백종덕 교수 연구팀에서 지난 2022년 12월 Medical Physics에 게재한 논문이 Editor's Choice에 선정되었다. Medical Physics는 의학물리분야 세계 최고 권위 학술지이며, 각 호 상위 4편 (각 연구 분야별 1편)의 논문을 Editor's Choice로 선정하여 무료 열람 혜택을 제공한다. 특히, 최근 3년간 국내 연구진중이 게재한 Medical Physics 논문중에서 유일하게 Editor’s Choice로 선정이 되어 그 학술적 의미가 매우 크다고 하겠다. 본 연구에는 박사과정 김병준 학생이 1저자로, 카이스트 김재철 AI 대학원 심현정 교수가 공저자로 논문 게재에 기여하였다. 

선정된 논문의 제목은 "A streak artifact reduction algorithm in sparse-view CT using a self-supervised neural representation"으로, 희박뷰 샘플링 CT 영상에서 발생하는 영상왜곡의 효과적인 저감을 위하여 neural radiance field (NeRF)에 기반한 신경 표현 방법과 이를 활용한 영상처리 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 입력된 하나의 촬영 데이터에 대해 스스로 학습이 가능하며, 다수의 학습 데이터를 사용한 기존 영상기반 딥러닝 방법보다 뛰어난 영상 화질과 일반화 성능을 보임을 다양한 시뮬레이션 및 실측 데이터에 대하여 검증하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 활용한 환자 맞춤형 정밀 의학 영상 복원의 새로운 방향성을 제시하였다. 본 기술은 최근 백종덕 교수 연구팀에서 창업한 의료인공지능 회사인 ㈜ 바르넥스 이미징의 핵심 기술로 향후 사업화를 통한 매출 가시화에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 본 연구는 한국연구재단 기초연구실 지원사업 및 중견연구자 지원사업을 통해 수행되었다. 

Byeongjoon Kim, Hyunjung Shim, and Jongduk Baek. "A streak artifact reduction algorithm in sparse‐view CT using a self‐supervised neural representation." Medical Physics 49.12 (2022): 7497-7515.