AI 홀로그래피 기술로 건강한 혈액 알아낸다
DGIST 문인규 교수팀 혈액 검사법 개발 혈액. 게티이미지 제공 파이낸셜뉴스 대구경북과학기술원 DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수팀이 간단하고 빠르게 수혈 받을 혈액 품질을 자동으로 검사할 수 있는 인공지능 AI 홀로그래피 시스템을 개발했다. 이 기술은 홀로그래피 기술과 인공지능 AI 기술을 결합해 검사전 혈액에 화학적이거나 물리적 처리가 필요없다. 문인규 교수는 10일 수혈하기 위한 적혈구를 저장기간에 따라 변화하는 3차원적 형상을 자동으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라 수혈이 가능한 건강한 적혈구인지를 판단하는 원천기술 이라고 설명했다. 또한 문 교수는 저장된 적혈구세포 상태를 보다 세밀하게 확인하고 환자에게 수혈 전에 안전한 적혈구인지를 검사할 수 있어 향후 수혈 후 부작용 발생 최소화하는데 도움이 될 것 이라고 말했다. 적혈구는 산소를 운반하는 혈액의 주성분이다. 헌혈로 얻은 적혈구는 필요할 때 수혈되기까지 일정기간 저장해 수혈 전 건강한 적혈구인지를 확인해야 한다. 건강하지 못한 적혈구는 급성 폐 손상 등 치명적인 부작용으로까지 이어질 수 있다. 건강한 적혈구 discocyte 는 둥그런 원판 모양이지만 시간이 지나면 막에 짧은 돌기가 나 있는 유극적혈구 echinocyte 로 변한다. 더 오래 되면 구 모양의 구상적혈구 spherocytosis 로 바뀐다. 오래된 적혈구는 혈액 속 산소와 이온 전달 능력이 떨어진다. 대구경북과학기술원 DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수팀이 개발한 기술을 이용해 8일 윗줄 왼쪽 첫번째 부터 최대 57일 아래줄 오른쪽 첫번째 까지 저장한 적혈구를 살펴본 결과 저장기간이 짧은 적혈구는 둥그런 원판모양의 적혈구가 많았으나 57일된 적혈구는 구상적혈구와 유극적혈구가 많이 확인됐다. DGIST 제공 연구진은 홀로그래피 기술로 획득한 적혈구 3차원구조 영상데이터와 생성적 적대 신경망 기술 GAN 을 결합했다. 연구진은 이 기술을 이용해 8일부터 최대 57일 저장해 놓은 적혈구를 검사했다. 그결과 홀로그래피 영상에서 초당 150개 이상의 적혈구세포를 분할하고 동시에 분류해냈다. 또 8일 저장한 혈액에는 둥그런 원판모양의 적혈구가 많았으나 57일 저장한 혈액은 구상적혈구와 유극적혈구가 더 많이 확인됐다. 문 교수는 앞으로 혈액관련 난치병 치료와 진단용 도구개발을 위해 혈액을 구성하는 적혈구 백혈구 및 혈소판 특성을 홀로그래피 기술로 고속으로 자동 분석할 수 있는 방법 개발 연구를 진행할 예정 이라고 말했다.
수경북과학기술원 DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수팀이 간단하고 빠르게 수혈 받을 혈액 품질을 자동으로 검사할 수 있는 인공지능 AI 홀로그래피 시스템을 개발했는데, 이 기술은 홀로그래피 기술과 인공지능 AI 기술을 결합해 검사전 혈액에 화학적이거나 물리적 처리가 필요없어 향후 수혈 후 부작용 발생 최소화하는데 도움이 될 것으로 보인다.