한빛사 인터뷰
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
산과 및 부인과에서는 진단을 위해 Volumetric한 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있는 3-D 프로브를 이용한 초음파 시스템을 사용합니다. 하지만 초음파 기기의 실시간성을 유지하기 위해 scan 할 수 있는 정보의 양에 한계가 있고, 이로 인해 2-D 프로브를 이용한 초음파 이미지에 비해 화질이 떨어지게 됩니다. 본 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 위 문제를 해결하고자 했습니다.
비지도학습을 기반으로 하여 네트워크는 3-D 초음파의 화질을 2-D 초음파 화질로 변형하도록 학습이 됩니다. 특히 본 연구에서는 Switchable CycleGAN을 적용하여, 기존 2개의 생성기를 사용한 일반적인 CycleGAN에 비해 더 좋은 성능을 보여주고 있습니다. 추가적으로, 사용자가 원하는 정도로 화질 변화를 통제할 수 있는 기능은 본 연구의 큰 장점 중 하나라고 할 수 있습니다.
이처럼, 많은 분야에서 딥러닝 기술을 이용해 기존의 문제점을 해결하고자 하고 있습니다. 특히, 최근에 의료영상과 딥러닝의 결합으로 매우 우수한 결과를 보여주고 있으며, 실제 임상에서 사용하고자 하는 시도가 늘고 있습니다. 하지만 환자를 대상으로 하는 연구인 만큼 알고리즘의 정교성이 굉장히 중요시됩니다. 이러한 이유로, 연구를 진행하는 과정에서 지속적인 피드백을 통해 알고리즘을 개선하였습니다. 여러 번의 수정 끝에 결국 목표하던 바를 이루고 임상적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있어 더욱 기쁘게 생각합니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 KAIST 바이오및뇌공학과 소속으로 예종철 교수님 연구실에서 인공지능 기술을 이용한 의료영상에 대해 연구하고 있습니다.
저희 연구실은 김재철 AI 대학원 소속으로 인공지능을 기반으로하여 CT, MRI, Ultrasound 등 의료영상 뿐만 아니라, natural image를 다루는 computer vision 관련 연구를 진행하고 있습니다. 다른 연구실과 다르게 수리과학과, 화학과 등 다양한 분야의 학생들로 이루어져 있습니다. 새로운 알고리즘을 개발하기도 하지만, 그 원리를 파악하는 연구와 다양한 분야에 적용하는 연구 등 다양하게 진행하고 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
저는 의료영상, 그 중에서도 초음파 이미지를 다루는 연구를 주로 합니다. 의료영상은 privacy 문제로 인해 쉽게 얻을 수 없는 데이터들입니다. 저희 연구실에서는 대학병원 교수님들 및 vendor회사와의 협업을 통해 쉽게 접할 수 없는 데이터를 가지고 연구할 수 있습니다. 이러한 점은 어디에서도 할 수 없는 귀중한 경험이라고 생각합니다.
연구는 지치고 힘든 과정임은 분명합니다. 그러나 학회 및 강연장에서 저의 연구가 소개될 때에 느끼는 자부심은 굉장한 동기부여가 됩니다. 또한 개발한 알고리즘을 특허화하고 또 실제 기기에 들어가는 과정을 볼 때 계속적으로 더 좋은 연구를 하고자 하는 마음을 갖게 됩니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
인공지능을 이용한 의료영상 기술에 대해 연구를 하고 싶으시다면 망설임 없이 시작하는 것을 추천합니다. 분명 의료영상 데이터 사용에 제한이 있다는 점은 연구를 진행하는 과정에서 굉장히 큰 장벽일 수 있습니다. 그러나 반대로 생각하면 아무나 쉽게 다룰 수 없는 영역으로 연구를 진행하면서 자부심을 느낄 수 있습니다.
또한 의료 영상과 관련된 연구 외에도 다양한 분야에 관심을 갖고 공부하시기를 추천 드립니다. 한 분야를 깊게 아는 것도 중요하지만 다양한 분야를 넓게 아는 것도 그 만큼 중요하며, 분야의 융합을 통해 더 좋은 연구를 할 수 있다고 생각합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
Computer vision 분야에서 인공지능 관련 연구들이 매우 활발히 이루어지고 있습니다. 이와 더불어, 의료영상과 인공지능이 결합된 연구도 빠르게 발전하고 있지만 아직은 연구되어야 할 부분이 많다고 생각합니다. 특히, 초음파와 관련된 인공지능 기술에 있어서는 CT, MRI등 다른 의료영상 시스템에 비해 발전의 초기 단계라고 생각합니다. 저는 최신의 인공지능 기술을 의료영상 분야에 적용하여 발전에 기여하고자 합니다. 또한 실제로 임상에서 필요로 하는 실용적인 기술에 대해 연구하고 싶습니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
본 연구를 진행하면서, 연구 시작부터 종료까지 많은 힘든 일이 있었습니다. 계속적으로 목표 및 방법을 수정하면서 알고리즘을 개발하였고, 또 임상적인 피드백을 통해 여러 번의 개선 작업을 진행하였습니다. 힘들었던 만큼 이런 소중한 결과가 저널에 출판되고 또 한빛사 인터뷰를 할 수 있어 더욱 기쁘게 생각합니다. 연구의 방향을 계속적으로 잡아 주시고 이끌어 주신 지도 교수님께 감사드립니다. 또한, 임상적인 평가에 참여하여 좋은 말씀해주신 이은선, 이정은 교수님께도 감사인사를 올립니다.
#Medical Imaging
#Ultrasound Imaging
#Gynecology & Obstetrics
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