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김철홍 포스텍 교수 연구진이 지역 협력 거점 병원인 에스포항병원의 박덕호 교수 공동 연구진과 초음파 화질을 개선할 인공지능(AI) 기반 기술을 개발했다.
초음파는 방사선 노출 위험이 없고 실시간으로 몸속을 볼 수 있어 안전하고 경제적이다. 다만 촬영 방식에 따라 장단점이 있다. 집속빔 초음파는 한 점에 소리를 모아 촬영해 화질은 선명한 반면 촬영 속도가 느리고, 평면파 초음파는 소리를 넓게 퍼뜨려실시간다우지수
매우 빠르게 촬영할 수 있으나 화질이 떨어지는 한계가 있었다.
연구진은 이를 해결하기 위해 두 단계의 AI 기술을 설계했다. 첫 단계에서는 데이터 처리 과정을 학습해 고품질 영상을 생성하는 모델을 활용해 흐린 평면파 초음파 영상을 집속빔 초음파 영상처럼 선명한 영상으로 변환했다. 마치 흐릿한 사진을 고화질로 보정해 주는 스마트폰 앱과 같증권매매
은 원리다.
이어 두 번째 단계에서는 초음파 기계가 수집한 원시 신호 단계부터 고품질 영상을 재구성하는 딥러닝 모델을 개발했다. 이 모델은 다양한 주파수 정보를 동시에 고려해 세밀한 조직과 혈관 구조까지 또렷하게 살려낸다.
무엇보다 이번 연구는 연구진이 에스포항병원에서 실제 환자 데이터를 사용해 검증했다는 점에서 의미가 증권계좌개설은행
크다. 경동맥과 갑상선, 근골격계(팔·다리 근육과 뼈 주변) 등 부위에서 임상용 초음파 장비를 활용해 고해상도 영상을 안정적으로 얻을 수 있었다. 이는 단순히 연구실에서 끝나는 성과가 아니라, 지역 병원과 대학 간의 유기적인 팀워크를 바탕으로 환자 곁 의료 현장에서 기술을 바로 적용할 수 있음을 보여주는 사례라 할 수 있다.
김철홍 교수는주식ARS
“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. 박덕호 교수는 “지역 병원과 대학이 협력해 실제 환자 데이터를 기반으로 검증한만원으로
만큼, 연구의 의의가 더욱 크다”라고 강조했다.
이번 연구는 의료 영상 분야의 최고 권위 학회인 ‘MICCAI 2025’에서 상위 9%에만 주어지는 조기 승인 논문으로 선정됐으며, 학회가 열리는 24일에 공개될 예정이다.
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