3D 입체사진인 적혈구 홀로그램 통해 형태 다른 3가지 적혈구 분류

▲ 홀로그래피 현미경과 머신러닝형 AI 알고리즘을 이용한 적혈구 분류체계. 사진=연합뉴스
[일간투데이 홍정민 기자] 국내 연구팀이 간편하게 적혈구를 관찰해 건강을 진단할 수 있는 기술을 개발했다.

한국연구재단은 포항공과대학교 이상준 교수 연구팀이 디지털 홀로그래픽 현미경과 머신러닝형 인공지능(AI)을 이용해 적혈구의 노화를 진단하는 기법을 공개했다고 1일 밝혔다.

적혈구는 혈액의 대부분을 차지하는데 질병 및 혈액 보관기관과 밀접한 연관이 있다. 질병의 종류나 진행 추이에 따라 형태가 변하거나 산소와 이온 전달 능력이 감소해 순환기능에 장애를 일으키기도 한다.

이처럼 질병 진단 시 적혈구의 상태와 노화 정도를 정확히 파악하는 것이 필수적이나 그동안 광학 현미경을 사용한 적혈구 관찰은 정확도가 높지 않아 한계가 있었다.

이상준 연구팀은 간단한 광학배치의 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용해 3D 입체 사진인 적혈구의 홀로그램 630개를 획득하고 적혈구 형태를 분류하는 12개의 특징을 추출했다.

레이저 빔을 시료에 조사하면 빛의 간섭현상으로 홀로그램이 형성되고 이를 통해 3차원 정보를 얻을 수 있다. 이 방법으로 적혈구의 둘레‧투영면적 등의 형태학적 특성, 영상 강도, 광학 특성 등 12가지 분류 기준을 구했다.

추출한 분류특징을 머신러닝형 AI 기술에 적용한 결과, 혈액의 노화에 따라 형태가 다른 3가지 적혈구를 97% 이상의 높은 정확도로 분류할 수 있었다.

이상준 교수는 "이 연구는 기존 광학현미경으로 얻을 수 없는 새로운 분류 특징들을 추출하고 적혈구의 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단기법"이라며 "향후 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환의 자동 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

이 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구자), STEAM연구사업의 지원으로 진행됐다. 또한 전기화학 분야 권위 학술지인 '바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스'에 지난달 30일 게재된 바 있다.
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