-DGIST황재윤교수팀,초음파빔형태를실시간자유자재로구성할수있도록하는딥러닝네트워크및학습프레임워크제안-국제학술지인IEEETransactionsonUltrasonics,Ferroelectrics,andFrequencyControl에12월호표지논문게재-알츠하이머,우울증,통증등초음파뇌자극․치료분야에서환자맞춤형정밀자극기술개발로이어질것으로기대돼DGIST(총장국양)전기전자컴퓨터공학과황재윤교수팀은홀로그램원리를기반으로집속초음파형태를자유자재로실시간구성할수있는딥러닝기반초음파홀로그램생성프레임워크기술을개발했다.향후정밀함이필요한뇌자극․치료분야에서기반기술로써활용될수있을것으로기대된다.초음파는태아검사를위해서사용될만큼안전한기술이다.수술없이심부영역을자극할수있어최근에는뇌자극및치료등을위한방법이연구되고있으며,실제초음파뇌자극을통해알츠하이머,우울증,통증등질병이호전됐다는결과가발표됐다.하지만현재기술로는초음파를한개의작은점혹은큰원형태로집속하여자극에사용하기때문에여러영역이상호작용하는뇌의관련영역들을동시에선택적으로자극하기어렵다는문제점이있다.이를위한해결책으로홀로그램원리를이용하여원하는영역에자유자재로초음파를집속할수있는기술이제안되었지만,정확도가낮고홀로그램을생성하기위한계산시간이오래걸린다는한계가있다.DGIST황재윤교수연구팀은이를해결하기위해초음파홀로그램생성을학습하여자유롭고정확한초음파집속을실시간으로구현할수있는딥러닝기반학습프레임워크를제안했다.그결과황교수팀은기존초음파홀로그램생성알고리즘방법대비최대약400배나빠른실시간에가까운홀로그램생성시간을보이면서도더정확하게초음파를원하는형태로집속시킬수있음을보였다.연구팀이제안한딥러닝기반학습프레임워크는자기지도학습방식으로초음파홀로그램생성을학습한다.자기지도학습이란정답이없는데이터를가지고스스로규칙을찾아정답을찾을수있도록학습하는방법이다.연구팀은초음파홀로그램생성을학습하기위한방법론,초음파홀로그램생성에최적화된딥러닝네트워크,새로운손실함수등을제안하였으며,시뮬레이션과실제실험을통해각구성요소의유효성,우수성을증명했다.DGIST전기전자컴퓨터공학과황재윤교수는비교적최근에제안된초음파홀로그램에딥러닝기술을접목했고,결과적으로자유자재로신속,정확하게초음파빔의형태를생성하고변화할수있는기술을개발하게됐다며,이번연구결과가맞춤형정밀뇌자극기술과초음파전반적인분야(초음파영상,열적치료등)에서활용되기를기대한다.고밝혔다.한편,이번연구는과학기술정보통신부의4대과학기술원공동연구프로젝트지원을받아수행됐으며,DGIST정보통신융합연구소이문환연구원,전기전자컴퓨터공학과류하민,윤상연박사과정생을비롯해GIST김태교수팀이참여했다.연구결과는관련분야국제학술지인IEEETransactionsonUltrasonics,Ferroelectrics,andFrequencyControl에12월호표지논문으로게재됐다.연구결과개요DeepLearning-BasedFrameworkforFastandAccurateAcousticHologramGeneration(MoonHwanLee(DGIST),HahMinLew(DGIST),SangyeonYoun(DGIST),TaeKim(GIST)andJaeYounHwang(DGIST))(IEEETransactionsonUltrasonics,Ferroelectrics,andFrequencyControl,on-linepublishedonNov.,4th,2022)음향홀로그래피는비접촉입자조작,비침습적신경변조및의료영상과같은다양한응용분야에서주목을받고있다.그러나음향홀로그램을생성하는방법에대한연구는적으며,기존의음향홀로그램알고리즘조차빠르고정확한음향홀로그램생성에제한적인성능을보여새로운응용분야의발전을저해하고있다.우리는본연구에서빠르고정확한음향홀로그램생성을달성하기위해딥러닝기반프레임워크를제안한다.이프레임워크는자동인코더구조를가지고있어주어진정답이필요없는비지도학습으로구현되었다.프레임워크를위해우리는홀로그램생성의비지도학습에적절하도록새롭게개발한홀로그램생성네트워크(Holographicultrasdoundgenerationnetwork,HU-Net)와에너지효율적초음파집속을위해고안된새로운손실함수를보였다.더나아가,여러홀로그램기기(초음파변환자)를고려하기위해,물리적한계층을제안하였다.3D프린팅렌즈를붙인단일소자초음파변환자와2차원배열형초음파변환자와같이두가지다른홀로그램기기에대해시뮬레이션과실험적연구를수행하였다.제안하는프레임워크는반복각스펙트럼접근법과현재최고수준의반복최적화방법인Diff-PAT과비교되었다.시뮬레이션연구에서,제안하는프레임워크는반복각스펙트럼접근법보다높고Diff-PAT와비슷한재구성품질을수백배더빠른속도로보였다.실험연구에서,프레임워크는각기다른방법을이용해제작된3D프린팅렌즈를이용하여평가되었으며,재구성품질에미치는렌즈의물리적영향이논의되었다.여러경우에대한제안하는프레임워크의결과는우리프레임워크가기존의다른초음파홀로그램응용을위한매우유용한대안도구가될수있으며새로운의료분야응용을확장할수있음을시사한다.연구결과문답Q.이번성과무엇이다른가?초음파홀로그램은초음파를원하는영역에집속시키기위한비교적새로운개념인데,기존에는그정확도가낮고홀로그램을생성하는계산시간이수초에서수십초정도로느렸다.따라서최근초음파를이용하는뇌자극과같은연구분야에서실시간정밀자극을위한목적으로활용하기에는어려움이따랐다.본연구에서는딥러닝을기반으로초음파홀로그램생성학습프레임워크를제안하고실시간으로초음파를원하는영역에정확하게집속시킬수있다는점을보였다는점에서기존연구와다르다고할수있다.Q.어디에쓸수있나?최근연구가활발해지고있는초음파뇌자극기술은현재단일소자초음파변환자를이용하여단순히한개의점혹은큰원에초음파를조사하는방식이다.하지만최근여러영역이상호작용하는뇌기전을고려하기위해관련영역을동시에자극하는것이더좋은효과를보일수있음이밝혀졌다.따라서뇌심부다수영역동시자극및효과향상에있어제안하는프레임워크가적용될수있을것이라고기대하고있다.Q.실용화까지필요한시간과과제는?현재초음파뇌자극은전임상실험을통해알츠하이머,우울증,통증등여러질병들을호전시키는결과를보였다.또한임상에서도그효과를보여최근파킨슨병에대해FDA승인을받은바있다.하지만인체기관중에서도중요한뇌를다루는만큼실생활에서접하기까지는질병호전메커니즘규명,안정성검증등많은연구가더필요하다.Q.연구를시작한계기는?본연구팀은고주파초음파를이용한단일세포자극및분석에대해오랫동안연구를진행해왔다.세포와비교하여뇌는더욱복잡한기전이존재하는인체기관인데도불구하고초음파를뇌전체혹은단일영역에만조사하는부분에대해의문을느꼈고이를해결하기위해초음파홀로그램에딥러닝을접목하여초음파기반정밀뇌자극․치료기술의기반을마련하고자하였다.Q.어떤의미가있는가?알츠하이머,우울증,통증등치료제가없거나약물치료에의존하여부작용․중독을낳는뇌질환에대해최근초음파뇌자극이효능을보이는데실제부작용없는임상활용을위해서는정밀한자극이필수적일것이다.제안하는프레임워크는이러한목적을달성할수있는기반을마련하는기술로서의미가크며,이외에도초음파집속을필요로하는초음파영상,열적치료등의분야에서도활용될수있다는점에서의미가있다고할수있다.Q.꼭이루고싶은목표는?제안하는프레임워크를기반으로초음파정밀뇌자극․치료기술을개발하여안전한뇌질환치료에기여하고싶다.그림설명[그림1]IEEETransactionsonUltrasonics,Ferroelectrics,andFrequencyControl"12월호표지논문게재[이 게시물은 최고관리자님에 의해 2023-03-10 10:33:21 연구성과에서 복사 됨]
2023. 2. 23
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