국내 연구진이 인공지능을 활용해 자기공명영상장치(MRI) 영상 촬영시간을 획기적으로 단축시키는 데 성공했다.

KAIST 전기 및 전자공학부 박현욱 교수팀은 머신러닝(기계학습) 기반 영상복원법으로 MRI 영상 획득시간을 6배 가까이 단축시키는 기술을 개발했다고 최근 밝혔다.

연구팀은 이 기술을 통해 MRI 영상 획득시간을 대폭 줄여 환자 편의성을 높일 뿐만 아니라 의료비용 절감효과 역시 있을 것으로 기대했다.

MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 하지만 다른 영상기기에 비해 영상 획득시간이 오래 걸린다. 이러한 단점 때문에 환자들이 MRI 촬영을 위해 긴 시간을 대기해야 하고, 촬영 중 자세를 움직이지 못하는 등의 불편함을 겪었다.

MRI 영상 획득시간이 오래 걸리는 이유는 촬영 시 주파수 영역에서 여러 위상(phase) 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻는 데 있다. 획득시간을 줄이기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻고 이를 복원하는 방법도 있지만, 해상도가 급격히 떨어지거나, 불필요한 영상만 남는 문제가 생긴다.

연구팀은 MRI 영상 획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 부족한 데이터를 머신러닝을 이용해 복원하는 방법을 택했다. 기존 MRI보다 적은 신호로 원본에 가까운 영상을 복원해 영상 획득시간과 비용을 크게 줄였다는 게 연구팀 부연이다.

박 교수는 "MRI는 환자 진단에 필수장비가 됐지만, 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 컸다"면서 "머신러닝을 활용한 방법이 MRI 영상 획득시간을 크게 단축시킬 것으로 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구결과는 국제 학술지 Medical Physics 12월 13일자에 게재됐으며, 그 우수성을 인정받아 표지 논문에도 선정됐다.