15.5배 영상 심도 향상된 광학 영상 기술 개발

의료, 정밀 계측 분야에서 중추적인 역할을 하는 현미경 시스템은 영상 심도와 해상도 사이에 피할 수 없는 상충 관계를 가진다.

고해상도 현미경 시스템은 필연적으로 영상 심도의 저하를 수반하며, 이는 피사체의 고해상도 영상 취득이 가능한 깊이를 제한한다. 이러한 물리적 제약으로 삼차원 시편을 이미징할 때 초점 조정이 필수적이며, 이 과정은 상당한 시간과 비용을 요구하는 한계점으로 작용한다.

이같은 물리적 한계를 극복하기 위해 광 위상 구조를 이용한 기술들이 보고되고 있으며, 그 중 이진 광 위상 구조를 이용해 영상 심도를 확장하는 기술이 주목받고 있다.

이진 광 위상 구조를 이용한 영상 심도 확장 기술은 두 개의 단차로 구성된 투명 광학 소자를 사용해 높은 광 효율과 대칭된 초점을 제공하며, 제작 용이성을 특장점으로 가진다.
하지만, 이진 광 이상 구조는 구조의 특성으로 인해 미분 불가능한 문제가 발생해 딥러닝 기반 설계가 어려울 뿐만 아니라 영상 복원 알고리즘 작성 시 설계 자유도를 제한하기 때문에 영상 심도 확장 능력이 제한적이라는(<9배) 한계가 존재한다.

이진 광 위상 구조는 형상적인 특징으로 인해 미분 불가능한 문제가 발생해 딥러닝 기반 설계가 어려울 뿐만 아니라 영상 복원 알고리즘 작성 시 설계 자유도를 제한하기 때문에 영상 심도 확장 능력이 제한적이었다

국내 연구진이 광학 현미경의 15.5배 영상 심도 향상이 가능한 이진 광 위상 구조(Binary phase filter, BPF) 및 영상 복원 알고리즘을 개발해 첨단 의료진단 장비 및 반도체 계측장비 등에 적용이 기대된다.

한국연구재단(이사장 이광복)은 연세대학교 주철민 교수 연구팀이 딥러닝 기반 고심도 산술 영상 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 동반돼 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 자유도가 제한돼 심도 확장 능력이 한정적이었다(<9배).

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.

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

이진 광 위상 구조는 두 개의 단차로 구성된 투명 광학 소자로 제작이 쉽고, 대량 생산이 가능한 강점이 있다. 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 활용을 기대할 수 있다.

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.

한편, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자 지원 사업으로 수행된 이번 연구 성과는 광학 분야 국제학술지 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications)’에 11월 13일 게재됐다.