[연구의 필요성]

대뇌 피질의 정합은 개인 간 뇌 구조를 비교·분석하기 위해 필수적인 과정이다. 그러나 인간의 뇌는 복잡한 기하학적 형태와 높은 해부학적 가변성을 갖기 때문에 서로 다른 피험자 간의 피질 구조를 정확히 정합하는 데 큰 어려움이 있다. 전통적인 방법은 반복 최적화를 기반으로 하여 계산 비용이 크거나, 학습 기반 접근은 개인차에 따라 일반화 성능이 저하되는 문제가 있었다. 특히, 정합 과정에서 발생하는 왜곡은 뇌과학 연구와 임상적 활용에서 데이터 분석에 편향을 줄 수 있었다. 따라서, 피질의 복잡한 형상을 보존하면서도 개인 간 구조적 편차를 극복할 수 있는 고도화된 정합 기법이 필요하다.

 

[포스텍이 가진 고유의 기술]

본 연구에서는 Spherical Diffusion Process 기반 Score-Guided Correspondence Framework를 제안하여, 대뇌 피질 정합 문제를 해결하고자 하였다. 이 프레임워크는 다음과 같은 기술적 특징을 가진다. (1) 구면 확산 모델 (Spherical Diffusion Model): 뇌 피질을 구면으로 매핑한 후, 구면 조화 함수(Spherical Harmonics)를 이용하여 확산 과정을 해석학적 방법으로 정의하였다. (2) Score Function 기반 정합 (Score-Guided Alignment): 학습된 확산 과정의 score function을 활용하여 피험자 간 전이 확률 밀도를 모사함으로써, 새로운 피험자 데이터에서도 우수한 정합 성능을 확보하였다. (3) 스펙트럴 어텐션 (Spectral Attention) 메커니즘: 구면 상 계산하는 어텐션은 구면 해상도에 따라 계산량이 기하급수적으로 증가하나, 제안된 스펙트럴 어텐션은 주파수 공간에서 어텐션을 계산하기 때문에 구면 해상도와 독립적이며 계산량이 매우 적다.

 

[연구의 의미]

본 연구는 확산 모델과 스펙트럴 어텐션을 결합한 새로운 피질 정합 프레임워크로, 해부학적 변이가 큰 다양한 피험자 데이터에 대해서도 일관되고 정확한 정합 결과를 제공한다. 피질 구조 간의 미세한 차이를 안정적으로 비교할 수 있다는 뇌과학적 의의를 가진다. 또한, 향후 대규모 뇌 영상 데이터 처리 및 임상적 활용(신경질환 조기진단 등)에 적용될 수 있는 일반화 가능한 기술적 확장성을 가진다.

 

[연구결과의 진행 상태 및 향후 계획]

본 연구는 의료 머신러닝 분야 최우수 국제학술대회인 Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2025)에서 발표 예정이다. 향후 계획으로 대규모·다도메인 데이터셋(예: 다양한 인구 집단, 질환군)을 대상으로 일반화 성능을 검증하고, 다양한 뇌 영상 피처(예: 피질 두께, 곡률 등)에 적용 가능한 확장 연구를 추진할 것이다.

 

[성과와 관련된 실적]

Seungeun Lee, Sergey Pyatkovskiy, Jaejun Yoo, Ilwoo Lyu

Spherical Diffusion Process for Score-Guided Cortical Correspondence via Spectral Attention

 

[성과와 관련된 이미지]