전자 현미경 이미지 품질을 높이는 인공지능

((a) EMDiffuse removes noise and restores ultrastructure information from noisy electron microscope images; (b) EMDiffuse enhances the axial resolution of volume electron microscope data. Credit: Adapted from Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-49125-z)

최근 AI는 게임에서 이미지 품질을 높이는 데 사용되고 있습니다. 여기에 저해상도 사진이나 동영상의 품질을 높이는 기술도 나날이 발전하고 있습니다. 이것도 상당히 실용적인 응용이지만, 이미지 품질 향상 기술이 게임이나 영화에만 도움이 되는 것은 아닙니다. 과학 분야에서도 크게 활약할 여지가 있습니다.

홍콩 대학의 하이보 쟝 교수와 쟈오쥔 치 교수(Professor Haibo Jiang from the Department of Chemistry and Professor Xiaojuan Qi from the Department of Electrical and Electronic Engineering at The University of Hong Kong (HKU))가 이끄는 연구팀은 3차원적인 고해상도 세포 내부 이미지를 보여주는 기술인 volume EM (vEM)의 이미지 품질을 인공지능으로 높이는 연구를 진행했습니다.

vEM은 상당한 양의 데이터를 생성하기 때문에 이를 처리하는 과정에서 많은 시간과 노력이 들어감에도 불구하고 정작 이미지 품질은 좋지 않은 경우가 많았습니다. 연구팀이 개발한 AI 툴인 EMDiffuse는 이름처럼 디퓨전 모델을 기반으로 이미지 품질을 향상시켜 미토콘드리아 같은 세포 내 소기관의 구조를 더 생생하게 확인할 수 있습니다. (사진 참조)

연구팀은 따르면 EMDiffuse 고품질의 등방성 이미지 데이터를 학습해서 저해상도 이미지를 고해상도로 바꾸는 것은 물론 스스로 감독해 이미지 품질을 더 높여 연구자들을 도울 수 있습니다. 앞으로 AI가 전자 현미경이 필요한 분야에서 과학자들을 크게 도울 수 있을 것으로 기대합니다.

참고

https://phys.org/news/2024-08-ai-driven-method-electron-microscopy.html

Chixiang Lu et al, Diffusion-based deep learning method for augmenting ultrastructural imaging and volume electron microscopy, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-49125-z

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

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