ClariCT.AI 활용, 진단 성능 유지하면서 방사선량 1/20 수준
최영훈 교수 "소아환자 두개골조기유합증서 방사선량 노출 줄여"
인공지능(AI) 기술을 이용해 초저선량 CT에서도 영상 품질이 일반 선량 CT와 유사하고, 진단 성능 또한 유지할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
두부 CT 촬영에서 의료 방사선량을 획기적으로 줄일 수 있음이 입증돼 소아환자에 대한 방사선 우려를 해소하는 가능성을 확인한 셈이다.
19일 관련업계에 따르면 클라리파이가 개발한 AI 재구성 기술 ClariCT.AI를 활용한 결과, 소아환자 CT촬영에서 진단의 성능은 유지하면서도 방사선량은 1/20 수준으로 대폭 낮출 수 있다는 연구결과가 나왔다.
연구는 서울대학교어린이병원 소아영상학과 최영훈 교수팀이 두개골 조기유합증(craniosynostosis)을 가진 38개월 미만 소아 29명을 대상으로 2021년 9월부터 2022년 9월까지 실시했다.
이 연구는 소아영상의학분야 권위 있는 학술지 Pediatric Radiology에 게재됐다.
두개골 조기유합증(craniosynostosis)은 영유아와 어린이에서 두개골의 조기 봉합으로 인해 뇌와 두개골이 정상적으로 자라지 못하는 질환으로, 일반적으로 머리와 안면 부위의 CT촬영을 통해 진단한다.
연구에서 19년의 소아방사선영상 판독 경력을 가진 영상의학 전문의 2인이 독립적인 판정에 참여했으며, 일반 선량(1.15mSv) CT 촬영 그룹에 비해 초저선량(0.05mSv) CT 촬영 그룹에서 영상의 품질과 두개골 조기유합증 진단 성능의 두가지 측면에서 그룹간 차이를 비교했다.
연구 결과 초저선량 CT에 AI 재구성을 적용한 그룹에서는 영상품질이 향상됐고 두개골 조기융합증 진단 성능에도 일반 선량 CT 촬영 그룹에 비해 차이가 없었다.
반면 초저선량 CT에 AI 재구성을 적용하지 않았을 경우에는 영상품질이 저하됐다.
클라리파이의 AI 재구성 기술인 ClariCT.AI는 초저선량 CT촬영 시 필연적으로 발생하는 이미지 노이즈를 AI 알고리즘을 통해 제거하여 고화질 CT영상으로 변환하는 솔루션이다.
이를 통해 CT 촬영과정에서 발생하는 의료 방사선 노출을 대폭 감소시킬 수 있어, CT 촬영을 받는 환자들의 안전성 우려를 덜 수 있다. 특히 소아나 임산부와 같이 민감한 환자 군에게 큰 혜택을 제공할 수 있다
연구 책임을 맡은 서울대학교어린이병원 소아영상학과 최영훈 교수는 "본 연구는 딥러닝 재구성 기술을 초저선량 CT에 사용해 소아환자의 두개골조기유합증을 진단하는 효과적이고 안전한 방법으로, 진단 정확성을 희생하지 않으면서 방서선 노출을 줄일 수 있음을 보여준다"고 말했다.
클라리파이 김종효 대표는 "의료방사선 노출 감소는 세계적인 추세인데, 클라리파이의 AI솔루션이 널리 보급돼 소아, 임산부 및 암환자들이 CT방사선에 노출될 우려를 줄이고 더 정밀한 진단을 받을 수 있기를 희망한다"고 말했다.
출처 : 메디파나뉴스
https://www.medipana.com/article/view.php?page=1&sch_menu=1&sch_cate=F&news_idx=318019
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