장기간 저장한 혈액 수혈 괜찮을까…AI가 품질 검사한다
AI 기반 홀로그래피 기술로 일정 기간 저장된 적혈구세포의 품질을 정확하게 검사하는 기술 환자에게 깨끗하고 건강한 적혈구 주입 가능해…수술 후 수혈 부작용 발생 최소화에 도움 대구경북과학기술원 DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수팀이 적혈구 세포의 중요한 정보 추출 및 품질 검사를 자동으로 진행하는 AI 홀로그래피 시스템 을 개발했다고 5일 밝혔다. 수혈 목적으로 일정 기간 저장된 적혈구에 대한 정확한 품질검사를 통해 환자에게 보다 깨끗하고 건강한 적혈구 주입을 가능하게 하는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다. 적혈구는 산소 운반 역할을 하는 혈액의 주요 성분이다. 헌혈을 통해 얻은 적혈구는 필요할 때 수혈되기까지 일정기간의 저장기간을 거친다. 이 때문에 수혈 전 건강한 적혈구인지에 대한 판단이 반드시 필요하다. 건강하지 못한 적혈구는 제 기능을 못할뿐더러 급성 폐 손상 등 치명적인 부작용으로까지 이어진다. 현재는 영상 기반 적혈구 분석 기술을 활용하고 있다. 이 기술은 적혈구 세포를 염색처리 후 관찰하기 때문에 적혈구 세포의 3차원 구조를 파괴하는 침습적인 방법이다. 또 적혈구 세포의 3차원 형상 밀도 변화 및 운동성과 같은 상태 변화를 고속으로 분석하는 데에 기술적인 한계가 존재한다. DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수 오른쪽 하단 와 연구팀 사진 DGIST 이를 극복하기 위해 문인규 교수 연구팀은 홀로그래피 기반 적혈구세포 분할 및 분류 기술 을 개발했으나 이 기술은 분석 전 여러 전처리 알고리즘이 필요하기 때문에 시간이 오래 소요되고 정확한 분석·분류 등에 어려움이 있었다. 이에 문 교수팀은 홀로그래피 기술로 획득한 적혈구 3차원 구조 영상데이터와 생성적 적대 신경망 기술을 결합해 일정 기간 동안 저장된 적혈구의 품질을 자동으로 검사하는 AI 홀로그래피 시스템 개발에 성공했다. 상생적 적대 신경망 기술은 진짜 같은 가짜 이미지를 만들어내는 AI 기술로 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목받고 있다. 실제 인물의 사진을 바탕으로 허구의 인물 사진을 만들어내는 등의 적용사례가 있다. 연구팀에 따르면 이번에 개발한 기술을 활용할 경우 적혈구세포의 3차원 구조 영상 자동분석 알고리즘 적용을 통해 적혈구세포의 중요한 판단 값을 자동으로 추출할 수 있고 품질 검사도 가능하다. 특히 기존 기술에서 요구됐던 침습적인 방법이나 전처리 절차가 필요 없어 정밀하고 간단한 적혈구 품질 검사가 가능하다. 문 교수는 이번 기술은 수혈 목적으로 저장된 적혈구가 저장기간에 따라 적혈구의 3차원적 형상이 변화하는 모습을 자동으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라 저장된 적혈구가 수혈이 가능한 건강한 적혈구인지를 판단하는 원천기술 이라며 저장된 적혈구세포 상태를 보다 세밀하게 확인하고 환자에게 수혈 전에 안전한 적혈구인지를 검사할 수 있어 향후 수혈 후 부작용 발생 최소화에 도움이 될 것으로 기대된다 고 말했다.
대구 5일 대구경북과학기술원 DGIST 로봇및기계전자공학과 문인규 교수팀이 적혈구 세포의 중요한 정보 추출 및 품질 검사를 자동으로 진행하는 AI 홀로그래피 시스템 을 개발했다고 밝혔으며, 이 기술은 적혈구 세포의 3차원 구조 영상데이터와 생성적 적대 신경망 기술을 결합해 일정 기간 저장된 적혈구의 품질을 자동으로 검사하는 기술로 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목받고 있는 상생적 적대 신경망 기술은 진짜 같은 가짜 이미지를 만들어내는 AI 기술로 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목받고 있다.