‘컴퓨터단층촬영(CT)’의 방사선 피폭을 4분의 1 이하로 줄이는 방법을 국내 연구진이 찾아냈다. 예종철 KAIST 바이오및뇌공학과 교수팀은 인공지능 기술을 이용해 저선량 CT로 찍은 의료 영상을 고화질로 만드는 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.
CT는 환자의 몸속 단면을 촬영할 수 있어 의료 검사에 많이 쓰이지만 방사선 피폭이 많다는 단점이 있다. 방사선량을 줄인 ‘저선량 CT’도 있지만, 신호가 약해 조그만 노이즈에도 화질이 떨어진다.
이를 막으려면 노이즈만 골라 제거하는 ‘필터링’ 기술이 필요하지만 복잡하게 뒤섞인 신호 중 어떤 게 진짜 영상신호인지 구분하기는 쉽지 않았다.
연구진은 알파고 같은 인공지능의 특징인 ‘기계학습(머신러닝)’ 기술을 이용해 이 문제를 풀었다. 신호 성분을 여러 방향으로 나눈 뒤 어떤 방향에서 진짜 노이즈가 많이 들어오는지를 인공지능이 스스로 찾아내도록 알고리즘을 짰다. 이 결과를 적용해 촬영을 하자 2.5mSv(밀리시버트) 저선량 CT로 찍은 영상을 10mSv의 고선량 CT로 찍은 영상만큼 또렷하게 바꿀 수 있었다. 한국인의 연평균 방사선 노출량인 3.6mSv보다 낮다.
예 교수는 “바로 상용화할 수 있는 기술로 CT로 인한 방사선 피폭량을 크게 줄일 수 있다”고 말했다.
예 교수팀은 이 기술로 1일 미국 의학물리학자협회(AAPM)가 주최한 ‘국제 저선량 CT 영상 획득 그랜드 챌린지’ 대회에서 2위에 올랐다. 이 대회는 CT의 피폭량을 줄이려는 목적으로 작년 12월부터 6개월간 온라인에서 열렸으며 전 세계 103개 팀이 참가했다. 이 연구 결과는 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’에 실릴 예정이다.
변지민 기자 here@donga.com