한빛사 인터뷰
- 등록2024-12-26
- 조회173
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
CT에서 방사선량을 줄이는 것은 2차 암 발생 위험을 감소시키는 데 매우 중요하지만, 저선량 CT(LDCT)는 노이즈 증가로 인해 진단의 정확성을 저하시킬 수 있는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 LDCT 노이즈 제거를 위한 다양한 딥러닝 기반 알고리즘이 개발되어 왔으나, 여전히 시각적 불일치, 제한적인 성능, 그리고 다양한 CT 도메인에서의 네트워크 강건성 부족과 같은 문제들이 존재합니다.
본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 세 가지 주요 접근법을 제안하였습니다. 첫째, 다중 과제 학습(Multi-Task Learning)을 활용하여 복원, 이미지 레벨 판단, 픽셀 레벨 판단의 세 가지 시각적 과제를 동시에 수행하는 강력한 판별기를 포함한 생성적 적대 신경망(GAN)을 설계하였습니다. 둘째, 복원 일관성(Restoration Consistency, RC)과 비차이 억제(Non-Difference Suppression, NDS) 메커니즘을 도입하여 판별기의 표현력을 강화하고 GAN 학습의 효율성을 높였습니다. 셋째, 생성기에 Res-FFT-Conv 블록을 추가하여 공간적 및 주파수적 정보를 통합한 혼합 수용 영역을 제공함으로써 노이즈 제거 성능을 극대화하였습니다. 이 모델은 다양한 평가 지표와 방사선 전문의의 시각적 평가에서 기존 기술 대비 탁월한 성능을 보여주며, LDCT 노이즈 제거 문제에 새로운 가능성을 제시하였습니다.
연구 과정에서의 특별한 경험으로는, 논문이 최종 게재되기까지 많은 도전과 긴 시간이 필요했지만, 이를 통해 연구 주제를 심도 있게 탐구하고 다양한 관점에서 접근할 수 있는 소중한 경험을 얻을 수 있었습니다. 특히, 다중 과제 학습 기반의 생성적 적대 신경망(MTD-GAN)을 설계하고 구현하는 과정은 연구자로서 큰 설렘을 안겨주었으며, 제안된 모델이 실제로 우수한 성능을 보이고 임상 적용 가능성을 입증했을 때 느꼈던 성취감은 잊을 수 없는 중요한 순간으로 남아 있습니다. 또한, 모델의 안정성과 성능을 개선하기 위해 여러 시행착오를 겪으며 문제를 해결해 나간 과정은 연구자로서의 성장에 큰 자산이 되었고, 이번 연구는 제 연구 여정에서 중요한 발자취로 기억될 것입니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
본 연구는 울산대학교 의과대학 서울아산병원 MI2RL(Medical Imaging and Intelligent Reality Lab)에서 진행되었습니다. MI2RL은 인공지능, 의료 영상 처리, 컴퓨터 보조 수술 등의 첨단 기술 개발을 목표로 하고 있으며, 서울아산병원이라는 대한민국 최고의 의료기관과 협력하여 실제 의료 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 이곳은 공학자와 임상의가 긴밀히 협력하며 환자 치료 향상을 위해 기술과 임상을 연결하는 선도적인 환경을 제공합니다. 현재 대학원생 및 박사 후 연구원들을 활발하게 모집하고 있으니 관심이 있으신 분들을 적극적으로 지원해주시기 바랍니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
이번 연구는 많은 도전과 보람이 공존하는 여정이었습니다. 예상치 못한 결과에 직면할 때는 좌절감도 있었지만, 이를 통해 문제 해결 능력과 연구자로서의 인내심이 크게 향상되었습니다. 무엇보다, 제가 개발한 노이즈 제거 기술이 환자의 방사선 노출 위험을 줄이고 진단 정확도를 높이는 데 기여할 수 있다는 점에서 큰 보람을 느낍니다. 또한, 다양한 분야의 전문가들과 협력하며 얻게 된 통찰은 연구의 질을 한층 높여주었습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
의료 인공지능 분야는 기술적 전문성과 함께 의료 현장에 대한 이해가 요구되는 도전적인 분야입니다. 이 분야에 진입하려는 학생들은 영상 처리, 프로그래밍, 통계학에 대한 기초를 탄탄히 다지면서, 연구가 임상적으로 어떤 가치를 창출할 수 있는지 항상 고민해야 합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
해외로 박사 후 연구과정을 고려하고 있습니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
무엇보다도, 연구 여정을 함께하며 끊임없는 지원과 귀중한 피드백을 아낌없이 제공해주신 지도교수 김남국 교수님과 홍길선 교수님께 깊은 감사의 말씀을 드립니다. 또한, 연구 과정에서 함께 노력하고 협력해 주신 동료 연구자분들께도 진심으로 감사드립니다. 이들의 따뜻한 지지와 격려가 없었다면 오늘의 연구 성과를 이루기 어려웠을 것입니다. 서울아산병원이라는 탁월한 연구 환경에서 다양한 통찰을 얻고 성과를 낼 수 있었던 점은 제 연구 인생에서 매우 소중한 자산으로 남을 것입니다.
#Low-dose CT denoising
# Generative adversarial network
# Multi-task learning
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