초음파 데이터 3분의 1 날려도 1~5㎛급 이미지 해상도 "그대로"

초음파로 혈관을 머리카락 굵기의 수십 분의 1 수준까지 세밀하게 들여다보기 위해서는 ULM(초음파 국소화 현미경)을 사용해야 한다. 그러나 이를 이용하는데는 초당 수 기가바이트(GB)가 넘는 데이터 처리와 분석 시간이 가장 큰 걸림돌이었다. 국내 연구진이 이의 처리 효율성을 30%이상 개선했다. DGIST는 로봇및기계전자공학과 유재석 교수‧뇌과학과 현정호 교수 연구팀이 음파 기반 초해상 영상 기술인 '초음파 국소화 현미경(ULM)의 효율성을 크게 높인 'ULM-Lite'를 개발해, 적은 데이터로도 미세혈관을 선명하게 볼 수 있는 길을 열었다고 18일 밝혔다. 연구결과는 기계전자공학과 성효진‧정진환 박사과정생을 주저자로, 의료 초음파 분야 국제 학술지(Ultrasonics)에 게제됐다. 병원에서 흔히 사용하는 초음파는 인체 내부 장기의 형태나 움직임을 관찰하는 데 유용하지만, 머리카락보다 얇은 미세혈관을 구분하기에는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 개발된 기술이 'ULM(초음파 국소화 현미경)'이다. 혈액 속에 있는 초음파 조영제(마이크로버블)를 따라가며, 미세혈관의 구조를 초고해상도로 재구성한다. 기존 초음파로는 전혀 보이지 않던 머리카락 굵기의 수십 분의 1 수준의 혈관 지도를 그릴 수 있다. 그러나 이 ULM은 매우 빠른 속도로 수천 장의 초음파 영상을 촬영하기 때문에 초당 수 기가바이트(GB) 수준의 데이터가 쏟아진다. 마치 영화 한 편을 프레임 하나하나 손으로 그려서 만드는 것과 같다. 결과물은 매우 정교하지만 시간과 자원이 너무 많이 든다. 이 때문에 기존의 ULM은 장시간 실험이나, 즉시 결과를 확인해야 하는 실제 의료 현장에는 적용이 어려웠다. DGIST 연구진은 이에, 초음파 신호 중 핵심 정보만 남기고 불필요한 데이터를 과감히 줄이는 새로운 분석 방식을 고안했다. 신호의 '유효 대역폭'을 약 67%로 줄이고, 혈관의 구조를 그리는 데 꼭 필요한 정보만 효율적으로 추출하는 'ULM-라이트(Lite)' 방식을 새로 만들었다. 그 결과, 데이터 용량은 약 3분의 1로 줄였고, 영상 처리 속도는 30% 개선했다. 유재석 로봇및기계전자공학과 교수는 "장비교체 없이 기존 초음파 장비를 그대로 쓰면 된다"며 "그럼에도 화질은 기존과 거의 같다"고 설명했다. 유재석 교수는 “현재 개발 중인 비침습 초음파 뇌자극 기술과의 융합을 통해 다양한 뇌질환 진단 치료에 활용할 수 있을 것"으로 기대했다. 연구는 한국연구재단(NRF) 과학기술정보통신부 및 교육부에서 지원하는 우수신진연구와 글로컬랩, DGIST R&D 프로그램 지원을 받았다.