CT 방사선 위험성, 인공지능과 첨단 IT 기술로 해결

아주경제 송창범 기자 = 미래창조과학부는 최신 인공지능 기술인 딥러닝 기술을 이용해 방사선량이 적은 저선량 CT 촬영으로도 임상에서 사용될 수 있는 고화질 의료영상 구현의 길이 열렸다고 18일 밝혔다.

딥러닝 기술은 기계학습의 한 종류로 높은 수준의 추상화를 통해 데이터를 처리하는 기술을 말하는 것으로, 최근 인공지능 분야의 핵심적인 기술로 주목받고 있다.

저선량 CT 촬영은 x선 컴퓨터 단층촬영에서 엑스선 발생기의 전류양을 줄이는 등의 방식으로 엑스선 조사량을 줄여서 환자의 방사선 피폭량을 줄이는 단층촬영기법을 말한다.

예종철 석좌교수(한국과학기술원) 연구팀은 미래창조과학부 기초연구사업(개인연구) 지원으로 연구를 수행했고, 이 연구결과는 미국 의학물리학자협회(AAPM)에서 주최한 국제 저선량 CT 영상 획득 그랜드 챌린지(8월1일)에서 2위를 수상했다.

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연구명은 Deep Convolutional Neural Network using Directional Wavelets for x-ray CT Denoising이며, 연구진은 예종철 교수를 비롯해 강은희 KAIST 연구자, 민준홍 KAIST 연구자로 구성됐다.

예종철 교수는 “이 연구는 최신 인공지능 기술을 접목해 방사선 피폭량을 획기적으로 줄일 수 있는 엑스레이 CT 원천기술을 개발한 것”이라며 “저선량 CT의 임상적용 등에 곧 상용화를 기대할 수 있어 그동안 진단 및 중재시술에서 문제가 되어온 환자 및 의료진의 방사선 피폭 문제를 근본적으로 해결하는데 기여할 수 있을 것”이라고 설명했다.
 

제안된 딥러닝 기반 저산량 CT 영상 복원 개략도.[사진= 미래부]