경두개 집속 초음파*는 두개골을 열지 않고 초음파 에너지를 뇌의 특정 영역에 전달해 퇴행성 운동장애, 난치성 통증 및 정신질환 등을 치료할 수 있는 기술입니다. 이 치료술은 뇌 병변의 위치를 파악하는 영상기반의 기술과 함께 사용되어야 하는데요. 두개골을 통과한 초음파 초점이 정확히 뇌 병변에 맺히게 하기 위해서는 MRI만으로 파악되기 힘든 환자의 두개골 정보를 CT를 통해 얻어야만 했습니다. 하지만 방사선 노출이 불가피한 CT는 검사를 자주 해야하는 환자나 소아·임산부 환자의 경우 안전에 대한 우려가 있습니다.
*경두개 저강도 집속초음파 뇌 자극은 영상 진단 시 사용되는 초음파의 주파수보다는 낮되 가청주파수보다 높은 초음파 대역의 음파를 이용, 두개골을 비침습적으로 투과하여 뇌 안의 특정 초점 영역으로 음향 에너지를 전달시키는 기술을 말한다. 음향 에너지 강도에 따라 조직을 제거하거나 자극을 통해 뇌신경 활성도를 변화시켜 퇴행성 운동장애, 난치성 통증 및 정신질환 등을 치료할 수 있다.
한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 바이오닉스연구센터 김형민 박사팀은 MRI 영상을 기반으로 CT 영상을 생성하는 인공지능기술을 개발해 모의치료 실험을 진행한 결과 MRI만으로도 경두개 집속 초음파 시술이 가능하다는 것을 확인했다고 밝혔습니다.
그간 MRI 영상에서 두개골 정보를 얻으려는 노력이 있었습니다. 그러나, 의료현장에 널리 보급되지 않은 특수한 MRI 코일 장비나 촬영 기술이 필요했습니다. 또 다른 대안으로 인공지능 기반 CT 영상 획득 기술도 세계적으로 관심이 높았지만 임상적으로 효과가 있다는 것을 증명하지 못했습니다. 연구진은 초음파를 활용한 모의치료를 통해 인공지능으로 얻은 CT 영상이 임상에 활용이 가능하다는 것을 증명했습니다.
KIST 연구팀은 의료현장에서 가장 많이 활용되는 영상 중 하나인 T1 강조 MRI1) 영상에서 비선형적으로 CT를 변환하는 과정을 학습하는 3차원 조건부 적대적 생성 신경망 모델(3D conditional adversarial generative network)을 개발했습니다. CT 영상의 HU (Hounsfield Unit)2) 픽셀 변화량 오차를 최소화하는 손실함수를 고안하였으며, Z-점수 정규화, 부분 선형 히스토그램 매칭 정규화와 같은 MRI 영상 신호의 정규화3) 방법에 따른 합성 CT의 품질 변화를 비교하며 신경망 성능을 최적화했는데요.
안정적이고 효율적인 초음파 치료를 위해서는 반드시 환자의 두개골 밀도비와 두개골 두께를 사전에 파악해야 했습니다. 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 있었습니다. 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 확인했습니다. MRI 영상만으로 경두개 집속초음파 치료 시스템을 시술할 수 있다는 가능성을 보여준 결과입니다.
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 말했습니다.
이번 연구 결과는 의료 정보 분야 국제 학술저널인 ‘IEEE Journal of Biomedical and Health informatics(JCR(%): 1.8)’ 최신호에 게재되었습니다.
논문명 : Acoustic simulation for transcranial focused ultrasound using GAN-based synthetic CT
[1] 뇌의 해부학적 정보를 얻는데 유용한 가장 기본적인 MRI 영상 촬영 기법
[2] HU(Hounsfield unit) : 투과된 X선의 강도를 정량적으로 표현한 CT 영상 단위. 물이 기준점으로써 0 HU 값을 가지며, 공기는 약 –1000HU, 골조직은 약 1000 HU를 가짐
[3] 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형해 이용하기 쉽게 만드는 일
#연구결과 문답
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.
