한국외국어대학교는 바이오메디컬공학부 박사과정 이가원 학생이 개발한 인공지능 기반 MRI 정규화(harmonization) 기술이 세계적인 신경영상 분야 학술지 NeuroImage 2025년 7월호에 게재됐다고 밝혔다.
해당 기술은 다양한 병원과 MRI 장비에서 촬영된 뇌 영상을 정규화해 보다 일관된 분석을 가능하게 하는 방법으로, 향후 뇌과학 연구 및 의료영상 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다. 병원마다 사용하는 MRI 장비나 촬영 조건이 다르기 때문에, 같은 사람을 촬영한 영상이라도 외형상 차이가 발생할 수 있다. 이 같은 장비 간 차이는 다기관 연구 시 분석의 정확도를 저해하는 주요 요인으로 지적돼 왔다.
이가원 학생이 주도한 이번 연구는 ‘PhyCHarm(Physics-Constrained Harmonization)’이라 불리는 알고리즘을 개발한 것이 핵심이다. PhyCHarm은 MRI의 물리적 신호 생성 원리인 Bloch 방정식을 인공지능 모델에 통합함으로써, 단순한 이미지 간 유사성 확보를 넘어 생물학적 정보의 정밀한 보존을 실현했다.
연구팀은 서울대학교병원을 비롯한 다수 기관의 다양한 MRI 장비로 촬영한 뇌 영상 데이터를 활용해 기술의 성능을 검증했다. 실험 결과, PhyCHarm은 기존 정규화 모델에 비해 영상 품질을 보다 균일하게 유지하는 동시에, 뇌의 회색질과 백질을 정밀하게 구분하는 데 성공했다. 뇌 영상의 구조 유사도를 나타내는 SSIM 지표는 최대 0.9579에 달했으며, 뇌 조직 분할 정확도(Dice score) 또한 회색질과 백질 모두에서 최고 수준을 기록했다.
이번 논문의 제1저자인 이가원 학생은 연구 전 과정을 주도했으며, 지도교수 오세홍 교수는 “물리 모델과 인공지능을 결합한 독창적 접근으로, 향후 의료영상 정규화 기술의 새로운 기준이 될 수 있다”고 밝혔다.
이가원 학생은 한국외대 바이오메디컬공학부 1회 입학생으로, 오는 2026년 2월 박사학위 취득을 앞두고 있다. 다기관 뇌영상 분석 및 영상 기반 인공지능 알고리즘 개발 등 다양한 연구를 주도해왔으며, 향후 의생명공학 및 의료 AI 분야의 핵심 연구자로의 성장이 기대된다.