비싼 장비 없이 뇌 깊숙한 곳 선명하게 보는 AI 기술

KAIST, UC버클리와 생체 내부 이미지 왜곡 보정 기술 개발

렌즈 왜곡와 움직임, 장비 문제를 보정하는 프레임워크를 사용한 생체 이미지를 비교한 AI생성 이미지. KAIST 제공

살아 있는 뇌 깊은 곳을 선명하게 보려면 수억 원대 보정 장비가 필수다. 국내 연구팀이 이미 찍힌 이미지만으로 빛의 왜곡을 역추적해 또렷하게 되살리는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발해 추가 장비 없이도 고해상도 뇌 관찰이 가능해졌다.

KAIST는 강익성 전기및전자공학부 교수 연구팀이 나 지 미국 버클리캘리포니아대(UC버클리) 교수 연구팀과 공동으로 생체 내부를 촬영하는 현미경의 이미지 왜곡을 소프트웨어만으로 보정하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구 결과는 생명과학 분야 방법론 학술지 '네이처 메소드'에 13일(현지시간) 게재됐다.

뇌처럼 두꺼운 생체 조직 깊은 곳을 볼 때 '이광자 형광 현미경'이라는 장비를 쓴다. 파장이 긴 빛 두 개를 동시에 쏘아 조직 깊숙한 특정 지점만 빛나게 하는 방식이다. 문제는 빛이 두꺼운 조직을 통과하면서 휘고 흩어져 흐려진다는 점이다. 바로잡으려면 빛이 얼마나 휘었는지를 재는 별도의 측정 장비를 현미경에 추가해야 하는데 장비가 복잡하고 비싸다.

연구팀은 하드웨어를 추가하는 대신 소프트웨어로 문제를 풀었다. 이미 촬영된 흐릿한 이미지 데이터만을 가지고 빛이 조직을 지나며 어떻게 휘었는지를 거꾸로 계산해내는 AI 알고리즘을 만들었다. 흐릿한 사진을 보고 원래 선명한 모습을 되살리는 원리다.

형광 현미경 왜곡 보정을 위한 프레임워크. KAIST 제공

빛이 이동하는 물리 법칙도 AI 학습 과정에 반영됐다. 이미지만 깨끗하게 만드는 것이 아니라 빛이 어떤 경로로 휘었는지를 물리적으로 추적한다. 덕분에 조직에 의한 왜곡뿐 아니라 살아 있는 생체의 미세한 움직임, 현미경 자체의 기계적 오차까지 한꺼번에 잡아낸다.

실험 결과 별도의 비싼 보정 장비 없이도 생체 조직 깊은 곳에서 선명하고 밝고 어두운 차이가 뚜렷한 이미지를 안정적으로 얻는 데 성공했다. 고가 장비를 갖추기 어려운 연구실에서도 정밀한 뇌 관찰이 가능해져 뇌과학 연구의 문턱을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

강익성 교수는 "광학과 인공지능 기술을 결합해 생체 내부를 더 정확하게 볼 수 있는 길을 열었다"며 "향후 현미경이 스스로 최적의 이미지를 찾아내는 지능형 광학 시스템으로 발전시킬 계획"이라고 말했다.

<참고> 
doi: 10.1038/s41592-026-03053-6

[임정우 기자 jjwl@donga.com]