조영제 없이도 흐르는 혈구 3차원 고속 촬영한다

KAIST 오왕열 교수팀, 초당 1천450장 이미징 기술 개발

 한국과학기술원(KAIST)은 기계공학과·KI헬스사이언스연구소 오왕열 교수 연구팀이 세계 최초로 복잡한 3차원 혈관구조 안에서 흐르는 혈구들을 조영제 없이도 고속으로 이미징하는 기술을 개발했다고 밝혔다.

 개발한 기술은 형광 조영제 같은 외부 물질을 전혀 사용하지 않고 넓은 3차원 영역에 복잡하게 분포된 혈관 내 혈구들을 직접 고속으로 이미징(초당 1천450장 이미지)한다.

 연구팀은 흐르는 혈구들 특성을 이용해 고안한 영상처리 방법으로 현미경 이미지로부터 흐르는 혈구들만 영상화하는 데 성공했다.

 또 공간적으로 상관이 없는 조명을 사용해 스페클 노이즈(반점 잡음)에 의해 혈구가 보이지 않게 되는 것을 막고, 속도가 빠르면서도 각 픽셀이 한 번에 획득할 수 있는 광량이 큰 카메라를 사용해 고속으로 생체 내 깊은 곳에 있는 흐르는 혈구까지 이미징할 수 있게 했다.

 KAIST 김경환 학생과 박현상 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 융합연구 분야 선도 저널인 '스몰'(Small) 지난달 호에 게재됐다.


의료.병원,한방

더보기

학회.학술.건강

더보기
"파킨슨병, AI로 보행·음성·뇌영상 분석해 초기에 잡아낸다"
국내 연구진이 초기에 파킨슨병을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 통합모델을 개발했다. 삼성서울병원은 이 병원 AI연구센터에서 보행·음성·뇌 영상 등 다양한 임상 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 AI 기술을 바탕으로 파킨슨병과 파킨슨플러스 증후군 등 신경계 퇴행성 질환의 조기 진단 가능성을 확인했다고 24일 밝혔다. 파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 진단이 늦어지는 경우가 많고, 손 떨림이나 보행 이상이 나타났을 때는 이미 상당히 진행된 상태인 경우도 있다. 이에 조진환 신경과 교수와 정명진 영상의학과 교수 연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 환자 약 500명의 임상 정보(보행·음성·뇌 영상 등)를 수집·표준화해 통합 데이터베이스를 구축했다. 연구진은 이를 바탕으로 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성검사 기반 파킨슨 분류 시스템, 자기공명영상 촬영장치(MRI) 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다. 임상 평가 결과 음성 기반 중증도 분류 모델과 MRI 기반 질환 감별 모델, 보행·뇌 영상을 함께 분석한 낙상 예측 모델 등은 모두 높은 정확도를 나타냈다고 삼성서울병원은 설명했다. 특히 이