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형광현미경 '이방성' 해결…뇌 신경세포 3차원 고화질 영상 구현

이영재 기자2022.06.29 11:26

형광 현미경에서 보는 각도에 따라 화질 차이가 나는 이방성(Anisotropy) 문제가 해결됐다. 뇌 신경세포에 적용할 경우 더 많은 연결망 정보를 추출할 것으로 기대를 모으고 있다.

KAIST는 예종철 김재철AI대학원 교수팀(장성호 서울대 교수김기현 포스텍 교수)이 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 6월 29일 밝혔다.

이방성 문제란 형광현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 23배, 많게는 10배까지 화질 차이가 발생하는 현상이다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하게 된다.

연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론에 기반을 둔 새 인공지능 시스템을 개발해 공초점현미경과 광시트현미경에 적용했다.

이 기술은 기존 인공지능 기법들과는 다르게 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이다.

생물학 연구자들에게 생물 표본의 3차원 고화질 영상 획득에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.

예종철 교수는 3차원 영상 획득에 있어 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있다라며 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다고 설명했다.

이번 연구결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 6월 8일자 온라인판에 게재됐다.

■ 이번에 개발된 인공지능 기술의 범용성. 이 기술은 생물 조직의 종류에 구애 받지 않고, 생물학적 정보를 얻는데 실질적인 도움을 줄 것으로 기대되고 있다. (a)해당 기술을 뇌의 혈관 조직 3차원 영상에 적용. (b) 신경 교세포의 일종인 별아교세포(Astrocyte) 3차원 영상에 적용. (c) 해당 기술의 적용을 통해 더 많은 신경세포 연결망 정보를 추출해 낼 수 있다. 
■ 이번에 개발된 인공지능 기술의 범용성. 이 기술은 생물 조직의 종류에 구애 받지 않고, 생물학적 정보를 얻는데 실질적인 도움을 줄 것으로 기대되고 있다. (a)해당 기술을 뇌의 혈관 조직 3차원 영상에 적용. (b) 신경 교세포의 일종인 별아교세포(Astrocyte) 3차원 영상에 적용. (c) 해당 기술의 적용을 통해 더 많은 신경세포 연결망 정보를 추출해 낼 수 있다.

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