한국표준과학연구원이 인공지능을 활용해 주사전자현미경으로 촬영한 생물학 시료의 2차원 단면 이미지를 3차원 구조로 빠르게 재구성할 수 있는 영상 분할 기술을 개발했습니다.

주사전자현미경은 세포 내부를 수십 나노미터 간격으로 연속 촬영한 단면 이미지를 이어 붙여 3차원 입체 구조로 보여주는 장비입니다. 핵심은 영상 분할입니다.

기존 영상 분할은 수백에서 수천 장의 단면 이미지를 연구자가 직접 확인하고, 세포핵이나 미토콘드리아 등 분석 대상을 일일이 표시하는 지도학습 방식이 쓰였습니다.

이는 시간과 비용이 많이 들고, 연구자의 주관적 판단과 실수로 결과의 일관성과 신뢰성 확보가 어려웠습니다.

연구진은 이를 해결하기 위해 준 지도학습 방식의 알고리즘을 개발했습니다.

일정 간격으로 사람이 정답을 표시하면, 인공지능이 인접 단면의 정답을 자동으로 표시하는 방식입니다.

예를 들어 100장의 단면 이미지 중 10장만 사람이 레이블링하면, 나머지 90장은 AI가 자동 분석해 전체 이미지를 재구성할 수 있습니다.

이를 통해 데이터 준비에 드는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

실제 쥐 뇌세포 데이터를 대상으로 시험한 결과, 정확도는 기존 방식과 3% 이내로 비슷한 수준이고, 분석 시간과 비용은 약 8분의 1 수준으로 단축됐습니다.

4096×6144의 초고해상도 대용량 데이터를 활용한 실험에서도 안정적인 성능을 보였습니다.

이번 기술은 생물학 연구뿐 아니라 반도체 결함 분석, 신소재 개발 등 영상 분석 자동화가 필요한 다양한 분야에도 활용될 전망입니다.

특히 개인정보 보호나 예산 부족으로 AI 학습 데이터를 확보하기 어려운 분야에서도 유용하게 적용할 수 있습니다.

연구 성과는 현미경 영상 분야 국제 학술지 Microscopy and Microanalysis 6월호에 게재됐으며, 해당 호의 주요 논문으로 선정됐습니다.

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