AI를 이용해 초음파 국소 현미경 (ULM)의 해상도 높인다.

(Looking at an ultrasound image, Shin points to a region of the brain showing strong microbubble activity from a nerve stimulation test. Credit: Elizabeth Bello, Beckman Institute Communications Office)

CT나 MRI 기술과 마찬가지로 초음파를 이용한 진단 기술도 나날이 발전하고 있습니다. 최근에 크게 발전한 초음파 진단 기술 중 하나는 초음파 국소 현미경 (ULM, ultrasound localization microscopy)입니다. 이 기술은 미세한 공기 방울을 이용해 여기에 반사된 초음파 데이터를 수집해 현미경처럼 자세히 혈관을 들여다보는 방법입니다.

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베크만 고등 과학기술 연구소 (Beckman Institute for Advanced Science and Technology)의 과학자들은 AI를 이용해 더 고해상도의 ULM 이미지를 얻는 기술을 개발했습니다.

더 고해상도의 ULM 이미지를 얻기 위해서는 수 마이크로미터에 불과한 공기 방울을 더 많이 주입해야 하는데, 이 데이터를 처리하는데 상당한 시간과 비용이 들어갑니다.

연구팀은 GAN (generative adversarial network)을 이용해 현실적인 미세 거품 모델을 만들고 DECODE (deep context-aware neural network) 알고리즘을 통해 학습했습니다. 그 결과 ULM 이미지의 품질을 높이고 처리 속도도 크게 높일 수 있었습니다.

최근 이미지 판독 및 처리 부분에서 AI의 활용 사례가 점점 늘어나고 있는데, 앞으로 성과가 궁금합니다.

참고

https://medicalxpress.com/news/2024-04-advancing-high-resolution-ultrasound-imaging.html

YiRang Shin et al, Context-aware deep learning enables high-efficacy localization of high concentration microbubbles for super-resolution ultrasound localization microscopy, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-47154-2

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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