적혈구 노화 상태, 간편하게 밝힌다.

홀로그램 현미경과 기계학습형 AI 결합 통한 분류기술 개발
3차원 홀로그램 사진 획득해 12가지 적혈구 특징 추출 가능

손쉽게 적혈구의 노화 상태를 관찰해 건강을 진단할 수 있는 방법이 개발됐다.

한국연구재단은 이상준 교수(포항공과대학교) 연구팀의 ‘디지털 홀로그래픽 현미경과 기계학습형 인공지능’을 통해 별도의 과정이나 전문가의 도움 없이 적혈구의 관찰이 가능해졌다고 밝혔다.

적혈구의 정확한 노화 정도 측정은 질병 진단을 위해 필수적이지만 기존의 방식은 2차원 형태라는 한계점 등 때문에 정확도가 높지 않았다.

하지만 이번 연구팀의 개발에 따라 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용한 적혈구의 홀로그램(3차원 입체 사진) 획득과 12개의 특징 추출이 간단한 광학배치를 통해 가능해졌다.

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

이상준 교수는 이번 연구가 "새로운 분류 특징들을 추출하고, 적혈구의 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단기법"이라며 "향후 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환의 자동 진단에 유용하게 사용될 것"이라고 기대감을 드러냈다.
유지은 기자