AI로 생체조직 관찰 현미경 이미지 왜곡 보정 성공
뇌과학·생명과학 연구 정밀도 획기적 향상 기대
강익성 교수가 AI 계산 알고리즘을 활용해 추가적인 광학 측정 장비 없이도 흐릿한 이미지를 또렷하게 복원하는 기술을 개발했다. [사진=KAIST]
국내 연구팀이 인공지능(AI) 기반 계산 기술을 활용해 별도의 고가 장비 없이도 생체 조직 깊숙한 곳을 선명하게 관찰할 수 있는 길을 열었다.
KAIST(총장 이광형)는 강익성 전기및전자공학부 교수 연구팀이 미국 UC버클리 나지(Na Ji) 교수팀과 공동으로 AI 알고리즘을 통해 현미경 이미지 왜곡을 정밀하게 보정하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
이번 기술은 '이광자 형광 현미경'으로 촬영한 이미지 데이터를 바탕으로 빛의 왜곡 과정을 역으로 계산해 복원하는 방식이다.
기존에는 빛이 생체 조직을 통과하며 굴절·산란되면서 발생하는 광학 수차를 보정하기 위해 파면 센서 등 고가 장비가 필요했지만, 연구팀은 추가 장비 없이 소프트웨어만으로 문제를 해결했다.
핵심 기술은 신경장(Neural Fields) 기반 기계학습 알고리즘이다. 이 기술은 빛의 전파 과정에서 발생하는 왜곡뿐 아니라 생체의 미세한 움직임과 현미경 기계적 오차까지 동시에 보정하는 통합 모델을 구현했다. 그 결과 생체 조직 깊은 곳에서도 고해상도·고대비 이미지를 안정적으로 확보하는 데 성공했다.
연구팀은 이를 통해 더 많은 연구자가 정밀한 뇌 관찰 연구에 접근할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
강익성 교수는 "이번 연구는 광학과 인공지능 기술을 결합해 생체 내부를 더 정확하게 볼 수 있는 길을 연 것"이라며 "향후 현미경이 스스로 최적의 이미지를 찾아내는 지능형 광학 이미징 시스템으로 발전시켜 나갈 계획"이라고 말했다.
한편 이번 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 '네이처 메소드(Nature Methods)'에 지난 13일 게재됐다.
[참고자료]
논문명: Adaptive optical correction for in vivo two-photon fluorescence microscopy with neural fields.
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