KAIST는 전기및전자공학부 강익성 교수 연구팀이 미국 버클리대 연구진과 공동으로 생체 조직 내부 현미경 이미지의 왜곡을 보정하는 인공지능 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.

이번 기술은 추가적인 광학 장비 없이도 흐릿한 이미지를 선명하게 복원하는 소프트웨어 기반 방식이다. 기존에는 파면 센서 등 고가 장비를 활용해 빛의 왜곡을 측정·보정해야 했다. 하지만, 연구팀은 이미 촬영된 이미지 데이터를 활용해 왜곡을 역산하는 알고리즘을 구현했다.

연구팀은 신경장 모델 기반 기계학습을 적용했다. 빛이 생체 조직을 통과하며 발생하는 왜곡과 미세한 움직임, 장비 오차까지 동시에 보정하는 통합 기술이다. 이를 통해 생체 깊은 곳에서도 고해상도·고대비 이미지를 안정적으로 확보할 수 있게 됐다.

이광자 형광 현미경은 살아있는 조직 깊은 영역을 관찰할 수 있는 핵심 장비지만, 두꺼운 조직을 통과하는 과정에서 빛이 굴절되며 이미지가 흐려지는 한계가 있었다. 이번 연구는 이러한 광학 수차를 소프트웨어로 해결했다는 점에서 의미가 있다.

강익성 교수는 “광학과 인공지능을 결합해 생체 내부를 더 정밀하게 관찰할 수 있는 기반을 마련했다”며 “향후 지능형 광학 이미징 시스템으로 발전시키겠다”고 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 메소드’에 4월 13일 게재됐다.