441534f7e4bce7420e42873bed95" dmcf-pid="VHUSKox2IK" dmcf-ptype="general">김철홍 교수는 “이번 기술의 핵심은 고가 장비 없이도 종양 변화를 안정적으로 관찰할 수 있다는 점”이라며 “앞으로 종양뿐만 아니라 심혈관·내분비 질환 등 여러 연구 및 임상 분야에서 장비의 진입 장벽을 낮추는 실질적 해결책이 될 것”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="e253e651dd48bfa76448dbad0df67b7471323392ebb91dc9d1cbd07b7951f99d" dmcf-pid="fXuv9gMVEb" dmcf-ptype="general">이번 연구는 교육부 지원 한국연구재단 기초과학연구프로그램, 과학기술정보통신부가 지원 한국연구재단 연구과제, 과학기술사업화진흥원 지원사업, 정보통신기획평가원의 인공지능대학원지원사업, BK21 FOUR 프로그램 및 Glocal 30 대학 사업의 지원을 받아 수행됐다. 연구는 인공지능대학원 박사과정 정현수 씨, 융합대학원(의과학전공) 석사과정 오승훈 씨, IT융합공학과 통합과정 김지웅 씨, 최성욱 박사(현 미국 스탠포드대 박사), 징게 양 박사(현 미국 칼택 박사) 등이 참여했다. 한편 연구성과는 최근 국제 학술지 <span><strong>'어드밴스드 사이언스(Advanced Science)</strong></span>'에 게재됐다.</p> <p contents-hash="a9a30d31166e7992da357ff5bb75f46350512d2bb1248f4668da6df1b6511d65" dmcf-pid="4Z7T2aRfsB" dmcf-ptype="general">포항=정재훈 기자 jhoon@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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