주철민 연세대 교수, 딥러닝 기반 고심도 영상플랫폼
심도와 해상도 상충 극복..의료진단장비, 반도체 장비
심도와 해상도 상충 극복..의료진단장비, 반도체 장비
주철민 교수 제공
한국연구재단은 주철민 연세대 교수 연구팀이 딥러닝 기반 고심도 산술영상 플랫폼인 '이투이-비피에프(E2E-BPF) 현미경'을 개발했다고 29일 밝혔다.
현미경 시스템은 영상 심도와 해상도 사이에 피할 수 없는 상충 관계를 가진다. 가량, 고해상도와 고배율 현미경일수록 영상 심도가 떨어진다. 이는 피사체의 고해상도 영상을 취득할 수 있는 깊이를 제한하기 때문이다. 이 때문에 초점을 조정하는 과정이 필수적인데, 많은 시간과 비용이 들어간다.
연구팀은 심도와 해상도의 상충 관계를 극복하고 영상 심도를 확장할 수 있는 이진 광 위상 구조에 주목했다. 지금까지 이진 광 위상 구조를 활용한 심도 확장은 9배로 한정적이었다.
연구팀은 설계 과정에서 결정할 수 있는 변수나 선택 범위(설계 자유도)를 최대화한 딥러닝 기반의 이진 광 위상 구조 설계와 신경망 기반의 영상 복원 알고리즘을 결합한 공동 학습 영상 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼으로 동일한 수치의 조리개 현미경 대비 1.2㎛에서 19㎛로, 약 15.5배 향상된 영상 심도 확장이 가능하다.
연구팀은 딥러닝 기반의 이진 광 위상 구조 설계와 영상 복원 네트워크 공동학습을 통해 새로운 심도 확장 영상 플랫폼을 내놨다.
주철민 연세대 교수는 "영상 심도 확장 영상 플랫폼을 기반으로 3차원 조직 내 종양 바이오 마커를 영상화하고, 반도체 계측장비에 적용할 수 있는지를 검토하고 있다"며 "후속 연구를 통해 3차원 위치 추출 기술을 개발할 계획"이라고 말했다.
이 연구결과는 광학 분야 국제 학술지 '빛-과학과 응용(지난 13일자)'에 실렸다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr
주철민 교수 제공
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