심혈관 진단의 미래: 딥러닝 기반 혈관 내 초음파(IVUS) 자동화의 혁신적 도약
현대 심장 의학에서 혈관 내 초음파 (Intravascular Ultrasound, IVUS) 는 관상동맥 질환의 정밀 진단과 복합 병변 치료를 위한 필수적인 도구로 자리 잡았습니다 . 하지만 복잡한 영상 데이터 분석에 소요되는 시간과 비용 , 그리고 전문가의 숙련도에 의존해야 한다는 점은 임상 현장에서 IVUS 의 광범위한 활용을 가로막는 주요 장애물이었습니다 . 최근 영국 런던 퀸 메리 대학교 (Queen Mary University of London) 의 Retesh Bajaj 박사팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝 (Deep-Learning) 모델 을 활용한 실시간 IVUS 영상 분석 기술을 개발하여 전 세계 의학계의 주목을 받고 있습니다 . 본 칼럼에서는 해당 연구의 핵심 성과와 딥러닝 기술이 심혈관 진단 분야에 가져올 변화에 대해 심도 있게 다룹니다 . 1. 혈관 내 초음파 (IVUS) 의 임상적 중요성과 한계 혈관 내 초음파 (IVUS) 는 혈관 내부의 단면 영상을 제공하여 혈관벽의 상태 , 플라크 (Plaque) 의 축적 정도 , 혈관 내강 (Lumen) 의 크기를 정확히 측정할 수 있게 해주는 선호되는 방법입니다 . 특히 고위험 심장 질환 환자의 재관류술 (Revascularization) 을 안내하고 복잡한 병변을 평가하는 데 있어 타의 추종을 불허하는 정확도를 자랑합니다 . 그러나 IVUS 데이터는 방대하고 복잡합니다 . 수동으로 영상을 판독하고 혈관 경계를 설정하는 과정은 매우 " 노동 집약적 " 이며 " 시간 소모적 " 입니다 . 기존에 제안된 자동화 방식들은 환자가 카테터 검사실에 있는 동안 실시간으로 외탄성막 (External Elastic Membrane, EEM) 과 내강 경계를 정확히 식별하는 데 한계가 있었습니다 . 2. 혁신적 딥러닝 모델 : ResNet 기반의 실시간 세분화 Bajaj 박사팀이 개발한 새로운 모델은 ResNet 신경망 을 기반으로 하...