(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 기존보다 10배 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 할 수 있는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 AI 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
연구팀은 별도의 학습 데이터 없이 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다.
이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
윤 교수는 이 기술이 다양한 뇌과학, 생명과학 연구에 도움이 되길 바라는 마음을 담아 ‘서포트(SUPPORT, Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)라고 이름을 붙였다.
윤 교수는 “다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
엄민호 KAIST 연구원(공동 제1저자)은 "서포트 기술을 통해 관측이 어려웠던 생체 신호의 빠른 변화를 정밀하게 측정하는 것에 성공했다"며 "특히 밀리초 단위로 변하는 신경세포의 활동전위를 광학적으로 정밀하게 측정할 수 있어 뇌과학 연구에 매우 유용할 것”이라고 했다.
한승재 KAIST 연구원(공동 제1저자)은 "서포트 기술은 형광현미경 영상 내 생체 신호의 정밀 측정을 위해 개발됐으나 일반적인 타임랩스 영상의 품질을 높이기 위해서도 폭넓게 활용 가능하다"고 설명했다.
이 기술은 KAIST 전기및전자공학부 윤영규 교수팀의 주도하에 KAIST 신소재공학과(장재범 교수), KAIST 의과학대학원(김필한 교수), 충남대학교, 서울대학교, 하버드대학(Harvard University), 보스턴대학(Boston University), 앨런 연구소(Allen Institute), 웨스트레이크대학(Westlake University) 연구진들과 다국적, 다학제간 협력을 통해 개발됐다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구의 성과는 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)' 온라인 판에 지난 19일 게재됐고, 10월호 표지 논문으로 선정됐다.
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