MEDI:GATE NEWS 연세의료원, 감마나이프 치료계획용 영상 생성 기술 이전

기사입력시간 22.01.13 13:55최종 업데이트 22.01.13 13:55

왼쪽 첫 번째(rCT)는 일반 CT 사진, 가운데(sCT)는 MRI에서 CT 정보를 유추한 사진이다. 맨 오른쪽 사진(Difference map)에서 rCT와 sCT의 차이를 의미하는 붉은 색이 거의 없는 것을 확인할 수 있다. 연세의료원이 뇌종양 등 뇌 관련 질환의 치료 술기인 감마나이프 치료의 정확도를 높이는 기술을 ㈜딥노이드에 최근 이전했다고 13일 밝혔다. 세브란스병원 신경외과학교실 장원석, 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 김휘영 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기반의 이번 기술을 통해 의료진은 환자 맞춤형 감마나이프 치료계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 감마나이프 치료는 '무혈‧무통'의 뇌수술법으로 알려져 있다. 두개골을 절개하지 않고 병변에 감마선을 조사해 뇌종양 등 뇌 수술을 진행할 수 있기 때문이다. 또한 환자가 느끼는 통증이 적어 수술 당일 퇴원이 가능할 정도다. 의료진이 뇌를 직접 보지 않고 병변에 감마선을 조사한다는 점에서 치료계획을 세울 때 환자의 뇌, 두개골에 대한 영상정보를 정확히 확인하는 것이 중요하다. 기존에는 MRI 촬영을 통해 감마나이프 치료를 계획했다. 하지만 뇌와 같은 연조직을 촬영하는 데 특화된 MRI 검사만으로는 환자에 알맞은 치료계획 결정에 어려움이 있었다. 감마나이프 치료에서 환자마다 요구되는 감마선의 적정량이 두개골을 지나 병변에 닿는 것이 완성도에 영향을 끼친다. 방사선의 투과 정도는 환자의 두개골 두께, 모양에 따라 달라지기에 이를 기반으로 계획을 세우는 것이 좋다. 하지만 MRI로는 강조직인 뼈 정보를 확인하기 어렵다. 연구팀은 감마나이프 치료계획 수립 전 촬영하는 MRI 검사 결과에서 환자의 두개골 두께와 모양에 관련된 CT 정보를 추출하는 방법을 고안했다. MRI 영상에서 CT 정보를 생성해내는 연구 과정을 인공지능에 학습시켰고, 그 결과 실제 촬영한 CT 검사 결과와 매우 유사한 정보를 얻어내는 것을 확인했다. 장원석 교수는 "이번 기술은 세계적으로 시행되고 있는 감마나이프 치료에 인공지능을 활용한 것"이라며 "향후 환자들이 안전하게 뇌질환 치료를 받는 데 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다. 김휘영 교수는 "앞으로도 인공지능 기술 개발에 힘써 감마나이프 방사선 수술의 정밀도와 안정성을 더욱 높일 계획"이라고 전했다. 딥노이드 최우식 대표는 "감마나이프 치료 성적을 높일 환자별 구체적인 계획 수립이 가능할 것으로 기대된다"며 "제품화를 진행해 정밀의료 사업에 박차를 가할 예정"이라고 말했다. 한편 이 기술은 세브란스병원 의료질 향상을 위한 연구기금(Severance Hospital Research fund for Clinical excellence, SHRC)의 지원을 받아 개발됐다.

제보 공유

연세의료원, 감마나이프 치료계획용 영상 생성 기술 이전

인공지능 기반으로 기존 MRI 기반 치료계획 한계 보완

왼쪽 첫 번째(rCT)는 일반 CT 사진, 가운데(sCT)는 MRI에서 CT 정보를 유추한 사진이다. 맨 오른쪽 사진(Difference map)에서 rCT와 sCT의 차이를 의미하는 붉은 색이 거의 없는 것을 확인할 수 있다.

연세의료원이 뇌종양 등 뇌 관련 질환의 치료 술기인 감마나이프 치료의 정확도를 높이는 기술을 ㈜딥노이드에 최근 이전했다고 13일 밝혔다.

세브란스병원 신경외과학교실 장원석, 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 김휘영 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기반의 이번 기술을 통해 의료진은 환자 맞춤형 감마나이프 치료계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

감마나이프 치료는 '무혈‧무통'의 뇌수술법으로 알려져 있다. 두개골을 절개하지 않고 병변에 감마선을 조사해 뇌종양 등 뇌 수술을 진행할 수 있기 때문이다. 또한 환자가 느끼는 통증이 적어 수술 당일 퇴원이 가능할 정도다.

의료진이 뇌를 직접 보지 않고 병변에 감마선을 조사한다는 점에서 치료계획을 세울 때 환자의 뇌, 두개골에 대한 영상정보를 정확히 확인하는 것이 중요하다.

기존에는 MRI 촬영을 통해 감마나이프 치료를 계획했다. 하지만 뇌와 같은 연조직을 촬영하는 데 특화된 MRI 검사만으로는 환자에 알맞은 치료계획 결정에 어려움이 있었다.

감마나이프 치료에서 환자마다 요구되는 감마선의 적정량이 두개골을 지나 병변에 닿는 것이 완성도에 영향을 끼친다. 방사선의 투과 정도는 환자의 두개골 두께, 모양에 따라 달라지기에 이를 기반으로 계획을 세우는 것이 좋다. 하지만 MRI로는 강조직인 뼈 정보를 확인하기 어렵다.

연구팀은 감마나이프 치료계획 수립 전 촬영하는 MRI 검사 결과에서 환자의 두개골 두께와 모양에 관련된 CT 정보를 추출하는 방법을 고안했다.

MRI 영상에서 CT 정보를 생성해내는 연구 과정을 인공지능에 학습시켰고, 그 결과 실제 촬영한 CT 검사 결과와 매우 유사한 정보를 얻어내는 것을 확인했다.

장원석 교수는 "이번 기술은 세계적으로 시행되고 있는 감마나이프 치료에 인공지능을 활용한 것"이라며 "향후 환자들이 안전하게 뇌질환 치료를 받는 데 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다.

김휘영 교수는 "앞으로도 인공지능 기술 개발에 힘써 감마나이프 방사선 수술의 정밀도와 안정성을 더욱 높일 계획"이라고 전했다.

딥노이드 최우식 대표는 "감마나이프 치료 성적을 높일 환자별 구체적인 계획 수립이 가능할 것으로 기대된다"며 "제품화를 진행해 정밀의료 사업에 박차를 가할 예정"이라고 말했다.

한편 이 기술은 세브란스병원 의료질 향상을 위한 연구기금(Severance Hospital Research fund for Clinical excellence, SHRC)의 지원을 받아 개발됐다.

오탈자 신고 스크랩 인쇄 제보 공유

임솔 기자 (sim@medigatenews.com)의료계 주요 이슈 제보/문의는 카톡 solplusyou

이 기자의 다른 기사 보기

댓글보기(0)