'광음향 현상'을 이용한 영상 기법은 조영제가 필요한 CT(컴퓨터 단층촬영)나 MRI(자기공명영상)을 대체할 수 있는 미래 기술로 각광을 받았다. 그러나 촬영하는 깊이가 깊어질수록 해상도가 떨어진다는 단점이 존재했다. 해상도를 높이려면 같은 영역을 여러번 촬영해야 해 속도가 떨어졌고, 즉각적 반응을 확인해야 하는 연구에는 활용하기 어려웠다.
광음향 현상을 이용한 촬영의 단점을 해결할 수 있는 기술이 개발됐다. POSTECH IT융합·기계공학과 김철홍 교수 연구팀은 16일 미국 CALTECH 리흥 왕 교수 연구팀가 함께 딥러닝을 이용해 영상 속도는 높이고 생체 부담은 줄이는 기술을 개발했다.
이번 연구 결과는 광학분야 학술지 빛:과학과 응용(Light Science&Application)에 지난 12일 게재됐다. 연구에는 IT융합·기계공학과 박사과정 김종범씨와 기계공학과 이승철 교수, 석사과정 김규원씨가 참여했다.
광음향 현상은 빛이 열로 변하는 과정에서 물질이 팽창하며 내는 소리다. 자연에서도 이러한 현상을 찾을 수 있다. 가령 번개가 치면 잠시 후 천둥소리가 들리는데, 이는 번개가 지나간 자리의 주변 물질이 빛을 흡수하고 빛이 열로 변하며 물질이 팽창해 내는 소리다.
연구팀이 개발한 기술은 영상 숫자를 10배 이상 줄이며 속도는 12배까지 향상시켰다. 기존의 광음향 현미경이 30초가 걸렸던 작업이라면, 이번 기술을 활용하면 2.5초면 되는 것이다.
향후 약물의 순간적 반응과 혈관 구조 정보가 필요한 혈관성 질환 등의 전임상 혹은 임상 연구에서 광음화 영상 기법을 활용할 가능성이 이번 연구를 통해 생겼다. 생체에 쬐어야 하는 레이저의 양 뿐 아니라 촬영 시간이 단축된 점도 장점이다.
