국가수리과학연구소(이하 수리연)는 전산화단층촬영(CT)에서 금속인공물로 인해 생기는 영상 왜곡을 줄일 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.
수리연은 이 기술로 미국 의학물리학자협회(AAPM)가 주관해 지난 7월 미국 의학물리학회에서 열린 '2024 국제 CT 금속 인공물 저감 그랜드 챌린지'에서 106개 참가팀 중 2위를 차지했다.
이 행사는 CT 촬영에서 금속인공물에 의해 왜곡된 영상을 원본영상에 가깝도록 영상을 복원하는 알고리즘을 개발하는 경진대회로, 미국 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 렌슬리어 공과대, 매사추세츠 종합병원이 주최해 열렸다.
수리연 의료영상연구팀은 대규모 데이터 없이도 주어진 물리현상을 이용해 측정된 데이터로 네트워크를 학습할 수 있는 '함축적 신경 표현'(implicit neural representation) 방식의 인공지능 기반 인공물 저감 기술을 개발, 중국 남방의과대학에 이어 2위를 기록했다.
박형석 의료영상연구팀장은 "우리가 개발한 함축적 신경 표현을 활용한 기술은 많은 양의 데이터가 필요한 딥러닝 기술과 달리 학습 데이터에 영향을 받지 않는다"며 "학습데이터를 획득하기 어려운 치과용 콘빔 전산화단층촬영장치에 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.
