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2018년 4월 14일 토요일

딥러닝을 이용한 스마트폰 현미경


(Image of a blood smear from a cell phone camera (left), following enhancement by the algorithm (center), and taken by a lab microscope (right). Credit: .Ozcan Research Group/UCLA)


 앞서 여러 차례 소개한 것처럼 스마트폰을 진단 기기로 사용하려는 연구가 여기 저기서 진행 중입니다. 일부는 FDA 승인을 받아 의료 현장에서 사용되고 있는데, 간편하게 외래나 병실에서 휴대용 기기로 사용할 수 있고 의료 기기 이용이 제한되는 상황에서도 사용할 수 있다는 장점이 있기 때문입니다. 


 UCLA Samueli School of Engineering의 연구자들은 스마트폰과 3D프린터로 출력한 간단한 현미경 어댑터 (3D-printed microscope attachment), 그리고 딥러닝 기법을 이용해서 폐 조직 및 혈액 현미경 검체를 보다 고해상도 이미지로 변경하는 연구를 진행했습니다. 


 100달러 미만의 간단한 어댑터와 스마트폰을 이용해서 세포의 이미지를 얻는 것은 앞서 소개드린 것처럼 이제는 그렇게 어려운 일이 아닙니다. 하지만 이렇게 얻은 이미지는 대개 의료용으로 사용하는 현미경에 비해 이미지가 열악해서 최종 진단용으로 사용하기엔 적합하지 않습니다. 의료 기기 사용이 매우 제한적인 가난한 지역에서는 이것만으로도 어느 정도 의미가 있겠지만, 더 개선해야 할 필요가 있습니다. 


 UCLA의 연구팀은 딥러닝이 그 해결책이 될 수 있다고 보고 현미경과 스마트폰으로 찍은 이미지를 대조해 딥러닝 기법으로 이미지 퀄러티를 높이는 연구를 진행했습니다. 저해상도 사진이나 영상을 더 고해상도로 복원해주는 딥러닝 연구는 이미 상당히 진행되었기 때문에 이를 의료 목적으로 이용하려는 것입니다. 


 그 결과 위에서 보는 것처럼 상당히 향상된 현미경 이미지를 얻을 수 있게 되었습니다. 여전히 최종 진단은 현미경으로 보고 판단해야 하겠지만, 간단한 신속 진단 목적이나 의료기기 사용이 어려운 장소에서 유용하게 사용될 수 있을 것 같습니다. 


 개인적인 생각은 스마트폰으로 사진을 찍어 이를 전송한 후 서버에서 처리하는 방식으로 다양한 이미지를 처리하고 도움을 얻을 수 있기 때문에 앞으로 이런 방식의 서비스가 등장하지 않을까 생각합니다. 다만 환자의 의료 정보라는 민감한 정보를 다루기 때문에 보안 문제 해결이 선행되어야만 할 것입니다. 


 참고 


Yair Rivenson et al. Deep Learning Enhanced Mobile-Phone Microscopy, ACS Photonics (2018). DOI: 10.1021/acsphotonics.8b00146




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