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포항공과대학교 기계공학과

학과소식

 

전자/IT융합/기계/융합 김철홍 교수팀, “흐린 초음파를 또렷하게” AI가 만든 차세대 영상 기술

작성자 김태영 날짜 2025-09-22 11:46:27 조회수 29

[POSTECH·에스포항병원, AI로 초음파 화질 혁신, ‘MICCAI 2025’ 상위 9% 논문 선정]

 

김철홍 전자전기공학과 프로필이미지

                                                                                               [김철홍 교수] 

병원에서 초음파 검사를 받을 때 의사가 흐릿한 화면을 오래 들여다보는 것을 본 적이 있을 것이다. 특히 빠른 속도로 촬영하는 초음파는 화질이 더욱 떨어져 정확한 진단에 어려움이 있었는데 최근 POSTECH(포항공과대학교) 김철홍 교수 연구팀이 지역 협력 거점 병원인 에스포항병원 박덕호 교수 공동 연구팀과 이를 해결할 기술을 개발했다. 이번 연구는 의료영상 분야 최고 권위 학회인 'MICCAI 2025'에서 상위 9%에만 주어지는 조기 승인 논문으로 선정되었다.

 ‘초음파’는 방사선 노출 위험이 없고 실시간으로 몸속을 볼 수 있어 안전하고 경제적이다. 하지만 촬영 방식에 따라 장단점이 있다. '집속빔 초음파(FBUS*1)'는 한 점에 소리를 모아 촬영해 화질은 선명한 반면 촬영 속도가 느리고, '평면파 초음파(PWUS*2)'는 소리를 넓게 퍼뜨려 매우 빠르게 촬영할 수 있으나 화질이 떨어지는 한계가 있었다.

 연구팀은 이를 해결하기 위해 두 단계의 AI 기술을 설계했다. 첫 단계에서는 '디퓨전(diffusion) 모델*3 '을 활용해 흐린 ‘평면파 초음파’ 영상을 ‘집속빔 초음파’ 영상처럼 선명한 영상으로 변환했다. 마치 흐릿한 사진을 고화질로 보정해주는 스마트폰 앱과 같은 원리다. 

 이어, 두 번째 단계에서는 초음파 기계가 수집한 원시 신호(RF 신호*4) 단계부터 고품질 영상을 재구성하는 딥러닝 모델을 개발했다. 이 모델은 다양한 주파수 정보를 동시에 고려해 세밀한 조직과 혈관 구조까지 또렷하게 살려낸다.

 무엇보다 이번 연구는 연구팀이 에스포항병원에서 실제 환자 데이터를 사용해 검증했다는 점에서 의미가 크다. 경동맥과 갑상선, 근골격계(팔·다리 근육과 뼈 주변) 등 부위에서 임상용 초음파 장비를 활용해 고해상도 영상을 안정적으로 얻을 수 있음을 확인했다. 이는 단순히 연구실에서 끝나는 성과가 아니라, 지역 병원과 대학간의 유기적인 팀워크를 바탕으로 환자 곁 의료 현장에서 기술을 바로 적용할 수 있음을 보여주는 사례라 할 수 있다.

 

평면파 초음파의 낮은 영상 화질 문제를 해결하기 위해 신호 단계에서부터 고품질 영상을 재구성할 수 있는 딥러닝 기반 프레임워크와 결과 이미지

 

 김철홍 교수는 “초음파 기계가 만들어 내는 원시 신호 단계에서 곧바로 바로 고화질 영상을 얻을 수 있는 기술”이라며, “초음파 검사의 정확성을 높여 환자 부담을 줄이는 것은 물론, 앞으로 지역 의료 현장부터 대형 병원까지 초음파 촬영 기술의 활용 범위를 크게 넓힐 계기가 될 것”이라고 전했다. 또한, 에스포항병원 박덕호 교수는 “지역 병원과 대학이 협력해 실제 환자 데이터를 기반으로 검증한 만큼, 연구의 의의가 더욱 크다”라고 강조하였다.

 한편, 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 김철홍 교수 연구팀이 에스포항병원 박덕호 교수 연구팀과 진행한 이번 연구는 교육부 재원의 한국연구재단 기초연구사업(RS-2024-00415450, 2020R1A6A1A03047902), 과학기술정보통신부 재원의 한국연구재단 연구과제(2023R1A2C3004880), 과학기술정보통신부 산하 연구성과사업화촉진원(COMPA) 지원사업(No.2710006567), 과학기술정보통신부 재원의 정보통신기획평가원 인공지능대학원사업(POSTECH, No.RS-2019-II191906), BK21 FOUR 사업, Glocal 30 대학 사업 등의 지원을 받았다. 

 

DOI: https://papers.miccai.org/miccai-2025/

1. FBUS(Focused Beam Ultrasound): 초음파 빔을 한 점에 집속해 영상을 얻는 방식으로, 화질은 높지만 속도는 느리다.

2. PWUS(Plane-Wave Ultrasound): 여러개의 평면파를 동시에 방출하여 빠른 속도로 영상을 얻는 방식으로, 속도는 빠르지만 화질은 낮다.

3. 디퓨전(Diffusion)모델: 데이터를 노이즈화·복원하는 과정을 학습해 고품질 영상을 생성하는 딥러닝 기반 생성 모델이다.

4. RF신호(Radio Frequency signal) : 초음파 원시 데이터로, 빔포밍을 거쳐 B-mode 영상으로 변환되며 영상 재구성의 기초가 된다.

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