한빛사 인터뷰
- 등록2022-12-01
- 조회1,585
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
MRI는 비침습적이고 다양한 대조도의 의료 영상을 생성하는 장점이 있어 널리 사용되지만 CT와 같은 다른 영상 기술에 비해 영상 시간이 오래걸리는 문제가 있어 영상 시간을 줄이기 위한 연구가 활발하게 진행중입니다.
본 논문에서는 다중대역 펄스를 이용해 여러 슬라이스를 동시에 획득함으로써 영상시간을 감소시키는 Simultaneous Multi-Slice (SMS) 영상 복원방법의 일반화된 새로운 프레임워크를 제시했습니다. 기존의 SMS 영상 복원의 경우, 양방향의 aliasing artifacts를 두 단계에 걸쳐 한 방향씩 차례로 복원하여 첫 번째 단계의 에러가 두 번째 단계까지 영향을 끼치는 문제가 있었습니다. 따라서 본 논문에서는 양방향의 aliasing artifacts를 한 번에 복원이 가능한 솔루션을 제시하고, 기존 방식에 비해 뛰어난 결과를 보여주는 것을 확인했습니다.
본 연구에서 개발된 방법은 추가적인 외부의 캘리브레이션 데이터 획득이 필요하지 않고 영상 자체의 대조도를 보존하는 방법이기 때문에 dynamic MRI, functional MRI 등에 적합하여 다양한 임상연구에 활용 가능 할 것으로 기대 됩니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
성균관대학교 바이오메디컬공학과 의료영상신호 연구실(Medical Imaging & Signal Lab; MISL)은 박재석 교수님의 지도하에 의료 영상, 특히 자기공명영상 (MRI)의 데이터 획득부터 획득한 신호처리, 머신 러닝 기법 연구, 임상 적용에 이르기까지 의료영상신호와 관련된 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 저희 연구실에서는 자기공명영상의 physic model에 기반하여 의료영상에 특화된 새로운 신호 처리 기법(signal optimization, deep learning, etc.)들을 개발하고 있습니다. 또한, 표적 질병(cancer, stroke, Alzheimer’s diseases)의 특성을 활용한 고속 영상 획득과 quantification, segmentation등 다양한 임상 적용 연구도 병행하고 있습니다. 성공적인 연구 수행을 위해 교내 및 교외, 해외 연구팀과의 공동연구를 통해 폭 넓은 연구가 이루어지고 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
처음 이 연구를 진행할 때, 새로운 방식을 도전하기 보다는 기존 연구를 토대로 변형, 발전시키는 편한 방법으로 접근했었습니다. 그 때는 그 접근법이 더 간단해 보이고 쉽고 효율적인 방법이라고 생각하였었는데 결국은 한계에 부딪히고 새로운 방법으로 다시 시작하느라 오히려 시간이 더 걸렸습니다. 연구에 효율성을 추구하는 것도 중요하지만 편한 방법만 추구하는 것은 오히려 효율적이지 못하고 복잡하고 귀찮을 것 같아서 짚고 넘어가지 않은 부분은 결국 더 큰 문제로 다가온다는 것을 느꼈습니다. 기초적인 부분이라 무심코 지나갔던 부분에서 문제 해결의 실마리를 찾을 수 있었기에 당장 연구에 필요해 보이지 않더라도 기본적인 것부터 이론적 토대를 쌓는 것이 중요하다고 생각하게 됐습니다.
또한, 이 연구는 MRI 영상 퀄리티의 큰 희생없이 영상 시간을 감소시킬 수 있다는 장점이 있어서 임상적으로 높은 활용을 기대할 수 있습니다. 학문적으로만 연구하고 끝내는 것이 아니라 임상에까지 실직적으로 도움이 되는 연구를 한다는 점에서 큰 보람을 느낍니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
MRI에 관련된 연구 분야는 MRI 기기 설비부터 영상 복원과 영상 처리에 이르기까지 정말 다양합니다. 그 중에서 저는 MRI 신호 생성을 위한 시퀀스 개발부터 획득한 영상을 복원하는 단계까지 연구를 진행했으며 현재는 영상 처리와 임상연구를 진행하고 있습니다. 이처럼 하나의 주제로 다양한 연구를 진행할 수 있다는 것이 MRI 연구의 큰 장점입니다. 다양한 연구를 진행하기 위해 물리, 수학, 그리고 프로그래밍까지 다양한 분야의 지식을 습득해야 하기 때문에 어려워 보이지만 다양한 역량을 키울 수 있어 매력적이고 도전해 볼만한 분야라고 생각합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 박사과정동안 자기공명영상과 관련한 기술을 개발하는 것에 초점을 두고 연구를 진행했습니다. 앞으로는 현재 개발한 영상복원 모델을 기반으로 한 deep learning 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 그 동안 개발한 연구들을 다양한 분야에 접목시키기 위해 각 분야 전문가들과의 협업을 통해 임상적인 연구까지 진행할 예정입니다. 내년에는 해외에서 심장 자기공명영상에 이번 연구를 적용하는 연구를 중점적으로 진행할 예정입니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
이 논문을 완성하기까지 도와주신 모든 분들께 감사 인사를 드리고 싶습니다. 연구의 방향성을 잘 제시해 주시고 저를 오랜 기간 믿어 주신 지도교수님 박재석 교수님께 감사합니다. 옆에서 연구의 어려움을 나누며 힘이 되어준 연구실 선배들과 특히 맹현경 연구원에게도 고마움을 전합니다.
마지막으로, 제가 연구에 집중할 수 있도록 항상 절 믿고 물심양면으로 지원해 주신 사랑하는 부모님과 언니에게 감사의 인사를 전하고 싶습니다.
#자기공명영상
#치매
#알츠하이머
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