미주 AI 모델, 저품질 심장 MRI 스캔 품질 대폭 향상

University of Missouri 의 연구팀이 개발한 AI 지원 모델인 TagGen은 저품질 심장 MRI 스캔을 고품질 이미지로 변환하면서, 심장 스캔 시간을 약 90% 줄일 수 있다는 소식입니다. 심장 MRI 스캔은 일반적으로 30분에서 90분 정도 소요되며, 심장의 작동 상태와 문제점을 파악하는 중요한 정보를 제공합니다. 그러나 환자의 움직임으로 인해 이미지 품질이 떨어지는 경우가 많아, 정확한 진단에 어려움이 따릅니다. TagGen은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. "저품질의 흐린 이미지를 복원할 수 있는 방법이 거의 없습니다. 이미지의 선명도는 임상 진단에서 매우 중요한 정보를 제공하는데, 예를 들어 비정상적인 움직임이나 기능 장애 등을 파악할 수 있습니다."라고 주요 연구자인 창유 선(Changyu Sun) 박사는 설명했습니다. 이 기술은 Magnetic Resonance in Medicine 저널에 게재되었습니다. TagGen은 이미지의 선명도를 높이는 데 도움이 되는 태그라인(tagline)을 강화합니다. 태그라인은 근육 움직임을 추적하는 마커로, 심장의 특정 부위가 제대로 움직이지 않거나 손상되었는지를 식별하는 데 중요합니다. AI가 이미지를 처리함으로써 품질을 복원하고 심장의 움직임을 더 잘 시각화할 수 있게 됩니다. AI를 활용한 빠른 스캔과 개선된 태그라인 품질 덕분에, 의료진은 심장의 동작, 수축, 그리고 혈액 펌핑을 더 잘 관찰할 수 있습니다. TagGen 없이 스캔을 수행하면 시간이 크게 늘어나고, 비용이 상승하며, 환자의 불편함과 이미지 품질 저하가 발생할 수 있습니다. "심장 MRI 스캔 중 환자는 숨을 참아서 가슴의 움직임을 최소화해야 합니다. 이것은 더 선명한 이미지를 만드는 데 도움이 됩니다." 라고 선 박사는 말했습니다. "일부 스캔은 20회 이상의 심장 박동이 필요하지만, TagGen을 사용하면 환자가 3회의 심장 박동 동안만 숨을 족히 참아도 됩니다. 이렇게 하면 의료진은 이전에는 놓쳤을 수 있는 정보를 확인할 수 있으며, 환자의 불편도 줄어들어 더 나은 진단과 환자 결과를 가져올 것입니다." 향후 연구에서는 TagGen의 정교화와 MRI 운동 추적 기술의 향상을 목표로 하고 있습니다. 선 박사와 그의 팀은 이 AI 기술을 다른 종류의 심장 MRI 스캔, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캔, 그리고 뇌 MRI와 같은 다른 장기의 스캔에도 일반화할 계획입니다. 창유 선 박사는 Mizzou School of Medicine에서 방사선학 조교수와 Mizzou School of Engineering에서 생체의공학 조교수를 맡고 있으며, NextGen Precision Health Investigator로 활동하고 있습니다. 그의 연구는 빠른 MRI 촬영, 정확한 재구성, 그리고 고급 AI 기술 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 이 기술은 이미지 품질 향상과 스캔 시간 단축을 통해 의료 현장에서 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 업계 전문가들은 TagGen이 심장 질환의 조기 발견과 정확한 진단을 가능하게 함으로써, 환자 치료 결과를 크게 개선할 수 있다고 평가하고 있습니다. 또한, 이 기술이 다양한 영상 진단 분야로 확장되면, 의료 서비스의 효율성과 품질이 더욱 향상될 것으로 보입니다.