의생명융합공학부 김민우 교수 연구팀이 광음향 및 초음파(PAUS, photoacoustic and ultrasound) 영상 기술을 결합해, AI를 기반으로 3D 해부학적 구조를 정밀하게 재구성하는 새로운 방법을 제시했다.보통 병원에서 사용하는 초음파 영상은 2D(평면) 이미지로 제공되며, 의료진이 손으로 초음파 기기(탐촉자)를 직접 움직이며 원하는 부위를 스캔한다. 그러나 인체는 복잡한 3차원 구조이기 때문에, 2차원 영상만으로는 실제 몸속의 상태를 정확히 파악하기에 한계가 있다. 요즘 광음향 및 초음파 장비에는 카메라의 파노라마 기능처럼 탐촉자를 움직이면서 넓은 2D 영상을 만들어내는 기술이 쓰이고 있다. 하지만, 탐촉자를 평면을 벗어난 방향으로 움직일 때, 이 여러 영상들을 이어 붙여서 3D 구조로 재구성하는 기술은 아직 상용화되지 않았다.이런 프리핸드(손으로 자유롭게 움직이는 방식의) 3D 초음파 영상 기술을 실제로 활용하려면, 탐촉자의 움직임을 추적할 수 있는 센서가 필요하다. 그런데 센서를 탐촉자에 부착하면 장비가 커지고 무거워 사용이 불편해지고, 다른 의료기기와의 간섭으로 센서의 정확도도 떨어지는 문제가 생긴다. 스캔할 수 있는 범위도 좁아 일반적인 진료 현장에서는 활용이 쉽지 않다. 이러한 제약들이 초음파 영상의 정확한 해석과 실용성을 떨어뜨리는 요인이 돼 왔다. 이에, 부산대 연구팀은 ‘MoGLo-Net(Motion-based Global-Local Network)’이라는 인공지능 기반 모델을 통해, 복잡한 조직 구조를 가진 인체 내부를 자동으로 손쉽게 고품질 3차원으로 재구성할 수 있는 기술을 선보였다. 연구팀 기술에서는 AI가 초음파 영상 간의 미세한 움직임을 정밀하게 분석해 탐촉자의 경로를 스스로 계산하고, 이를 기반으로 해부학적 구조를 입체적으로 구현한다. 별도의 외부 위치 센서 없이도 영상 간 움직임을 정밀하게 분석한 자율 스캔 방식으로 레이저와 초음파를 활용해 고해상도 3D 영상을 생성한 것이다. 【3차원 초음파 및 광음향 영상기법 프로토콜】 연구팀은 이 기술을 활용해 초음파와 레이저를 함께 사용하는 ‘광음향 영상’으로 아주 작은 혈관까지 3D로 보여주는 예시도 구현함으로써, 실제 임상 현장에서도 이 기술이 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다. 이러한 3D 재구성 기술은 의료진이 정확한 해부학적 구조를 실시간으로 파악함으로써 의료 진단 및 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있다. 특히, 프리핸드 3D 기술의 상용화도 가능해져, 혈관구조뿐만 아니라, 신경, 다양한 장기, 암조직과 같은 복잡한 영역의 3D 시각화로 확장해 진단의 정확도 향상이 기대된다.또한, 이번에 개발된 기술은 MRI(Magnetic Resonance Imaging, 자기공명영상)처럼 인체 내부의 복잡한 해부학 구조를 3차원으로 정밀하게 보여줄 수 있다는 점에서도 주목된다. 고가의 대형 장비가 필요한 MRI와 달리, 이 기술은 별도의 위치 센서나 특수 장비 없이도 소형 초음파 장비만으로 고해상도 3D 영상을 자동으로, 그리고 실시간으로 재구성할 수 있다는 점에서 의료 현장에서의 활용성이 눈에 띈다. MRI에 비해 영상의 해상도나 조직 구분 능력 등 일부 제한이 있을 수 있지만, 상대적으로 저렴하고 간편한 장비로 3차원 고해상도 영상을 구현해 기존 영상 장비를 보완하는 실용적인 대안이 될 수 있을 전망이다. 특히, 진료실, 응급 현장, 수술실 등 다양한 의료 환경에서 보다 손쉽고 빠르게 정밀 진단을 지원할 수 있는 차세대 기술로의 발전 가능성이 주목된다.김민우 교수는 “초음파 영상은 그동안 사용자의 스캔 실력과 경험에 많이 의존해 왔다. 이번에 개발한 기술이 상용화된다면, 스캔된 모든 영역으로부터 정형화된 3D 구조를 제공할 수 있어 사용자의 숙련도에 덜 민감해지는 장점이 있다. 또한, 프리핸드 방식으로 광음향 3D 영상(레이저+초음파를 활용한 영상기법)을 확장한 첫 시도로, 이를 통해 프리핸드 광음향 기술의 임상 활용을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.AI 기반 기술을 활용해 레이저와 초음파 자율 스캔으로 넓은 영역의 3D 구조를 정밀하게 재구성할 수 있는 가능성을 제시한 이번 연구는 의생명융합공학부 김민우 교수가 교신저자, 정보융합공학과 AI전공 이시열 박사과정생이 제1저자로 수행해, 국제 학술지 『IEEE Transactions on Medical Imaging』 6월 13일자에 게재됐다. - 논문 제목: Enhancing Free-hand 3D Photoacoustic and Ultrasound Reconstruction using Deep Learning(딥러닝을 활용한 프리핸드 3차원 광음향 초음파 영상 복원)- 논문 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/11036110 해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구, 정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업과 생성AI선도인재양성사업 지원을 받았다.* 상단 연구진 사진: 왼쪽부터 김민우 교수, 이시열 박사과정생.[Abstract]This study addresses the challenge of reconstructing 3D anatomical structures in medical imaging, focusing on ultrasound, which typically provides 2D images. Existing 3D ultrasound technologies require specialized transducers and have limited scan ranges, while freehand 3D reconstruction is not yet applied. This research develops a method using AI to estimate the transducer's movement based on the relationships between consecutive images, overcoming the need for sensors that could interfere with the scanning process. Additionally, by integrating photoacoustic imaging with ultrasound, the study demonstrates the 3D reconstruction of microvascular structures. This innovation advances ultrasound and photoacoustic imaging, enabling more accurate anatomical analysis and expanding 3D visualization to complex areas like blood vessels, nerves, organs, and tumors.- Authors (Pusan National University) · SiYeoul Lee (Department of Information Convergence Engineering) · MinWoo Kim (School of Biomedical Convergence Engineering)- Title of original paper: Enhancing Free-hand 3D Photoacoustic and Ultrasound Reconstruction using Deep Learning- Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging- Web link: https://ieeexplore.ieee.org/document/11036110 - Contact e-mail: mkim180@pusan.ac.kr

백신 접종 후에도 감염되는 ‘돌파감염’ 高 위험군 규명, 효율적 대응 체계 제시부산대 박형기 교수팀·일본 공동연구수학적 모델링과 AI 분석으로 항체 반응 정밀 해석부산대 박형기 교수.부산대학교 박형기 교수팀은 일본 연구진과 함께 COVID-19 mRNA 백신 접종자의 항체 반응을 대규모로 분석해, 돌파감염(백신 접종을 완료했음에도 감염되는 경우) 위험이 높은 집단을 규명하고 이를 조기에 파악할 수 있는 방법을 제시했다.부산대학교(총장 최재원)는 의생명융합공학부 박형기 교수팀이 일본 연구진과의 공동연구를 통해, 2021년부터 2025년까지 4년에 걸쳐 수집한 약 2,500명으로부터 수집된 항체 및 임상 데이터를 수학적 모델링과 AI(인공지능) 기법으로 정밀 분석한 결과를 발표했다고 22일 밝혔다.박형기 교수팀은 이 분석을 통해 mRNA 백신에 의해 유도되는 항체 반응이 △높고 오래 유지되는 ‘내구형’ △충분히 형성되지 않는 ‘취약형’ △처음에는 높게 형성되지만 급격히 줄어드는 ‘급속저하형’ 등 몇 가지 특이적 패턴을 보인다는 사실을 확인했다.특히, ‘취약형’과 ‘급속저하형’ 집단은 돌파감염 위험이 유의하게 높았으며, 돌파감염을 경험한 이들은 접종 후 조기 단계에서 혈중 IgA(S) 항체가가 낮게 나타났다. 이는 IgA 항체가 돌파감염 위험을 조기에 가늠할 수 있는 바이오마커로 활용될 가능성을 시사한다. IgA(Immunoglobulin A)는 우리 몸의 점막 면역을 담당하는 대표적인 항체다.mRNA 백신은 COVID-19 확산을 억제하는 데 큰 역할을 했다. 하지만 접종자 중 일부는 백신을 접종했음에도 불구하고 빠르게 감염을 겪는 경우가 있었다. 이는 백신이 유도하는 항체 반응에 개인차가 크다는 것을 의미하지만, 그동안 백신 유도 항체의 패턴을 정밀하게 분석한 연구는 드물었다.이에 박형기 교수팀과 일본 연구진으로 이뤄진 공동연구팀은 백신 접종 후 항체 동태를 면밀히 추적 분석해, 돌파감염 위험이 높은 고위험군을 파악하는 방법을 수립하는 것이 시급하다고 판단해 연구를 시작했다.이러한 연구에서의 어려운 점은 데이터를 반복적이고 장기적으로 측정하는 데 시간적·물리적 제약이 크다는 점이다. 이를 극복하기 위해 연구팀은 항체 변동을 설명하는 수학적 모델을 개발해 데이터를 정량적으로 분석할 수 있도록 했다.또한 비지도 기계학습(Unsupervised Machine Learning)을 활용해 특이적 항체 변동 패턴을 분류하고, 돌파감염이 빠르게 일어나는 집단을 식별하는 데 성공했다. 그리고, 이러한 집단은 연령 등 기본 임상 정보만으로는 조기 파악이 어렵지만, IgA 항체가 유용한 예측 인자가 될 수 있음을 밝혀냈다.포스트 코로나 시대와 미래 신종 감염병 대응에서 가장 큰 과제 중 하나는 효율적인 백신 접종 체계 확립이다. 특히, 제한된 의료 자원을 고위험군에 적절히 분배하는 것이 중요하다.이번 연구는 수학적 모델과 AI를 결합한 첨단 분석기법으로 개인별 항체 반응 차이를 과학적으로 분류했으며, 이를 통해 추가접종의 적절한 시기와 우선순위를 과학적 근거 기반으로 제시할 수 있게 됐다.이 분석기법은 향후 다양한 감염병과 백신 플랫폼의 접종 전략 수립을 위한 분석에 적용 가능하며, 미래 팬데믹 대비와 개인 맞춤형 면역 관리 정책에도 크게 기여할 것으로 기대된다.이번 연구는 부산대 박형기 교수가 제1저자로 수행했으며, 일본 후쿠시마현립의대의 츠보쿠라 마사하루(Masaharu Tsubokura) 교수 연구팀이 수집한 항체 데이터를 바탕으로 일본 나고야대 이와미 신고(Shingo Iwami) 교수 연구팀과 박형기 교수 연구팀이 수학적 모델과 AI 기법을 결합해 분석을 진행했다.해당 연구 결과는 융합 의학 분야의 세계적 권위지인 『사이언스 트랜스레이셔널 메디슨(Science Translational Medicine)』 9월 17일자(미국 현지시간)에 게재됐다.박형기 부산대 교수는 “이번 연구를 통해 mRNA 백신 항체 반응의 차이를 정밀하게 규명하고, 추가접종이 더 일찍 필요한 집단을 과학적으로 제시할 수 있었다”며 “이는 향후 백신 정책 수립과 팬데믹 대비 전략 마련에 중요한 근거가 될 것”이라고 말했다.박 교수는 이어 “이번 연구는 수학적 모델이 기존의 데이터 분석 기법과 결합될 때 다양한 분야의 난제를 해결할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있음을 보여준 점에서도 의미가 크다”고 덧붙였다.출처 : 국제신문(2025-09-22 13:04:22)

보라매병원·서울대병원·아산병원 공동연구, 최고 권위 ‘미국이식학회지’ 게재출처 : 의사신문(http://www.doctorstimes.com) 좌측부터 차례로 김영훈 아산병원 교수, 이환희 부산대학교 교수, 이정표 보라매병원 교수, 한승현 일산백병원 교수, 유은진 포항공대 대학원생서울대병원운영 서울특별시보라매병원, 서울대병원, 서울아산병원 공동 연구팀이 장기이식 환자의 장기적인 건강에 대기오염 중 오존(O₃)이 미치는 영향을 규명한 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 이식 분야 최고 권위의 국제학술지인 ‘미국이식학회지(American Journal of Transplantation)’ 최신호에 게재됐다.이번 연구에는 한승현 일산백병원 교수, 유은진 포항공과대학교 대학원생이 공동 제1저자로, 김영훈 아산병원 교수, 이환희 부산대학교 교수, 이정표 보라매병원 교수가 공동 교신저자로 참여했다.이번 성과는 단순한 단기 노출이 아닌 ‘장기적인 오존 노출’이 장기이식 환자의 생존율과 이식신(이식받은 신장)의 장기 기능에 미치는 부정적 영향을 세계 최초로 입증했다는 점에서 의미가 크다.연구팀은 2002~2020년 동안 국내 3개 대학병원에서 신장이식을 받은 성인 4796명을 대상으로, 고해상도 머신러닝 기반 대기오염 예측 모델을 이용해 환자 거주지의 연평균 오존 농도와 미세먼지(PM₂.?) 농도를 산출했다. 해당 모델은 1km² 단위의 공간해상도와 우수한 예측 설명력(R²=0.964)을 보였다.이식 후 1년 이상 생존한 환자를 대상으로 장기 추적 관찰을 진행한 결과, 연평균 오존 농도가 5ppb 증가할 때 △모든 원인 사망 위험이 65% 높아졌고(HR=1.65, 95% CI=1.36?2.00), △이식신 기능상실(DCGF) 위험도 60% 높아졌다(HR=1.60, 95% CI=1.40?1.82). 특히, 오존 농도가 약 35ppb를 넘으면, 사망·이식신 기능상실의 위험이 높아지며, 특히 ‘사망 위험’은 40ppb 이상에서는 증가 폭이 더욱 커졌다. 이러한 결과는 미세먼지 농도, 기온, 인구밀도·녹지율 등 지역사회 요인, 이식 관련 임상 지표(eGFR, Hb 수치 등)까지 모두 보정한 이후에도 일관되게 유지됐다. 공동 1저자인 한승현 교수는 “오존 농도는 최근 수십 년간 꾸준히 증가하는 추세이며, 이는 지구 온난화에 따른 기온 상승과 밀접히 연관돼 있다”며 “면역억제 치료를 받는 장기이식 환자는 환경오염에 더욱 취약하므로, 기후변화 대응과 환경 정책 강화가 시급하다”고 말했다.공동 교신저자인 이정표 보라매병원 교수는 “이번 연구는 환경 관리가 장기이식 환자의 예후에 직접적 영향을 줄 수 있음을 보여준다”며 “기후변화 시대에 맞춘 맞춤형 건강관리 전략과 환경 정책적 개입이 필요하다”고 강조했다.출처 : 의사신문(http://www.doctorstimes.com)

이전 기사보기다음 기사보기부산대 공동연구, 세포 프린팅으로 혈관화 피부 패치 제작 성공바로가기 복사하기 본문 글씨 줄이기 본문 글씨 키우기스크롤 이동 상태바부산취재본부부산대 공동연구, 세포 프린팅으로 혈관화 피부 패치 제작 성공광범위 만성 상처 치료 돌파구 열려부산대 김병수 교수팀, 연세대·베이징이공대 공동연구 『바이오머티리얼즈』 게재광반응성 바이오잉크로 혈관화 피부 패치 구현…정밀 설계 혈관 패턴으로 상처 치유 촉진기자명박흥식 기자 입력 2025.08.15 08:35 댓글 0 다른 공유 찾기 바로가기 본문 글씨 키우기 본문 글씨 줄이기 [이뉴스투데이 부산취재본부 박흥식 기자] 세포 프린팅 기술로 혈관 구조를 구현한 피부 패치가 개발돼, 특히 넓은 부위의 만성 상처 치료에 새로운 돌파구가 열렸다.부산대학교(총장 최재원)는 의생명융합공학부 김병수 교수 연구팀이 상처 치유에 핵심적인 혈관 구조를 사전에 설계하고 인공 피부 패치에 구현하는 세포 프린팅 기술을 개발, 그 치료 효과를 과학적으로 입증했다고 13일 밝혔다.연구진 왼쪽부터 김병수, 조원우, 그 가오, 알빈드 쿠마 수클라, 안민준 [사진=부산대]연구팀은 ‘격자형’ 혈관 패턴이 가장 뛰어난 재생 성능을 보인다는 결과를 도출해, 난치성 상처 치료를 위한 맞춤형 혈관화 조직 설계의 새로운 기준을 제시했다.최근 고령화와 만성질환 증가에 따라, 상처 치유 지연이나 회복 실패로 고통받는 환자가 지속적으로 늘고 있다. 특히 당뇨병, 방사선 치료, 심부감염 등에 의해 발생하는 만성적인 창상은 치료가 어렵고, 이로 인한 의료비 부담도 크다.이번 연구에서는 혈관이 포함된 피부 패치를 제작하기 위해, 빛에 반응해 단단해지는 ‘빛 활성화 바이오잉크*’를 활용해 세포를 원하는 형태로 정밀하게 배치하는 인-배스 바이오프린팅(in-bath bioprinting) 기술을 적용했다. 이 기술은 기존처럼 세포가 스스로 뭉쳐 혈관을 형성하도록 유도하는 방식이 아니라, 세포를 미리 혈관 구조로 디자인해 정확히 그 위치에 인쇄하는 방식이다.* 바이오잉크: 3D 바이오프린터를 통해 분사되는 재료를 통칭.연구팀은 먼저 동물 피부에서 추출한 생체유래 물질을 바탕으로 세포가 잘 자라고 빛으로 빠르게 굳는 광반응성* 바이오잉크를 개발했다. 이 바이오잉크에 혈관 내피세포와 지방줄기세포를 함께 넣고, 점(dot), 선(line), 격자(grid) 형태의 세 가지 혈관 패턴으로 피부 패치를 제작했다. 그 후 각 패턴이 혈관 생성, 혈류 유도, 피부 재생에 어떤 차이를 보이는지 동물실험을 통해 비교 분석했다.* 광반응성: 빛에 의해 유체상태의 재료가 젤화(고체화)되는 성질.연구 결과, 격자(grid) 형태로 배치된 혈관 구조가 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 혈류 흐름과 상처 회복 속도가 빠르게 향상됐다. 이는 단순히 세포를 주입하거나 무작위로 배치한 기존 방식보다 훨씬 정밀하고 재현성 높은 결과다.또한, 이번 연구는 세포-지지체 간의 접촉면적 증가를 유도해 혈관생성 관련 유전자를 활발하게 만드는 것을 규명함으로써 기존 연구에서 밝혀내지 못한 메커니즘을 분자생물학적으로 해석했다는 점에서 차별화된다.이번 연구는 구조 설계부터 제작 기술, 세포 조합, 작용 메커니즘 분석까지 전 과정을 종합적으로 수행해, 향후 맞춤형 혈관화 조직 제작을 위한 실질적이고 과학적인 기반을 제시했다.특히, 부산대 연구팀은 이번 연구의 핵심인 3D 바이오프린팅 기반 혈관화 스킨패치 제작과 검증을 총괄했다. 빛을 조사할 수 있는 LED 광원 시스템이 융합된 3D 바이오프린팅 장비를 자체적으로 개발·활용해, 세포를 원하는 위치에 정밀하게 인쇄하고 빠르게 고정하는 데 성공했다.이번 연구는 상처 치유에 필수적인 혈관을 미리 설계하고 인공 피부 패치에 구현할 수 있는 세포프린팅 기술을 개발하고, 그 치료 효과를 과학적으로 입증했다는 점에서 큰 의의가 있다. 특히 격자형 혈관 패턴이 가장 우수한 재생 성능을 보인다는 결과는 향후 맞춤형 혈관화 조직 설계 기준으로 활용될 수 있다.부산대 의생명융합공학부 김병수 교수는 “이번 연구는 최적화된 혈관 구조를 미리 설계해 인공 피부에 구현함으로써, 만성 상처의 빠른 회복과 조직 통합을 유도할 수 있다는 가능성을 보여준 것”이라며 “향후 이 기술을 기반으로 환자 맞춤형 피부재생 치료제뿐만 아니라 다양한 혈관화 조직 치료제로 발전시켜 나갈 계획”이라고 밝혔다.▶ 논문 제목: Exploring the Angiogenic Potential of Skin Patches with Endothelial Cell Patterns Fabricated via In-Bath 3D Bioprinting Using Light-Activated Bioink for Enhanced Wound Healing(광반응성 바이오잉크를 활용한 in-bath 3D 바이오프린팅으로 제작한 활관 패턴 피부 패치의 혈관생성 잠재력 탐구 및 상처 치유 향상 연구)▶논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S01429612250049465 이번 논문은 『바이오머티리어리즈(Biomaterials)』 온라인 8월 2일자에 소개됐으며, 해당 저널 2026년 2월호에 게재될 예정이다. 연구는 부산대 의생명융합공학부 Arvind Kumar Shukla(알빈드 쿠마 수클라) 박사와 의학연구원 안민준 박사가 제1저자, 부산대 의생명융합공학부 김병수 교수와 연세대 의공학부 조원우 교수, 베이징 이공대학교 Ge Gao(그 가오) 교수가 공동 교신저자로 수행했다.한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 기초의과학 연구센터(MRC), 산업통상자원부 산업기술 알키미스트프로젝트의 지원을 받았다. 부산대 김병수 교수팀 연구 이미지[사진=부산대]출처: 부산대 공동연구, 세포 프린팅으로 혈관화 피부 패치 제작 성공 부산취재본부 전국 기사본문 - 이뉴스투데이

교육부 인문사회분야 학술연구지원사업 종합계획(2025.1.8.)에 따라 시행된 「2025년 대한민국학술원 우수학술도서 선정」 결과, 박형기 교수님이 번역에 참여한 도서가 자연과학부문 우수학술도서로 선정되었습니다. 출처: 2025년 대한민국학술원 우수학술도서 선정 결과 공고

부산대학교 홍보대사 푸르미들이양산캠퍼스 정보의생명공학대학에 다녀왔습니다. 정보의생명공학대학의 의생명융합공학부는의생명공학, 첨단바이오공학, 데이터사이언스총 3가지 전공으로 이루어져 있는데요~ 다양한 전공이 있는 의생명융합공학부의매력을 함께 알아보러 가볼까요~?부산대학교 By. 또 혠 (23기, 24기 홍보대사)#부산대 #PNU #Pusan_National_University#국립대 #국가거점국립대 #부산 #Busan#양산캠퍼스 #의생명융합공학부 #의생명과학 ** 출처: 카드뉴스 내용 뉴스 홍보센터 | 부산대학교

부산대·포항공대, 협착 뇌혈관 바이오프린팅 모델 개발 연구진 사진. 왼쪽부터 김병수 부산대 교수, 조동우 포항공대 교수, 최민주 부산대 석사졸업생, 박원빈 포항공대 박사 좁아진 뇌혈관의 실제 구조와 내부 흐름을 그대로 재현한 3D 바이오프린팅 인공 뇌혈관 모델이 개발돼, 뇌졸중·치매·혈관염 등 주요 뇌혈관 질환 연구와 약물 평가 분야에 새로운 가능성이 제시됐다. 부산대학교(총장 최재원)는 의생명융합공학부 김병수 교수 연구팀이 포항공대 기계공학과 조동우 교수 연구팀과의 공동연구로, 3D 바이오프린팅을 활용해 병리적 혈류 환경을 정밀하게 구현한 인공 뇌혈관 모델을 개발했다고 23일 밝혔다. ‘뇌혈관 협착’은 신경혈관 질환의 주요 원인으로, 협착 부위의 비정상적 혈류가 내피세포를 자극해 염증과 병변을 유발한다. 하지만 기존 실험 모델은 체외에서 이런 병리적 환경을 재현하기 어려워 질환 연구와 약물 평가에 한계가 있었다. [출처:중앙일보] https://www.joongang.co.kr/article/25353708 이에 연구팀은 뇌혈관 협착 부위를 모사해 정밀하게 프린팅하고, 그 내부에 내피세포를 배양해 실제와 유사한 환경을 형성했다. 협착 뇌혈관의 구조와 유체역학적 특성을 모사할 수 있도록 점탄성과 재형성력을 높인 ECM(세포외기질) 기반 하이브리드 바이오잉크를 개발하고, 내장형 3D 동축(同軸) 바이오프린팅 기술을 활용해 내벽, 외벽, 혈류 공간을 동시에 구현해 내경 250~500 ㎛(마이크로미터, 0.001㎜)의 협착 혈관 모델을 제작했다. 특히, 돼지 유래 혈관 탈세포화 ECM(vascular dECM)에 콜라겐과 알지네이트를 혼합한 하이브리드 바이오잉크를 개발해, 기계적 강도를 약 65배 향상시켰다. 기존의 ECM 단독 바이오잉크는 프린팅 후 수축 및 붕괴 문제가 있었으나, 콜라겐이 구조적 수축을 억제하고 알지네이트가 빠른 겔화를 유도함으로써 안정적인 혈관 내강을 유지할 수 있었다. 모델 제작 후에는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 기반 시뮬레이션으로 협착 혈관 내 병리적 흐름 특성을 분석했다. 그 결과, 미세입자인 형광 마이크로비드를 이용한 실제 투과성 실험과 일치했으며, 협착 부위에서의 난류 발생과 재순환 영역이 실시간으로 시각화됐다. 제작된 혈관 구조 내에 인간 뇌혈관 내피세포(HBMEC)와 제대정맥 내피세포(HUVEC)를 배양한 결과, CD31, ZO-1, VE-cadherin 등 내피세포 접합 단백질이 고르게 발현됐으며, 분자량에 따른 투과성 차이를 나타내는 등 생리학적으로 기능성 있는 혈관 내피로 파악됐다. 구조뿐만 아니라 혈류에 따라 변하는 염증 반응까지 재현했다는 점이 주목된다. 협착 부위에서 혈류가 왜곡되고 압력이 달라지면서 염증성 접착분자인 ICAM-1과 VCAM-1의 발현이 각각 약 2.2배, 1.5배까지 높아졌는데, 이는 실제 동맥경화 등의 염증 반응과 유사한 결과다. 연구팀의 모델이 혈류 유도성 염증 반응을 정량적으로 재현할 수 있음을 보여준다. 김병수 부산대 교수는 “이번 연구는 병리적 혈류 환경을 체외에서 구현하고, 이에 따른 내피세포의 염증 반응까지 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 플랫폼을 제시했다는 점에서 의의가 크다”며 “향후 혈관 질환의 기전 연구는 물론, 약물 반응 평가와 맞춤형 치료 전략 개발에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원의 한국연구재단 바이오의료기술개발사업과 우수신진연구사업, 산업통상자원부 알키미스트 프로젝트의 지원을 받았다. 부산대 의생명융합공학부 김병수 교수와 포항공대 기계공학부 조동우 교수가 공동 교신저자, 부산대 의생명융합공학부 최민주 석사졸업생(현 한국재료연구원 소속)과 포항공대 기계공학과 박원빈 박사(현 티센바이오팜 소속)가 공동 제1저자로 수행했다. 혈류역학 기반 뇌혈관 질환 모델링의 새로운 가능성을 제시한 이번 연구는 생체재료 및 조직공학 분야에서 권위 있는 국제 학술지 『어드밴스드 펑셔녈 머티리얼즈(Advanced Functional Materials』 6월 30일자에 게재됐다. [출처:중앙일보] https://www.joongang.co.kr/article/25353708

출처: 부산대, AI 기반 3D 레이저·초음파 영상 기술 개발 - 부산일보부산대 김민우 교수팀, 센서 없이도 움직임 추적하는 AI 기술로 미세혈관까지 입체 재구성AI가 초음파 스캔 경로 자동 계산해 의료 현장서 실시간 3D 정보 제공, 진단 돕는다부산대학교 연구진이 광음향(레이저) 및 초음파 영상 데이터를 AI(인공지능)를 활용해 MRI처럼 정밀한 3D 영상으로 바꾸는 기술을 개발했다.의료 환경에서 활용되는 초음파 장비의 한계를 극복한 해부학적 구조 분석으로 보다 정확하고 정밀한 진단이 가능할 뿐만 아니라 고가의 대형 장비가 필요한 MRI와 달리 별도의 위치 센서나 특수 장비 없이 소형 초음파 장비만으로 고해상도 3D 영상을 재구성할 수 있어 현장 활용성이 높을 것으로 기대된다.부산대학교(총장 최재원)는 의생명융합공학부 김민우 교수 연구팀이 광음향 및 초음파(PAUS, photoacoustic and ultrasound) 영상 기술을 결합해, AI를 기반으로 3D 해부학적 구조를 정밀하게 재구성하는 새로운 방법을 제시했다고 24일 밝혔다.요즘 광음향 및 초음파 장비에는 카메라의 파노라마 기능처럼 탐촉자를 움직이면서 넓은 2D 영상을 만들어내는 기술이 쓰이고 있다. 하지만, 탐촉자를 평면을 벗어난 방향으로 움직일 때, 이 여러 영상들을 이어 붙여서 3D 구조로 재구성하는 기술은 아직 상용화되지 않았다.이런 프리핸드(손으로 자유롭게 움직이는 방식의) 3D 초음파 영상 기술을 실제로 활용하려면, 탐촉자의 움직임을 추적할 수 있는 센서가 필요하다. 그런데 센서를 탐촉자에 부착하면 장비가 커지고 무거워 사용이 불편해지고, 다른 의료기기와의 간섭으로 센서의 정확도도 떨어지는 문제가 생긴다. 스캔할 수 있는 범위도 좁아 일반적인 진료 현장에서는 활용이 쉽지 않다. 이러한 제약들이 초음파 영상의 정확한 해석과 실용성을 떨어뜨리는 요인이 돼 왔다.이에, 부산대 연구팀은 ‘MoGLo-Net(Motion-based Global-Local Network)’이라는 인공지능 기반 모델을 통해, 복잡한 조직 구조를 가진 인체 내부를 자동으로 손쉽게 고품질 3차원으로 재구성할 수 있는 기술을 선보였다.연구팀 기술에서는 AI가 초음파 영상 간의 미세한 움직임을 정밀하게 분석해 탐촉자의 경로를 스스로 계산하고, 이를 기반으로 해부학적 구조를 입체적으로 구현한다. 별도의 외부 위치 센서 없이도 영상 간 움직임을 정밀하게 분석한 자율 스캔 방식으로 레이저와 초음파를 활용해 고해상도 3D 영상을 생성한 것이다.연구팀은 이 기술을 활용해 초음파와 레이저를 함께 사용하는 ‘광음향 영상’으로 아주 작은 혈관까지 3D로 보여주는 예시도 구현함으로써, 실제 임상 현장에서도 이 기술이 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다.이러한 3D 재구성 기술은 의료진이 정확한 해부학적 구조를 실시간으로 파악함으로써 의료 진단 및 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있다. 특히, 프리핸드 3D 기술의 상용화도 가능해져, 혈관구조뿐만 아니라, 신경, 다양한 장기, 암조직과 같은 복잡한 영역의 3D 시각화로 확장해 진단의 정확도 향상이 기대된다.또한 이번에 개발된 기술은 MRI(Magnetic Resonance Imaging, 자기공명영상)처럼 인체 내부의 복잡한 해부학 구조를 3차원으로 정밀하게 보여줄 수 있다는 점에서도 주목된다. 고가의 대형 장비가 필요한 MRI와 달리, 이 기술은 별도의 위치 센서나 특수 장비 없이도 소형 초음파 장비만으로 고해상도 3D 영상을 자동으로, 그리고 실시간으로 재구성할 수 있다는 점에서 의료 현장에서의 활용성이 눈에 띈다.MRI에 비해 영상의 해상도나 조직 구분 능력 등 일부 제한이 있을 수 있지만, 상대적으로 저렴하고 간편한 장비로 3차원 고해상도 영상을 구현해 기존 영상 장비를 보완하는 실용적인 대안이 될 수 있을 전망이다. 특히, 진료실, 응급 현장, 수술실 등 다양한 의료 환경에서 보다 손쉽고 빠르게 정밀 진단을 지원할 수 있는 차세대 기술로의 발전 가능성이 주목된다.김민우 부산대 교수는 “초음파 영상은 그동안 사용자의 스캔 실력과 경험에 많이 의존해 왔다. 이번에 개발한 기술이 상용화된다면, 스캔된 모든 영역으로부터 정형화된 3D 구조를 제공할 수 있어 사용자의 숙련도에 덜 민감해지는 장점이 있다. 또한, 프리핸드 방식으로 광음향 3D 영상(레이저+초음파를 활용한 영상기법)을 확장한 첫 시도로, 이를 통해 프리핸드 광음향 기술의 임상 활용을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.AI 기반 기술을 활용해 레이저와 초음파 자율 스캔으로 넓은 영역의 3D 구조를 정밀하게 재구성할 수 있는 가능성을 제시한 이번 연구는 부산대 의생명융합공학부 김민우 교수가 교신저자, 정보융합공학과 AI전공 이시열 박사과정생이 제1저자로 수행해, 국제 학술지 『IEEE Transactions on Medical Imaging』 6월 13일자에 게재됐다.논문 제목은 Enhancing Free-hand 3D Photoacoustic and Ultrasound Reconstruction using Deep Learning(딥러닝을 활용한 프리핸드 3차원 광음향 초음파 영상 복원)이다.해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구, 정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업과 생성AI선도인재양성사업 지원을 받았다.

산학캡스톤 디자인 발표회 개최 - 일시 : 2025.06.20(금), 13:00 - - 장소 : 경암공학관 101호 및 1층 로비[관련 사진]

정보의생명공학대학 정보융합공학과 석사과정 손연경 학생(제1저자)과 박사과정 노다솜, 박경진, 허경영 학생(공동저자, 지도교수: 권선영)의 논문이 2025년 AAAI 학회에 채택되었다. AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 전 세계 인공지능 분야 연구자들이 참여하는 권위 있는 국제 학술대회로, BK에서 최고 등급으로 인정받는 학회이다. 이 학회는 최신 기술 동향과 연구 성과를 공유하고 논의하는 중요한 장이다. 손연경 학생은 “MORE: Molecule Pretraining with Multi-Level Pretext Task”라는 주제로 논문을 발표하였다 손연경 석사과정생은 분자의 다양한 관점을 효과적으로 학습하기 위해, 지역적(local) 및 전역적(global) 수준, 2D 위상구조와 3D 공간구조, 그리고 저수준(low-level)과 고수준(high-level) 의미를 동시에 고려하는 다중 수준 분자 그래프 사전학습 모델인 Multi-level mOlecule gRaph prE-train (MORE)을 제안하였다. MORE는 분자의 다양한 구조와 의미 수준을 통합적으로 학습하는 사전학습 모델로, 분자 특성 예측의 정확도와 효율성을 크게 향상시킨다. 또한 사전학습된 모델의 망각 현상을 최소화해 안정적인 성능을 유지한다. 이를 바탕으로 신약 후보 물질 발굴, 독성 평가 등 다양한 분야에서 분자의 복잡한 특성을 정밀히 반영한 예측이 가능해져, 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다. Poster - 논문 링크 : https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34262