CT 정도관리의 혁신: 인공지능(AI) 모델을 활용한 팬텀 영상 정량적 평가 기술
http://dx.doi.org/10.9718/JBER.2023.44.3.182 전산화 단층촬영(CT)은 현대 의료 진단에서 결코 빼놓을 수 없는 필수 장비입니다 . 하지만 장비의 노후화와 높은 방사선 피폭량 문제로 인해 엄격한 CT 품질관리(Quality Control, QC)가 요구되고 있습니다 . 오늘은 최신 연구 결과를 바탕으로, 기존의 주관적인 육안 검사를 넘어 인공지능(AI)을 통해 CT 영상의 신뢰도를 획기적으로 높이는 방법에 대해 심도 있게 다루어 보겠습니다. 1. CT 품질관리의 현재와 한계: 정성적 평가의 딜레마 우리나라 의료법에 따르면 CT는 특수의료장비로 분류되어 정기적인 품질관리 검사를 받아야 합니다 . 현재 실시되는 팬텀(Phantom) 검사 항목 중 공간분해능(Spatial Resolution)과 대조도분해능(Contrast Resolution)은 영상의학 전문가가 육안으로 합격 여부를 판단하는 '정성적 평가'에 의존하고 있습니다 . 문제점 : 전문가의 주관이 개입될 수 있어 객관성이 떨어지고, 이는 곧 장비의 신뢰도 저하로 이어질 수 있습니다 . 해결책 : 이를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 인공지능 분류 모델 을 도입하여 정량적인 평가 기준을 마련하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다 . 2. 연구 방법: AI 모델 구축 및 데이터 전처리 본 연구에서는 AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410)을 사용하여 데이터를 획득하였습니다 . 2.1 사용 장비 및 팬텀 검사항목 연구에는 SOMATOM Definition, Optima CT660 등 다양한 최신 CT 장비가 사용되었습니다 . 팬텀을 통해 측정하는 주요 항목은 다음과 같습니다. 그림 1. CT 팬텀을 이용한 주요 검사항목 및 영상 판독 (a) 물의 CT 감약계수, 노이즈, 균일도: 중앙의 점과 전체적인 밀도 균일성을 측정하여 장비의 기초 성능을 확인합니다. (b) 절편두께(Slice ...