모션 콘트라스트 영상법(motion-contrast imaging)을 이용하면 고속 카메라로 획득한 원본 영상에서 섬모운동에 따른 신호만 선별적으로 추려내 개별 섬모세포의 형상과 위치를 뚜렷하게 볼 수 있다. 이미지 상관법(image-correlation)은 개별 섬모세포가 포함된 영역에서 프레임 별로 신호패턴 유사성을 수치화해 개별 섬모의 운동횟수를 정확히 측정할 수 있게 해준다.

 

일반적으로 섬모세포 운동성을 측정하기 위해 쓰이는 방법은 고속 푸리에 변환(신호를 진동수 성분으로 바꾸는 기법)을 이용한 스펙트럼 분석이다. 카메라 픽셀로 들어오는 섬모 영상신호 세기는 섬모운동에 의해 주기적으로 변하는데, 이 신호에 푸리에 변환을 적용하면 신호주기 대응 주파수 즉, 섬모 운동횟수를 얻을 수 있다.

 

하지만 측정 픽셀에서 주변 섬모들의 운동궤적이 서로 겹칠 수 있고 이로 인해 다수의 주파수가 검출돼 정확한 주파수를 파악하기가 매우 어렵다. 더욱이 카메라 이미지에서 섬모세포 위치를 파악하기가 쉽지 않다보니, 특정 섬모를 측정하기 위해 영역을 설정할 때 사용자 판단이 개입돼 오류가 다수 발생할 수 있다.

세포 촬영 가능한 고해상도 내시경과 임상 친화적 소프트웨어 툴 추가 개발 계획

 

연구팀은 이러한 한계를 해결코자 고속 카메라로 촬영한 이미지 데이터에 모션 콘트라스트 영상법을 적용했다.

섬모운동에 기인한 신호성분만 걸러주기 때문에 개별 섬모세포 모습과 위치를 카메라 이미지에서 명확히 확인할 수 있었다. 사용자의 주관적인 판단을 배제하고 관심영역 내 섬모세포를 객관적으로 선택하는 게 가능해진 셈이다.

 

또 개별 섬모세포가 포함된 영역을 선택할 때 이미지 간 상관기법을 적용한 결과 프레임 단위로 신호 패턴들의 유사성을 수치화할 수 있었다. 기존의 고속 주파수 변환과는 다르게 신호 중복 문제가 발생하지 않아 개별 섬모의 운동횟수를 매우 정확히 파악할 수 있었다.                   

 

연구팀은 최종적으로 매트랩 언어를 이용한 프로그래밍을 통해 사용자가 선택한 영역 내 위치한 섬모들의 운동 횟수를 자동으로 검출하고 영상화·정량화하는 소프트웨어 툴을 완성했다.

 

소프트웨어 성능을 검증하고자 줄기세포로 유래된 3차원 폐 오가노이드 모델을 제작한 다음 폐(肺) 오가노이드 내에서 성장한 섬모세포들의 운동성을 측정한 결과, 정상 섬모세포들 운동 횟수가 사용자 수기 결과와 정확히 일치하는 점을 확인할 수 있었다. 초점이 흐린 영상 데이터에서도 섬모 운동횟수 검출이 가능했다.

 

연구책임자인 김준기 울산의대 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 호흡 기도 섬모운동 측정기술은 공학과 기초의학 두 분야의 유기적인 협력을 바탕으로 개발됐으며, 디지털 이미지 처리기술로 활용될 가능성이 높아 기초의학과 생명과학 연구에 바로 적용해도 큰 무리가 없다. 향후 임상 적용을 위해 세포 촬영이 가능한 고해상도 내시경과 임상 친화적인 소프트웨어 툴을 추가 개발해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

 

한편, 이번 연구는 보건복지부 보건의료기술 연구개발 사업 및 과학기술정보통신부, 산업통상자원부 사업의 지원을 받아 수행됐다.

연구 결과는 의료영상연구 분야 권위지인 ‘전기전자기술자협회 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE Transactions on Medical Imaging, 피인용지수 10.048)’ 최근호에 게재됐다.