[첨단 헬로티] 바이오 및 뇌공학과 박성홍 교수 연구팀이 자기공명영상장치(MRI)의 다중 대조도 영상을 복원하기 위한 새로운 딥러닝 네트워크를 개발했다. 이번 연구를 통해 병원에서 반복적으로 획득하는 다중 대조도 MRI 영상을 얻는 시간이 크게 줄어 편의성 증대, 촬영비용 절감 등의 효과를 볼 것으로 기대된다. ▲ 왼쪽부터 도원준 박사, 서상훈 박사과정, 박성홍 교수 도원준 박사가 1 저자로, 서성훈 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 우수성을 인정받아 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’ 2020년 3월호 표지 논문으로 게재됐다. 일반적으로 임상적 환경에서 MRI 촬영은 정확한 진단을 위해 두 개 이상의 대조도로 진행돼 촬영시간이 길어진다. 이에 따라 MRI 촬영비용도 비싸지며 환자들의 불편함을 유발하고, 영상의 품질 역시 환자의 움직임 등으로 인해 낮아질 수 있다. 문제 해결을 보완하기 위해 박 교수 연구팀은 다중 대조도 획득의 특징을 활용한 새로운 딥러닝 기법을 개발해 기존 방식보다 데이터를 적게 수집하는 방식으로 MRI 영상획득 시간을 크게 단축했다. MRI 영상에서 데이터를 적게 수집하는 것은
최근 전 세계적으로 극저온 냉동기를 이용한 ‘전도냉각형 초전도 자석’ 개발에 관심이 집중되고 있는 가운데, 한국전기연구원 초전도 연구센터 배준한 책임연구원팀은 제조 원가와 안정성을 대폭 높힌 초전도 자석과 관련 제조기술 개발에 성공했다. 이 기술은 의료용 MRI(자기공명영상장치), 자기분리기, 전자가속기, 핵융합발전, 모터, 발전기 등에 널리 이용되고 있는 초전도 자석을 열적 안정성을 높이면서 훨씬 저렴하게 제작할 수 있는 기술이다. KERI 연구팀은 극저온 단열 최적화와 저손실 금속계 초전도선 적용을 효과적으로 활용했다. 우선, 원가절감에 필요한 저가의 극저온 냉동기(알박크라이오) 사용을 위해 진공 단열의 최적화 설계를 적용하고 극저온용기로 들어오는 복사열 침입량을 최소화했다. 또한 금속 전류도입선과 초전도코일 사이에 고온초전도 전류도입선을 삽입해 전류가 흐를 때 상온의 금속 전류도입선에서 발생되는 저항열이 초전도코일으로 유입되는 것이 차단되도록 했다. 유연성이 우수한 테이프 형상의 고온초전도선을 적용해 냉각 시 고온초전도 전류도입선이 단선되는 사고도 방지하는 한편, 약간의 기계적 오차가 발생하여도 조립이 가능하도록 했다. 이를 통해