AI와 현미경이 만나면? 단 한 번의 촬영으로 세포 내부까지 보는 AI 기술 공개

Single Exposure Quantitative Phase Imaging
with a Conventional Microscope using Diffusion Models

단일 노출로 세포를 15~20% 더 선명하게 – AI가 해결한 위상 이미징의 난제

세포를 연구하는 과학자들은 현미경을 통해 미세한 구조를 관찰한다. 하지만 우리가 흔히 보는 현미경 이미지는 세포의 표면만 보여줄 뿐, 내부 구조를 정밀하게 파악하기는 어렵다. 그렇다면 세포 내부를 더 자세히 볼 방법은 없을까? 독일 Center for Advanced Systems Understanding 연구 센터를 포함한 영국, 폴란드 연구 기관들이 협력하여 진행한 연구 논문에 따르면, 인공지능(AI) 기반 기술이 단 한 번의 촬영만으로 세포의 3D 형태를 정밀하게 분석할 수 있도록 돕고 있다.

기존의 위상 이미징(Quantitative Phase Imaging, QPI) 기술은 세포 내부 구조를 시각화하는 강력한 도구지만, 여러 장의 사진을 찍어야 하고 복잡한 계산이 필요했다. 그러나 이번 연구에서는 색수차(Chromatic Aberration)를 활용해 단 한 번의 촬영으로 여러 초점의 이미지를 생성하고, AI 기반 확산 모델(Diffusion Model)을 적용해 기존보다 15~20% 향상된 위상 복원 정확도를 달성했다. 쉽게 말해, AI를 활용해 현미경의 성능을 극대화한 것이다.

‘제로-미언 확산 모델’로 MS-SSIM 0.97 달성 – AI가 현미경을 더 똑똑하게 만든다

현미경이 단순히 사물을 확대하는 도구였던 시대는 지났다. 이제 AI가 현미경을 더 똑똑하게 만들어, 기존에 볼 수 없던 세포 내부까지 정밀하게 보여준다. 특히 이번 연구에서는 ‘확산 모델(Diffusion Model)’이라는 AI 기법을 활용했다. 확산 모델은 이미지에서 노이즈(잡음)를 제거하는 데 탁월한 능력을 가진 기술로, 최근 AI 이미지 생성에서도 널리 활용되고 있다.

연구진이 개발한 ‘제로-미언 확산(Zero-Mean Diffusion, ZMD)’ 기법은 기존 확산 모델과 달리 데이터 정규화 없이 정량적 위상 복원을 수행할 수 있도록 설계되었다. 기존 위상 이미징 기술(TIE 방식)은 여러 장의 사진을 찍고 이를 분석해야 하는 불편함이 있었다. 하지만 이번 연구에서는 색수차를 이용해 단 한 번의 촬영만으로 여러 초점 거리를 가진 이미지를 만들어내고, AI를 활용해 이를 보정하는 방식으로 문제를 해결했다.

실험 결과, 기존 방식과 비교해 ZMD 기법은 평균 구조 유사도 지수(MS-SSIM)에서 0.97을 기록하며 기존 TIE(0.91)보다 높은 성능을 보였다. 또한 평균 절대 오차(MAE) 역시 기존 방법보다 40% 감소한 0.06을 기록하며 정밀도가 향상되었다.

임상 샘플에서 12% 향상된 세포 구조 복원

이 연구에서 가장 혁신적인 점은 “단 한 번의 촬영만으로” 위상 이미지를 얻을 수 있다는 것이다. 기존 기술은 여러 번 초점을 바꿔 촬영해야 했기 때문에 시간이 오래 걸리고 정확한 결과를 얻기도 어려웠다. 그러나 AI를 활용한 새로운 방식은 기존 현미경을 그대로 사용하면서도 실험의 복잡성을 줄이고 효율성을 높여준다.

연구진은 임상 적용 가능성을 확인하기 위해 실제 환자의 소변 샘플을 활용해 AI 기반 위상 이미징 실험을 진행했다. 그 결과, 기존 방법(TIE)보다 12% 더 높은 정확도로 적혈구와 상피세포의 미세 구조를 복원하는 데 성공했다. 또한 기존 방식에서는 관찰되지 않았던 세포 내부의 작은 구조까지도 포착할 수 있어, 향후 병리학적 진단에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 보인다.

더욱 흥미로운 점은 이 기술이 일반적인 연구실이나 병원에서도 쉽게 적용될 수 있다는 것이다. 특수 장비 없이 기존의 광학 현미경과 상용 RGB 카메라만으로 구현할 수 있어 상용화 가능성이 높다. 즉, 이 기술이 상용화된다면, 병리학자나 연구자들은 더 빠르고 정확한 방식으로 세포를 분석할 수 있게 된다.

20배 빨라진 실시간 이미징 – AI와 현미경의 만남이 가져올 의료 혁신

이 기술이 발전하면 생물학 및 의료 분야에서 큰 변화를 가져올 수 있다. 예를 들어, 암세포를 더 정확하게 구별하는데 활용되거나, 세균 및 바이러스 감염 여부를 더욱 빠르게 진단할 수도 있다. 또한, 연구자들이 실험 데이터를 수집하는 데 걸리는 시간을 줄여주고, 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있다. 실제로 연구진은 이 기술을 활용해 실시간 위상 이미징이 가능한 AI 기반 현미경 시스템을 구축 중이며, 초기 테스트에서 기존 대비 20배 빠른 속도로 위상 정보를 분석할 수 있음이 확인되었다.


FAQ

Q: AI 기반 위상 이미징 기술이 기존 현미경 기술과 어떤 점에서 다른가요?

A: AI 기반 위상 이미징 기술은 단 한 번의 촬영만으로 세포의 3D 구조를 분석할 수 있어 기존 기술보다 15~20% 향상된 정확도를 제공합니다. 색수차를 활용해 여러 초점의 이미지를 생성하고, ‘제로-미언 확산(ZMD)’ 모델로 이를 처리하여 기존에 볼 수 없었던 세포 내부 구조까지 관찰할 수 있습니다. 또한 기존 현미경과 상용 RGB 카메라만으로 구현 가능해 접근성이 높습니다.

Q: 이 기술이 의료 및 생물학 연구에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상되나요?

A: 이 기술은 암세포 구별, 세균 및 바이러스 감염 진단 등의 임상 분야에서 더 빠르고 정확한 결과를 제공할 것으로 기대됩니다. 실제 환자 소변 샘플 실험에서 기존 방법보다 12% 높은 정확도로 세포 구조를 복원했으며, 기존에 관찰되지 않았던 미세 구조까지 포착할 수 있습니다. 또한 초기 테스트에서 기존 대비 20배 빠른 속도로 위상 정보를 분석할 수 있어 연구 효율성을 크게 높일 것입니다.

Q: 이 새로운 기술은 어느 정도까지 상용화될 수 있나요?

A: 이 기술은 특수 장비 없이 기존의 광학 현미경과 상용 RGB 카메라만으로 구현 가능해 상용화 가능성이 매우 높습니다. 연구진은 이미 실시간 위상 이미징이 가능한 AI 기반 현미경 시스템을 구축 중이며, 일반 연구실이나 병원에서도 쉽게 적용할 수 있도록 개발되고 있습니다. 따라서 가까운 미래에 병리학자와 연구자들이 이 기술을 일상적으로 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다.

해당 기사에서 인용한 논문 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 

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