▲ 딥러닝 기반 고심도 산술 영상 플랫폼, E2E-BPF 현미경의 원리 / 이진 광 위상 구조와 영상 복원 알고리즘은 공동으로 학습된다. 최적화된 이진 광 위상 구조는 광학계 조리개 단에 삽입되어 영상 심도를 확장시킨다. 이진 광 위상 구조를 이용해 측정된 영상은 영상 복원 알고리즘 통해 영상 심도 내에서 고해상도, 고대비 영상을 제공한다.(그림 및 설명=연세대학교 주철민 교수)   © 특허뉴스

국내 연구진이 광학 현미경의 15.5배 영상 심도(영상 시스템의 초점이 맞은 깊이 방향 범위) 향상이 가능한 이진 광 위상 구조(Binary phase filter, BPF / 입사되는 빛의 위상을 변조할 수 있는 투명 광학 소자) 및 영상 복원 알고리즘을 개발해 첨단 의료진단 장비 및 반도체 계측장비 등에 적용이 기대된다. 

한국연구재단은 연세대학교 주철민 교수 연구팀이 딥러닝 기반 고심도 산술 영상(다양한 산술 알고리즘과 영상 시스템을 결합해 기존 광학 영상 시스템의 한계를 극복하는 기술) 플랫폼인 이투이-비피에프(E2E-BPF) 현미경을 개발했다고 밝혔다. 

의료 및 정밀 계측 분야에서 중추적인 역할을 하는 현미경 시스템은 영상 심도와 해상도 사이에 피할 수 없는 상충 관계(trade-off)를 가진다.

고해상도, 고배율 현미경 시스템은 필연적으로 영상 심도 저하를 수반하며, 이는 피사체의 고해상도 영상 취득이 가능한 깊이를 제한한다. 따라서 삼차원 시편 영상 취득 시, 초점을 조정하는 과정이 필수적으로 동반되어 많은 시간과 비용이 드는 한계가 있다.

심도와 해상도의 상충 관계를 극복하고 영상 심도를 확장시킬 수 있는 다양한 기술 개발이 추진되는 가운데, 최근 이진 광 위상 구조를 이용한 영상 심도 확장 기술이 주목받고 있다.

하지만 지금까지 보고된 기술은 이진 광 위상 구조와 영상 복원 알고리즘의 설계 자유도(설계 과정에서 결정할 수 있는 변수나 선택의 범위)가 9배로 제한되어 심도 확장 능력이 한정적이었다.

▲ 다중 색상 형광 현미경을 통한 영상 결과 / (a)는 E2E-BPF 현미경으로 취득한 쥐 신장 조직 절편(두께: 16㎛) 영상이며, (b, d)는 (a)의 노란 점선에 해당하는 영역의 확대 영상이다. (c, e)는 일반 현미경으로 (b, d)와 동일한 영역을 취득한 결과이다. 또한 (b1, b2), (c1, c2), (d1, d2)와 (e1, e2)는 (b, c, d, e)의 흰색 점선에 해당하는 영역의 확대 영상이다. E2E-BPF 현미경은 초점의 이동 없이 다양한 깊이의 구조를 명확하게 시각화할 수 있다.(그림 및 설명=연세대학교 주철민 교수)   © 특허뉴스

연구팀은 설계 자유도를 최대화한 딥러닝 기반 이진 광 위상 구조 설계와 신경망 기반의 영상 복원 알고리즘을 결합한 공동 학습 영상 플랫폼을 개발했다. 

해당 플랫폼으로 구현된 산술 영상 시스템은 동일한 수치 조리개 현미경 대비 약 15.5배 향상된(1.2㎛ → 19㎛) 영상 심도 확장이 가능하다. 

더불어 연구팀은 딥러닝 기반의 이진 광 위상 구조 설계와 영상 복원 네트워크 공동 학습을 통하여 새로운 심도 확장 영상 플랫폼을 개발했다. 

이진 광 위상 구조는 두 개의 단차로 구성된 투명 광학 소자로 제작이 쉽고, 대량 생산이 가능한 강점이 있다. 또한, 광학계 조리개 단에 위치시키는 것만으로도 구현할 수 있어 여러 분야에 쉽게 응용 및 적용이 가능하다.

해당 플랫폼을 이용하면 영상 심도 확장이 요구되는 내시경, 병리 진단, 반도체 계측 분야에서 광범위한 활용이 기대된다. 

주철민 교수는 “세계 최고 수준의 영상 심도 확장 영상 플랫폼을 기반으로 삼차원 조직 내 종양 바이오 마커 영상화와 반도체 계측 장비에 적용성을 검토하고 있다”라며, “후속 연구를 통해 삼차원 위치 추출 기술을 개발할 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구 성과는 광학 분야 국제학술지 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications)’에 11월 13일 게재되었다.

논문명은 E2E-BPF microscope: extended depth-of-field microscopy using learning-based implementation of binary phase filter and image deconvolution 이다.