부산대학교(총장 최재원) 연구진이 광음향과 초음파 영상 데이터를 인공지능으로 MRI 수준의 3차원 영상으로 구현할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.
복잡한 인체 구조를 고해상도로 실시간 구현할 수 있어 기존 2D 초음파 영상의 한계를 극복할 차세대 진단 도구로 평가된다.
연구를 이끈 김민우 부산대 의생명융합공학부 교수팀은 24일 AI 기반의 'MoGLo-Net(Motion-based Global-Local Network)' 모델을 활용해 탐촉자(프로브)의 움직임을 자동 추적하고, 이를 바탕으로 해부학적 3D 구조를 정밀하게 재구성하는 기술을 구현했다.
기존 초음파 장비는 영상이 2D(평면) 형태로 제공되며, 의사가 손으로 기기를 움직이며 원하는 부위를 스캔해야 한다.
하지만 인체는 3차원 구조로 이뤄져 있어 정확한 진단에 한계가 있었다.
특히 프리핸드 방식으로 초음파를 움직일 경우 정밀한 3D 재구성을 위해 별도의 위치 센서가 필요, 장비의 크기 증가, 정확도 저하, 사용 불편 등의 문제가 이어져 왔다.
이에 부산대 연구팀은 외부 센서 없이도 초음파와 광음향 영상 간의 미세한 움직임을 AI가 정밀하게 분석, 탐촉자의 위치를 자동 추론해 실시간으로 3D 영상을 재구성하는 기술을 선보였다.
이 기술은 기존 고가·대형 MRI 장비 없이도 소형 초음파 기기만으로 정밀한 3차원 구조를 구현할 수 있다는 점에서 현장 적용성이 크다.
연구팀은 실제 초음파와 레이저를 결합한 '광음향 영상' 기술을 활용, 미세 혈관까지 선명하게 구현한 3D 예시를 제시해 임상 실용성도 입증했다.
김민우 교수는 "기존 초음파는 사용자 숙련도에 따라 결과가 달라지는 문제가 있었지만, 이번 기술은 자동화된 정밀 3D 영상 제공이 가능해 의료진의 경험 의존도를 낮추고 진단의 일관성과 정확성을 높일 수 있다"고 설명했다.
또 그는 "프리핸드 광음향 영상 기법을 3D로 구현한 세계 최초의 시도"라며 "차세대 자율 초음파 진단 시스템으로 상용화 가능성이 매우 높다"고 덧붙였다.
이 기술은 진단실, 응급현장, 수술실 등 다양한 의료 환경에서 간편하게 활용 가능하며, 특히 고가 MRI 장비의 대체 또는 보완 수단으로서의 실용적 가치도 높게 평가된다.
영상의 정밀도와 분석 능력을 갖추면서도 상대적으로 저렴하고 휴대성이 뛰어난 구조이기 때문이다.
이번 연구는 김 교수와 함께 정보융합공학과 AI 전공 이시열 박사과정생이 제1저자로 참여했으며, 국제학술지 'IEEE Transactions on Medical Imaging' 에 게재됐다.
이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구지원사업, 정보통신기획평가원의 AI융합혁신인재양성사업과 생성AI선도인재양성사업의 지원을 받아 수행됐다.
영남취재본부 조충현 기자 jchyoung@asiae.co.kr
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