[사이언스] KAIST, 새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발

KAIST 예종철 교수팀-서울대-포스텍 공동연구팀, 보는 각도마다 화질 차이가 생기는 3차원 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성 문제에 인공지능 기술 적용하여 해결

특허뉴스 박진석 기자 | 기사입력 2022/06/29 [13:39]

[사이언스] KAIST, 새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발

KAIST 예종철 교수팀-서울대-포스텍 공동연구팀, 보는 각도마다 화질 차이가 생기는 3차원 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성 문제에 인공지능 기술 적용하여 해결

특허뉴스 박진석 기자 | 입력 : 2022/06/29 [13:39]

▲ 공초점 형광 현미경 영상의 3차원 고화질 복원. (a) 쥐 대뇌 샘플 3차원 영상에 해당 기법을 적용한 결과. 하나의 이미지 공간을 원본(위)과 복원본(아래)으로 나누었다. (b) 해당 기법을 이용하여 고화질 복원한 영상의 생물학적 검증을 위해, 물리적으로 별도 촬영한 고화질 데이터(비교본)를 획득하여 비교 검증하였다.(그림제공_KAIST)  © 특허뉴스

 

KAIST 김재철 AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다. 

 

이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다. 

 

연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론 기반을 둔 새로운 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다. 기존 인공지능 기법들과는 다르게, 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이라 볼 수 있으며, 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 있고, 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에, 다양한 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 또한 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다ˮ 고 말했다.

 

KAIST 김재철 AI 대학원의 예종철 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월 8일 자 온라인판에 게재됐다.

논문명은 Deep learning enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy 이다. 

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