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| ↑↑ DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수(오른쪽)와 연구진. DGIST 제공 |
| DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수팀이 적혈구세포의 중요한 정보 추출 및 품질 검사를 자동으로 진행하는 AI 홀로그래피 시스템을 개발했다. 수혈 목적으로 일정 기간 저장된 적혈구에 대한 정확한 품질검사를 통해 환자에게 보다 깨끗하고 건강한 적혈구 주입을 가능하게 하는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다.
적혈구는 산소운반의 역할을 하는 혈액의 주요 성분이다. 헌혈을 통해 얻은 적혈구는 필요할 때 수혈되기까지 일정기간의 저장기간을 거치는데, 수혈 전 건강한 적혈구인지에 대한 판단이 반드시 필요하다. 건강하지 못한 적혈구는 제 기능을 못할뿐더러 급성 폐 손상 등 치명적인 부작용으로까지 이어지기 때문이다.
기존에는 영상 기반 적혈구 분석 기술을 활용하는데, 이 기술은 적혈구세포를 염색처리 후 관찰하기 때문에 적혈구세포의 3차원 구조를 파괴하는 침습적인 방법이다. 또한 적혈구세포의 3차원형상, 밀도변화 및 운동성 특성 등과 같은 상태 변화를 고속으로 분석하는 데에 기술적인 한계가 존재한다.
또 이를 극복하기 위해 문인규 교수팀은 기존에 '홀로그래피 기반 적혈구세포 분할 및 분류 기술'을 개발했으나, 이 역시 분석 전 여러 전처리 알고리즘이 필요하기 때문에 시간이 오래 소요되고 정확한 분석 및 분류 등에 어려움이 존재한다.
이에 문인규 교수팀은 홀로그래피 기술로 획득한 적혈구 3차원구조 영상데이터와 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network ; GAN) 기술을 결합해 일정 기간 동안 저장된 적혈구의 품질을 자동으로 검사하는 AI 홀로그래피 시스템 개발에 성공했다. 개발한 기술을 활용할 경우 적혈구세포의 3차원구조영상 자동분석 알고리즘 적용을 통해 적혈구세포의 중요한 판단 값을 자동으로 추출할 수 있고, 품질 또한 검사가 가능하다.
특히, 기존 기술에서 요구됐던 침습적인 방법이나 전처리 절차가 필요 없어 정밀하고 간단한 적혈구 품질 검사가 가능하다. 수혈이 필요한 환자에게 깨끗하고, 건강한 적혈구를 주입해 수혈 부작용 발생 최소화에 도움이 되는 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
문인규 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 기술은 수혈 목적으로 저장된 적혈구가 저장기간에 따라 적혈구의 3차원적 형상이 변화하는 모습을 자동으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 저장된 적혈구가 수혈이 가능한 건강한 적혈구인지를 판단하는 원천기술”이라며, “특히 저장된 적혈구세포 상태를 보다 세밀하게 확인하고 환자에게 수혈 전에 안전한 적혈구인지를 검사할 수 있어 향후 수혈 후 부작용 발생 최소화에 도움이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구성과는 지난 3월1일 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics'에 게재됐다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 황보문옥 기자 |
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