MediWave

http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2025-02-7  Key word: Medical Imaging · Precision Medicine · AI Radiology · Predictive Diagnostics 서론: 의료영상은 더 이상 ‘진단 보조 수단’이 아니다 의료영상(Medical Imaging)은 지난 수십 년간 질병을 “확인(confirmatory)”하는 도구로 인식되어 왔다.  임상 증상이 발생한 이후, 병변의 위치와 범위를 시각적으로 확인하는 것이 영상의학의 핵심 역할이었다.  그러나 최근 10여 년간 정량 영상(quantitative imaging) , 분자영상(molecular imaging) , 인공지능(AI) 기반 분석 , 방사선량 최적화 기술 이 융합되면서 의료영상의 본질적 역할은 급격히 변화하고 있다. 이제 의료영상은 ▶ 질병을 예측(Predictive)하고 ▶ 개인별 위험도를 계층화(Risk Stratification)하며 ▶ 치료 반응과 예후를 정밀하게 예측(Precision Medicine)하는 임상 의사결정의 중심 인프라 로 자리 잡았다. 특히 2024–2025년 발표된 다수의 SCI급 연구들은 영상의학이 단순 판독을 넘어, 임상 지능(Clinical Intelligence)의 핵심 축으로 기능하고 있음을 명확히 보여준다. 1. 예측의학 시대의 핵심 도구, 신경영상(Neuroimaging) 알츠하이머병: 증상 이전에 진단되는 시대 알츠하이머병(Alzheimer’s disease)은 의료영상 패러다임 전환을 가장 상징적으로 보여주는 질환이다. 과거에는 기억력 저하라는 임상 증상이 나타난 후 MRI에서 해마 위축을 확인하는 방식이 주를 이루었지만, 현재는 아밀로이드 PET·타우 PET 을 통해 무증상 단계(preclinical stage)에서 병리학적 변화를 확인할 수 있다. Figure 1. PET 기반 알츠하이머병 전임상 진단 아밀로이드 PET 영상에서 대...

  http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2022-01-03 서론 PET-MRI(Positron Emission Tomography–Magnetic Resonance Imaging)는 21세기 의학 영상 기술의 정점이라 할 수 있다.  PET의 대사적·기능적 정보와 MRI의 고해상도 해부학적 정보가 융합되면서, 암 진단, 신경 질환, 심혈관 질환 등 다양한 분야에서 영상 진단의 패러다임을 바꾸고 있다.  이러한 PET-MRI 영상의 임상적 가치를 최대로 끌어올리는 핵심은 바로 조영제(contrast agent)의 활용이다. PET-MRI 조영제는 영상 신호를 강화하여 병변의 위치, 크기, 성질을 더욱 명확하게 드러내며, AI 기반 영상 판독 정확도를 극대화한다.  본 컬럼에서는 PET-MRI 조영제의 임상 활용, 영상 판독 동향, 최신 연구 흐름 을 첨부 문헌을 바탕으로 분석한다. PET-MRI 조영제의 역할 PET-MRI 영상에서 조영제는 단순한 신호 증강을 넘어, 대사적 이상과 해부학적 구조적 변화를 정밀하게 연결 하는 기능을 한다.  PET 영상에서 대사 활성이 높은 부위가 나타나더라도, 정확한 해부학적 위치 확인이 필요하다.  MRI 조영제를 사용하면 병변의 혈관화, 세포밀도, 조직 환경을 동시에 평가할 수 있어 다중 모달리티 융합 분석 이 가능하다. PET-MRI 조영제의 종류와 특성 가돌리늄(Gd) 기반 조영제 현재 임상에서 가장 널리 사용된다. T1 강조 영상에서 신호를 증가시켜 종양, 혈관 병변, 염증 부위를 정밀하게 구분할 수 있다. 철 기반 나노입자 조영제(iron oxide nanoparticles) 대식세포 탐지, 염증 영상, 면역 반응 분석에 특화되어 있다. PET-MRI에서 종양 미세환경 및 전이성 병변 탐지에 활용된다. 신세대 하이브리드 조영제 PET 방사성 동위원소와 MRI 조영 기능을 동시에 지닌 이중 모드(multi...

  doi:10.2967/jnumed.125.269833 (Graphic abstract) 1. 서론 신경모세포종(Neuroblastoma)은 주로 소아에서 발생하는 대표적인 악성 종양으로, 신경모세포가 미성숙하게 분화되지 못하고 종양화되는 질환이다.  전 세계적으로 소아 암 사망 원인 중 높은 비중을 차지하며, 특히 재발성 및 고위험군 환자에서 정밀한 진단 및 치료 반응 평가가 임상적 성패를 좌우 한다. 이러한 배경에서 의료 영상 기술은 단순히 질병의 위치 확인을 넘어, 치료 방향 결정, 환자 예후 예측, 맞춤형 치료 전략 수립에 필수적인 도구로 자리 잡고 있다.  현재까지 널리 사용되는 I-123 메타아이오도벤질구아니딘(MIBG)-SPECT 는 FDA 승인 표준 검사로 자리 잡았으나, 긴 검사 시간, 갑상선 보호 요법 필요, 그리고 해상도의 제한 등 여러 한계가 존재한다. 이에 대한 대안으로 최근 주목받는 기술이 바로 F-18 메타플루오로벤질구아니딘(MFBG)-PET 이다. 본 컬럼에서는 최신 연구 결과를 바탕으로 F-18 MFBG-PET의 임상적 가치를 분석하고, 향후 전망을 제시하고자 한다. 2. 기존 표준: I-123 MIBG-SPECT의 한계 I-123 MIBG-SPECT는 오랜 기간 동안 신경모세포종 영상에서 중요한 역할을 담당해 왔다. 종양세포가 노르에피네프린 수송체를 통해 MIBG를 흡수하는 특성을 이용하여 병변을 확인할 수 있다는 점에서 임상적으로 유용하다. 그러나 다음과 같은 한계점이 보고되고 있다. 검사 소요 시간 : 2일간의 프로토콜이 필요하며, 환아와 보호자에게 큰 부담. 방사선 노출 관리 : 갑상선 손상을 방지하기 위한 요오드 투여 필요. 공간 해상도 제한 : 작은 병변이나 미세 골수 침범 탐지에 제약. 이러한 문제는 특히 빠른 병기 평가와 치료 반응 모니터링이 중요한 소아 환자에서 임상적 효율성을 떨어뜨린다. 3. 혁신적 대안: F-18 MFBG-PET의 등장 MIB...

  양전자 방출 단층 촬영(PET)을 위한 3차원 최대사후(MAP) 영상 재구성에서 평활 파라미터의 적응형 미세 조정 핵심 키워드 : 양전자 방출 단층 촬영, PET 영상 재구성, MAP 알고리즘, 평활 파라미터, 적응형 알고리즘, 의료영상 처리 doi:10.9718/JBER.2024.45.5.205  서론: PET 영상에서의 해상도와 평활화의 균형 양전자 방출 단층 촬영(PET)은 종양, 뇌 질환, 심혈관 질환 진단에서 뛰어난 감도를 자랑하는 핵의학 영상 기술입니다. 그러나 PET 영상은 일반적으로 공간 해상도가 낮고 노이즈에 민감 하다는 약점을 가집니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 3차원 최대사후(MAP: Maximum a Posteriori) 영상 재구성 기법 이 활용되며, 이 과정에서 정규화(smoothing) 파라미터 의 설정은 영상 품질에 결정적인 영향을 줍니다. MAP 재구성 알고리즘 개요 MAP 알고리즘은 Bayesian 추론 기반으로, 영상의 가능도(likelihood)와 사전정보(prior)를 조합해 영상의 통계적 최댓값을 추정합니다. 이때 사용하는 에너지 함수(E(x))는 다음과 같습니다: E ( x ) = − log ⁡ P ( y ∣ x ) − β ⋅ R ( x ) E(x) = -\log P(y|x) - \beta \cdot R(x) E ( x ) = − log P ( y ∣ x ) − β ⋅ R ( x ) P ( y ∣ x ) P(y|x) P ( y ∣ x ) : 측정 데이터 y y y 에 대한 영상 x x x 의 가능도 R ( x ) R(x) R ( x ) : 평활화 정규항 (prior term) β \beta β : 평활 파라미터 (regularization strength) 문제점 고정된 β \beta β 를 사용할 경우: 값이 너무 크면 → 과도한 평활화 로 경계 손실 값이 너무 작으면 → 노이즈 증가 적응형 평활 파라미터 조정의 필요성 PET 영상은...