캐논 메디칼, 대한영상의학회 학술대회서 딥러닝·AI 영상진단 소개

캐논 메디칼(대표 주창언)이 13~15일 서울 강남구 코엑스에서 열리는 대한영상의학회 학술대회에 참가해 국내외 의료진을 대상으로 초고해상도 진단 영상을 소개한다.

캐논 메디칼이 인공지능(AI)을 접목해 연구·개발 중인 기술들은 영상의 노이즈(잡음)를 현저히 줄이면서도 빠르게 영상을 얻을 수 있으며, 상용화시켜 CT와 MR에 적용 중이거나 곧 상용화될 기술들이다. 캐논 메디칼은 이번 KCR에서 이러한 기술들을 국내외 의료진들에 소개하면서 임상적 가치가 높은 리서치 솔루션도 함께 제안할 예정이다.

K-Hospital Fair 2017 도시바 메디칼시스템즈(현 캐논 메디칼) 전시 부스

Synthetic MRI 기술이 탑재된 3T MR, 밴티지 갈란

MR 영상은 인체에 무해하면서도 다양한 대조도(Contrast)의 영상을 얻을 수 있는 큰 장점을 가지는 영상 장비다. 그러나 영상획득 시간이 오래 걸리는 단점 때문에 진단 및 처치가 시급한 응급환자 또는 뇌졸중 환자에게는 진단에 필요한 다양한 대조도 영상을 모두 얻을 수가 없다. 특히 한 번 촬영 후 환자의 움직임에 따른 재검사를 해야 할 경우 다시 처음부터 촬영해야 하는 번거로움이 있었다.

이러한 점을 보완하고자 캐논 메디칼은 Synthetic MRI 기술을 개발했다. Synthetic MRI란 기본적인 샘플 데이터만 가지고 다양한 대조도 영상을 소프트웨어로 복원하는 기술이다. 따라서 기존 MR 검사보다 환자의 움직임에 따른 재검사율을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 원하는 임상 이미지를 만들 수 있어 의료진이 더욱 정확한 진단을 돕는다.

여기에서 더 진보된 영상을 위해 현재 압축 센싱 기법과 딥러닝 복원 기술을 개발 중이며, 가까운 미래에 상용화될 전망이다.

딥러닝 기반의 CT 영상 엔진 AiCE

아직 국내에 출시되지 않은 딥러닝 기반의 CT 영상 재구성 엔진인 AiCE(Advanced Intelligence Clear IQ Engine)는 초고해상도 영상을 구현하면서도 저선량의 촬영이 가능하다. 10만장 이상의 고화질의 학습데이터로 심층신경회로망을 훈련시킴으로써 실제 영상 재구성 시 영상 내 노이즈는 감소시키면서도 해부학적 구조나 병증의 미세한 특징을 손상하지 않는 장점이 있다.

이러한 장점은 기존의 CT와 비교하면 초고해상도 CT의 신호대잡음비 저하를 보상해 피폭선량을 늘리지 않고도 해상도를 높이는 효과를 가져온다. AiCE의 자세한 사항은 부스 내 별도로 마련된 AI 존에 전시되며, 실제 임상 영상은 런천 심포지엄에서 확인할 수 있다.