한빛사 인터뷰
- 등록2024-09-04
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1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
조직검사는 질병을 진단하고, 적절한 치료 계획을 수립하는 데 매우 중요합니다. 하지만, 떼어낸 조직을 현미경으로 관찰하려면 염색 등의 복잡하고 비용이 많이 드는 과정이 필요한 문제가 있습니다. 이처럼 번거로운 작업을 줄이기 위해 ‘Photoacoustic Histology(광음향 조직 영상))’ 기술이 등장했습니다. PAH는 빛(레이저)을 쏘아 생체분자가 만드는 소리(초음파) 신호를 감지하여 이미지를 생성하는 기술로, 염색과 라벨링 작업이 필요하지 않습니다. 그러나, 이 방식은 병리학자들에게 익숙하지 않아 해석과 진단이 어렵고, 검사 정확도도 비교적 낮은 편이었습니다.
이번 연구에서 광음향 조직 영상에 최첨단 인공지능 기술을 결합해 가상 염색, 분할, 분류 단계를 수행하여 인간 조직 영상을 분석하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 가상 염색 단계에선 흑백 광음향 조직 영상을 딥러닝 기술을 활용해 마치 염색된 것처럼 변환을 하며, 분할 단계에서는 세포 면적과 수, 세포 간 거리 등 샘플의 특징을 세부적으로 분할합니다. 마지막으로 분류 단계에서는 광음향 조직 영상, 가상 염색 영상, 분할 정보를 모두 사용해 샘플 조직의 암 여부에 대한 분류를 진행합니다.
결과적으로 사람의 간암조직에서 얻은 광음향 조직 영상에 해당 딥러닝 모델을 적용하여 실제 염색 영상과 유사한 가상 염색된 영상을 생성하였으며, 암성 간세포와 비암성 간세포를 98%의 높은 정확도로 분석함을 확인할 수 있었습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 현재 포항공과대학교 IT융합공학과 소속인 생체광음향연구실(https://www.chulhongkim.com/index.html)에서 김철홍 교수님 지도하에 박사과정으로 연구를 진행하고 있습니다.
저희 연구실은 광음향 영상 시스템을 기반으로 다양한 멀티모달 이미징과 인공지능을 활용한 영상 분석 등 다양한 의료 영상 관련 연구를 진행하고 있습니다. 또한 서울 아산병원, 서울 성모병원 등 병원과 협업하여 다양한 의료 영상 데이터를 활용한 연구를 진행하고 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
연구 활동을 하면서 점차 관련 의료 영상에 대한 이해가 깊어지는 것에 보람을 느끼며 연구를 하고 있습니다. 특히 최신 딥러닝 기술들에 대해 공부하고 이를 의료 영상에 성공적으로 적용하였을 때 큰 흥미와 보람을 느끼며 열정적으로 연구를 이어가는 원동력이 되는 것 같습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
제가 진행하는 의료 인공지능 분야의 연구에선 인공지능 모델에 대한 이해도 중요하지만, 무엇보다도 활용하는 의료 영상 데이터에 대한 분석이 우선되어야 한다 생각합니다. 이를 위해 딥러닝 관련 공부뿐만 아니라 의료 데이터에 대한 공부도 꾸준히 병행하면 많은 도움이 될 것 같습니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
앞으로는 최신 인공지능 기술을 의료 영상에 더 효과적으로 적용하기 위해 더욱 열심히 공부하고 연구할 계획입니다. 또한, 이미지 단계에서의 영상 분석뿐만 아니라, 신호 단계의 데이터에 인공지능을 활용한 분석에 대해서도 연구를 확장할 예정입니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
먼저, 항상 연구에 집중할 수 있도록 최선을 다해 지원해주시는 교수님께 감사드립니다. 또한, 실험과 논문 작성 과정에서 많은 노력을 함께 해주신 공동 저자인 박은우, Sampa Misra 님께도 감사드립니다. 연구실의 인공지능 관련 연구에 대해 함께 고민하고 도움을 주시는 AI 팀, 그리고 다양한 분야에서 연구하며 저의 부족한 부분에 대해 많은 조언을 주시는 생체광음향연구실 여러분께도 진심으로 감사의 인사를 전하고 싶습니다.
#광음향 영상
# 딥러닝 기반 영상 분석
# 가상 염색
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