한국외대 이가원 박사과정생, 세계적 저널 NeuroImage에 AI 기반 MRI 정규화 기술 논문 게재

한국외국어대학교(총장 박정운) 이가원(바이오메디컬공학부 박사과정) 학생이 개발한 인공지능 기반 MRI 정규화(harmonization) 기술이 세계적인 신경영상 분야 학술지 NeuroImage에 최종 게재되었다. 해당 기술은 다양한 병원과 MRI 장비에서 획득된 뇌 영상을 보다 일관되게 비교·분석할 수 있도록 돕는 방법으로, 향후 뇌과학 연구와 의료영상 분야의 큰 진전을 이끌 것으로 기대된다.

MRI는 병원마다 기계의 종류나 촬영 조건이 다르기 때문에, 같은 사람을 찍은 영상이라도 서로 다르게 보이는 경우가 많다. 이러한 장비 간 차이는 다기관 연구 시 분석 정확도를 저해하는 주요 요인으로 작용하며, 이를 해결하기 위한 정규화(harmonization) 기술의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다.

이가원 학생이 주도한 이번 연구는 MRI의 물리 원리를 기반으로 한 인공지능 알고리즘, 일명 PhyCHarm (Physics-Constrained Harmonization)을 개발한 것이 핵심이다. 이 기술은 MRI의 신호가 만들어지는 물리 공식(Bloch 방정식)을 AI 모델에 통합하여, 단순히 이미지를 ‘비슷하게’ 만드는 것이 아니라, 영상이 나타내는 실제 생물학적 정보까지 고려해 조정한다.

연구팀은 서울대학교병원을 포함한 여러 기관의 다양한 MRI 장비로 촬영된 뇌 영상 데이터를 활용해 기술을 검증했다. 그 결과, PhyCHarm은 기존 정규화 모델 대비 영상의 품질을 더욱 균일하게 유지하면서도 뇌의 회색질과 백질을 정밀하게 구분하는 데 성공했다. PhyCHarm은 기존 AI 모델들보다 영상의 품질을 더 균일하게 만들고, 뇌의 회색질·백질을 구분하는 정확도도 눈에 띄게 높였다. 예를 들어, 뇌 영상의 구조 유사도를 나타내는 SSIM 지표는 최대 0.9579까지 올랐고, 뇌 조직 분할 정확도(Dice score)도 회색질과 백질 모두에서 최고 수준을 기록했다.

이번 논문의 제1저자인 이가원 학생은 연구의 전 과정을 주도했으며, 지도교수인 오세홍 교수(한국외대 바이오메디컬공학부)는 “물리 모델과 인공지능을 결합한 독창적 접근으로, 향후 의료영상 정규화 기술의 새로운 기준이 될 수 있다”고 전했다.

이가원 학생은 한국외대 바이오메디컬공학부 1회 입학생으로, 오는 2026년 2월 박사학위 취득을 앞두고 있다. 현재까지 다기관 뇌영상 분석, 영상 기반 인공지능 알고리즘 개발 등 다양한 연구를 주도해왔으며, 향후 의생명공학 및 의료 AI 분야의 핵심 연구자로의 성장이 기대된다.

해당 논문은 NeuroImage 온라인판에 2025년 7월자로 게재 승인되었으며, 전 세계 신경영상 연구자들에게 공개될 예정이다.