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최근 인공지능 기술은 의료 영상 개선, 복원, 분석, 분류, 병 검진, 퓨전 영상 등 의료 (바이오) 영역에 적용되고 있습니다. 본 연구실에서는 더 나은 헬스케어를 위해 의료 데이터, 의료기기 시스템, 임상적 지식, 병리학적 특성을 기반으로 한 첨단 인공지능 기술을 적용 및 개발하고 있습니다. 이 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서 본 연구팀은 기존 학문의 틀을 벗어나 영상 신호 처리 기술, 컴퓨터 사이언스, 데이터 사이언스 등 다양한 방향으로 접근하고 있습니다. 또한 MRI, CT, 의료 초음파 등의 첨단 의료기기가 있는 양산부산대학교병원과 부산의료원과 협력하고 있습니다. 병원 내 의료 전문가와 미팅을 통해서 의료 지식을 얻고 환자의 데이터를 얻고 있습니다.

이 프로젝트는 상용화된 의료 초음파 시스템과 개발 중인 연구용 시스템을 이용하여 다양한 기능적 영상 (functional Imaging) 개발을 목표로 하고 있습니다. 의료 초음파는 상대적으로 깊은 영역을 저비용, 실시간으로 관찰할 수 있고 매우 안전하기 때문에 여러 질병 검사에 사용되고 있습니다. 본 연구팀은 혈류 속도 및 방향 검출, 관류 측정, 미세혈관 영상화, 근육 탄성도 측정, 종양 검출, 삼차원 파노라마 영상을 중심으로 개발하고 있습니다. 또 다른 연구 주제는 광음 향 시스템 및 영상 개발입니다. 광음향 기술은 빛(레이저)과 초음파 기술을 이용하여 혈관의 높은 대조도 및 산소포화도 정보를 얻을 수 있는 장점이 있습니다. 장기적인 목표는 의료 초음파와 광음향 기술을 결합하여 더 적은 비용으로 더 높은 진단 능력을 얻어내는 것입니다. 이를 위해서 질병 모델을 구축, 시스템 개발, 데이터 획득, 첨단 신호처리 (기계학습), 영상화, 시뮬레이션 검사, 동물 검사, 체내 외 검사를 병행하고 있습니다.

근적외선 분광법 (NIRS) 는 근적외선 영역대 (파장 650-1000 nm)의 레이저를 이용하여 뇌를 영상화하는 기술입니다. 장비에 정착되어 있는 센서들이 레이저를 뇌조직에 투과하면, 빛에너지는 뇌의 혈액 세포에 의해서 흡수됩니다. 따라서 뇌 조직을 지나서 수신 센서에 감지된 빛에너지를 분석하면 조직 내의 헤모글로빈의 농도와 산소 결합을 검출할 수 있습니다. 상대적으로 안전하고 휴대하기 쉬운 장점이 있어서 인지 뇌 과학, 뇌 활성화 연구, 뇌 질환 연구 등에 널리 활용되고 있습니다. 하지만 NIRS에서의 가장 큰 문제점 중 하나는 피실험자의 움직임에 의한 왜곡(artifact)이 뇌 신호 검출에 방해하는 점입니다. 일반적으로 뇌 신호의 패턴은 잘 알려져 있어서 수학적 모델로 나타낼 수 있지만 움직임에 의한 왜곡은 피실험자에 따라서, 움직임의 형태에 따라서 일정하지 않기 때문에 패턴 예측이 매우 어렵습니다. 따라서 본 연구에서는 기존의 물리적, 수학적 모델에 기반으로 한 방법 대신 기계 학습을 통하여 복잡한 패턴에 대응하는 모형으로 대체하여 뇌 신호 검출의 효율을 향상하려고 합니다. 이후 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애 환자의 데이터에 적용하여 일반인과 구분되는 뇌 활성 부분을 살펴볼 것입니다. 현재 한국 과학 기초연구원 연구진들과 일본 주오 대학교 팀과 협업하고 있습니다.