페이스북 AI팀, MRI 검사 10배 빠른 ‘FastMRI’ 이미지 품질 획기적 향상

페이스북 AI 연구팀이 기존 MRI 검사의 이미지의 질을 획기적으로 향상시키고 10배나 빠르게 진단하는 ‘FastMRI’ 기술을 공개했다.

페이스북 AI 연구팀 FAIR(Facebook AI Research)은 뉴욕대학 란곤의료센터(NYU Langone Health) 방사선 전문의 6명과 딥 러닝을 활용해 MRI 스캔 속도를 10배 빠른 속도로 진단하는 프로젝트 ‘FastMRI’ 기술을 25일(현지시각) 공식 블로그를 통해 발표했다.

해당 기술은 아카이브(arXiv) 학술 플랫폼에 논문명 ‘적대적 훈련을 통한 MRI 밴딩 제거(MRI Banding Removal via Adversarial Training)’로 2월 4일 게재됐다. 또한 깃허브(GitHub)에 이미 FastMRI의 기준 모델을 구축하기 위한 코드와 데이터 세트도 공개되어 있다.

연구팀에 따르면, 딥 러닝을 이용해 로우 데이터(Raw Data)에서 정확한 MRI 검사를 하기위한 과제 중 하나는 스캔 이미지에 들어간 밴딩 아티팩트로 인해 어려움을 겪는다는 것이다. MRI 아티팩트는 압축된 신호로부터 영상을 복원하게 되면 영상에서 나타나는 인공물을 말한다.

이러한 MRI 검사 이미지 노이즈는 경험이 많은 전문가는 알 수 있지만, 이미지의 질을 크게 떨어뜨리고 질병을 진단하는 데 어려움이 있다. 특히 초보자는 오진할 확률이 매우 높다.

연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 적대 학습(Adversrial Training)을 이용해 MRI 검사에서 로우 데이터를 검색하고 아티팩트가 들어가지 않는 정확한 MRI 이미지를 생성하는 딥 러닝 모델을 만들었다.

적대적 학습은 창과 방패처럼 지폐 위조와 경찰의 관계에 비유된다. 즉, 위조자는 가능한 한 실제에 가까운 위조지폐를 만들고 경찰은 그것이 진짜인지 가짜인지를 판단하는 능력이 높인다. 또 그 눈을 속이려고 위조 기술도 올라가고 경찰 역시 판별 능력을 높이는 형태와 유사한 구조다.

fastMRI의 경우 연구팀은 적대 학습 목표를 아티팩트 패턴의 성향을 예측하는 것으로 삼았다. 이때 적대 모델 및 MRI 이미지 재구축 모델은 동시에 훈련됐기 때문에 아티팩트가 사라질 때까지 재구축 모델을 제공한다. 또한 동시에 적대 모델은 아티팩트를 간파하고 정확도를 지속해서 개선한다.

위 이미지는 왼쪽이 일반 MRI 스캔 이미지. 중간은 AI로 가속화된 이미지, 오른쪽이 적대적 학습에 의해 만들어진 최종 이미지다. 오른쪽 사진은 밴딩 아티팩트가 사라져 보다 선명한 이미지로 개선됐다.

연구팀은 “이번에 발표된 FastMRI 기술은 의료 현장에 곧바로 적용할 수 있는 첫걸음을 뗐다고 볼 수 있다”며, “또한 최첨단 MRI 스캐너인 ‘3.0테슬라(Tesla) MRI’도 밴딩 아티팩트가 있는 이미지를 만드는 경향이 있다. 이번 기술이 이미지 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있다”고 전망했다.

이번 페이스북 AI 연구팀 FAIR이 개발한 FastMRI 기술은 정밀한 이미지로 정확한 진단을 하고 기존 MRI 검사보다 10배나 빠른 속도로 스캔함으로써 폐쇄공포증과 불안감을 최소화할 것으로 기대된다.

김들풀 기자 itnews@