MRI 기반으로 CT 영상 생성하는 인공지능 기술 개발
경두개 집속 초음파는 두개골을 열지 않고 초음파 에너지를 뇌의 특정 영역에 전달해 퇴행성 운동장애, 난치성 통증 및 정신질환 등을 치료할 수 있는 기술이다. 이 치료술은 뇌 병변의 위치를 파악하는 영상기반의 기술과 함께 사용되어야 하는데, 두개골을 통과한 초음파 초점이 정확히 뇌 병변에 맺히게 하기 위해서는 MRI만으로 파악되기 힘든 환자의 두개골 정보를 CT를 통해 얻어야만 했다. 하지만 방사선 노출이 불가피한 CT는 검사를 자주 해야하는 환자나 소아·임산부 환자의 경우 안전에 대한 우려가 있었다.
한국과학기술연구원(KIST) 바이오닉스연구센터 김형민 박사팀은 MRI 영상을 기반으로 CT 영상을 생성하는 인공지능기술을 개발해 모의치료 실험을 진행한 결과 MRI만으로도 경두개 집속 초음파 시술이 가능하다는 것을 확인했다고 밝혔다.
그간 MRI 영상에서 두개골 정보를 얻으려는 노력이 있었지만, 의료현장에 널리 보급되지 않은 특수한 MRI 코일 장비나 촬영 기술이 필요했다. 또 다른 대안으로 인공지능 기반 CT 영상 획득 기술도 세계적으로 관심이 높았지만 임상적으로 효과가 있다는 것을 증명하지 못했다. 연구진은 초음파를 활용한 모의치료를 통해 인공지능으로 얻은 CT 영상이 임상에 활용이 가능하다는 것을 증명했다.
KIST 연구팀은 의료현장에서 가장 많이 활용되는 영상 중 하나인 T1 강조 MRI 영상에서 비선형적으로 CT를 변환하는 과정을 학습하는 3차원 조건부 적대적 생성 신경망 모델(3D conditional adversarial generative network)을 개발했다. CT 영상의 HU (Hounsfield Unit) 픽셀 변화량 오차를 최소화하는 손실함수를 고안하였으며, Z-점수 정규화, 부분 선형 히스토그램 매칭 정규화와 같은 MRI 영상 신호의 정규화 방법에 따른 합성 CT의 품질 변화를 비교하며 신경망 성능을 최적화했다.
안정적이고 효율적인 초음파 치료를 위해서는 반드시 환자의 두개골 밀도비와 두개골 두께를 사전에 파악해야 하는데, 이러한 두개골 인자들을 합성 CT를 통해 파악했을 때 두 인자 모두 실제 CT와 0.90 이상의 상관관계를 보이며 통계적 차이 또한 없는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 합성 CT를 이용해 모의 초음파 치료를 시행했을 때, 초음파 초점 간 거리 오차가 1mm 미만, 초음파 음압 오차는 약 3.1%, 초점 부피 유사성은 약 83%인 것을 확인했다. MRI 영상만으로 경두개 집속초음파 치료 시스템을 시술할 수 있다는 가능성을 보여준 것이다.
KIST 김형민 박사는 “환자들이 방사선 노출에 대한 걱정없이 집속 초음파 치료를 받을 수 있으며, 추가적인 영상 촬영 및 정렬시키는 과정이 생략되어 의료진의 업무 과정이 간소화됨으로써, 시간적·경제적 비용이 절감될 것으로 예상된다.”며, “초음파 매개변수 및 변환기에 따른 오류율과 다양한 인체 부위에서 인공지능 CT 적용 가능성을 파악하는 후속 연구를 통해 다양한 치료기술에 적용할 수 있도록 발전시켜갈 계획이다”라고 밝혔다.
본 연구는 과학기술정보통신부 지원으로 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업으로 수행되었으며, 이번 연구 결과는 의료 정보 분야 국제 학술저널인 ‘IEEE Journal of Biomedical and Health informatics(JCR(%): 1.8)’ 최신호에 게재되었다.
* (논문명) Acoustic simulation for transcranial focused ultrasound using GAN-based synthetic CT(https://www.researchgate.net/publication/353893975_Acoustic_simulation_for_transcranial_focused_ultrasound_using_GAN-based_synthetic_CT)
- (제 1저자) 한국과학기술연구원 고희경 학생연구원
- (제 1저자) 한국과학기술연구원 박태영 학생연구원
- (교신저자) 고려대학교 이종환 교수
- (교신저자) 한국과학기술연구원 김형민 책임연구원
연구결과 개요
1. 연구배경
경두개 집속 초음파 (transcranial focused ultrasound, tFUS)는 비침습적으로 초음파 에너지를 뇌에 전달해 퇴행성 운동장애, 난치성 통증 및 정신질환 등을 치료하는 기술로, 목표하는 뇌 영역과 초음파 초점 위치의 정확한 파악을 위해 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging; MRI) 유도하에 초음파 치료를 진행한다. 경두개 집속 초음파 치료시, 두개골은 구조적으로 다양한 두께와 복잡한 음향 물성치로 이루어져 있어, 초음파의 굴절 및 산란을 발생시켜 안전하고 정확한 초음파 치료를 어렵게 만든다. 따라서 MRI보다 더 정밀하게 두개골의 정보를 파악할 수 있는, 추가적인 컴퓨터단층촬영(Computed Tomography, CT)이 필수적이다. 그러나 CT 촬영은 방사선 노출로 인한 세포 손상 등 부작용의 우려가 있어, 본 연구는 환자들의 방사선 노출 위험을 최소화하기 위해 인공지능 모델을 통해 MRI만으로 CT를 생성하는 방법을 개발하고, 생성된 CT와 실제 CT의 음향 시뮬레이션 결과 비교를 통해 유효성을 검증하고자 하였다.
2. 연구내용
본 연구는 인공지능 모델을 이용하여 MRI 영상에서 CT 영상을 생성하는 방법과 합성 CT를 활용한 초음파 치료 가능성을 검증하였다. MRI-CT 영상 생성 기술은 3차원 조건부 적대적 생성 신경망 (3D conditional adversarial generative network) 활용하여 구현되었으며, 합성 CT와 실제 CT 영상의 HU (Hounsfield Unit) 픽셀 오차를 최소화하는 것뿐만 아니라 영상의 윤곽선의 오차를 최소화함으로써 합성 CT의 품질 향상하였다. 나아가, MRI의 정규화 방법에 따른 합성 CT 품질 연구를 통해 인공지능 모델의 성능을 향상할 수 있었다. 최종적으로 합성 CT의 절대 평균 오차(Mean Absolute Error)가 약 108HU에서 85HU로 감소한 것을 확인했다. 해당 인공지능 모델에서 생성된 합성 CT은 환자의 실제 CT에서 파악되는 두개골 밀도비와 두개골 부피 정보가 유의미한 차이가 없는 것을 확인했다. 집속 초음파 시술에 대한 유효성 검증은 합성 CT와 실제 CT를 이용하여 동일한 조건하에서 시행된 음향 시뮬레이션 결과 비교를 통해 이루어졌으며, 두개골 내 초음파 초점 거리 오차가 1mm 미만, 음압 오차는 약 3.1%, 초점 부피 유사성은 약 83%인 것을 확인했다.
3. 기대효과
본 연구에 따르면 합성된 CT로부터 획득한 두개골의 음향 특성 정보를 이용해 정밀 초음파 치료가 가능하다. 따라서 추가적인 CT 촬영에 따른 환자의 방사능 노출에 대한 부담과 시간적, 경제적 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. MRI에서 바로 CT 영상을 구할 수 있기 때문에 영상 정합(두 영상을 동일한 좌표계에 위치시켜 동시에 볼 수 있도록 정렬하는 기술) 과정이 필요 없어져 의료진의 수술 프로세스 또한 간소화할 수 있다. CT 합성 기술은 두부뿐만 아니라 복부 및 골반 등 다양한 인체 부위에 적용될 수 있을 것이라 예상되며, 초음파 치료에 국한되지 않고 방사선 치료 등 치료 계획용 CT가 요구되는 분야에 검증과정을 거친 후 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구결과 문답
□ 연구를 시작한 계기나 배경은?
◯ 경두개 집속 초음파 치료 기술은 비침습적으로 수술없이 초음파 에너지를 전달하여 뇌 질환을 치료하기 때문에 시술자가 직접 환부를 보기 어려워 MRI 영상유도 하에 진행됨. 추가적인 컴퓨터단층촬영(Computed Tomography; CT) 영상 획득이 또한 필수적인데, MRI만으로 알아내기 힘든 두개골의 초음파 관련 물성치를 파악할 수 있기 때문임. 두개골은 구조적으로 다양한 두께와 복잡한 음향 물성치로 이루어져, 초음파의 굴절 및 산란을 유도함. 이는 의도하지 않은 뇌 영역에 초음파 에너지를 전달할 위험을 초래할 수 있음. 따라서 안전을 위하여 CT 영상에서 두개골 정보 획득 후, 음향 시뮬레이션을 통한 예상 치료 결과 확인이 사전에 요구됨. 하지만 CT 촬영은 방사선 노출로 인한 세포 손상과 같은 부작용의 우려가 있음. 특히, 소아 환자나 임산부의 경우 방사선 노출에 대한 위험성이 더 커 CT 촬영이 잦을 수밖에 없는 환자들의 방사선 노출을 최소화하거나 제거할 수 있는 기술이 필요함.
□ 이번 성과, 무엇이 다른가?
◯ 그동안 MRI에서 두개골 정보를 획득하려는 노력이 있어왔지만, 의료현장에 널리 보급되지 않은 특수한 MRI 코일 장비나 촬영 기술이 요구되어 실용화에 한계가 있었음. 이에 인공지능 기술을 이용하여 CT 영상을 생성하고자 하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 양적 평가만을 통해 임상 활용 가능성을 평가하기엔 타당성이 부족했으며, 활용 분야도 방사선 치료 관점으로만 국한되어 임상적 평가 방법이 다양하지 못했음.
◯ 본 연구에서는 합성 CT와 실제 CT의 양적 평가를 통한 영상의 유사성 평가뿐만 아니라, 음향 시뮬레이션을 통해 환자 뇌에 전달될 초음파 초점의 위치, 초점 영역의 부피 등, 모의 치료 결과를 확인 함으로써 임상적 활용의 타당성을 입증함.
□ 실용화된다면 어떻게 활용될 수 있나?
◯ CT 촬영이 힘든 환자들을 대상들도 방사선 노출에 대한 염려없이 집속 초음파 시술을 받을 수 있을 것이라 예상됨. 또한, 초음파 치료에만 국한되지 않고 방사선 치료 등 치료 계획용 CT 촬영이 요구되는 분야에도 충분한 검증과정을 거친 후 활용될 수 있을 것이라 기대됨.
◯ 인공지능기반 CT 생성 기술은 두부뿐만 아니라 복부 및 골반 등 CT 촬영이 필요한 다양한 인체 부위에 활용될 수 있을 것임.
□ 기대효과와 실용화를 위한 과제는?
◯ 본 연구를 통해 인공지능 기반 의료 영상의 임상 적용을 위한 연구가 더욱 다양화될 것이라 기대됨.
◯ 환자와 의료진의 방사선 노출을 최소화할 수 있으며, MRI에서 바로 CT 영상을 얻을 수 있으므로 영상 정합(두 영상을 동일한 좌표계에 위치시켜 동시에 볼 수 있도록 정렬하는 기술) 과정이 필요없어 수술 프로세스 또한 간소화할 수 있음.
◯ 인공지능 기반 MRI 단독 영상 유도 집속 초음파 기기의 실용화를 위해 초음파 파라미터와 초음파 변환 장치 등 다양한 치료 환경에서 검증이 필요함.
의학약학 KIST (2021-09-02)