파킨슨병 등 퇴행성 뇌질환을 위한 뇌영상 데이터 표준화의 미래: 다기관 데이터를 연결하는 혁신 플랫폼
파킨슨병 등 퇴행성 뇌질환을 위한 뇌영상 데이터 표준화의 미래: 다기관 데이터를 연결하는 혁신 플랫폼 서론: 뇌질환의 정밀 진단을 위한 뇌영상 데이터의 중요성 파킨슨병 , 알츠하이머병 , 치매 등 퇴행성 뇌질환은 고령화 사회에서 빠르게 증가하고 있는 사회적 부담 질환입니다. 이러한 질환의 조기 진단 및 치료 효과 예측에는 정량적이고 객관적인 뇌영상 데이터 가 필수적입니다. 특히 MRI , PET , CT 영상은 환자의 병리적 변화를 시각적으로 확인할 수 있어 의료 및 연구 양측에서 핵심적 도구로 사용되고 있습니다. 그러나 뇌영상 데이터는 병원, 장비 제조사, 촬영 조건 등 다양한 요인에 의해 데이터 특성이 달라집니다. 이로 인해 병원 간 비교 연구, 대규모 인공지능 분석, 클라우드 기반 데이터 연동 등이 어려운 실정입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 뇌영상 데이터의 표준화 기술 개발과 플랫폼 구축 이 절실히 요구되고 있습니다. 1. 뇌영상 표준화의 필요성과 개념 1.1 뇌영상의 표준화란 무엇인가? 표준화(Harmonization)란 서로 다른 장비나 기관에서 획득된 의료영상을 일정 기준으로 정규화하여 분석 가능한 형태로 통합하는 기술 을 의미합니다. 1.2 왜 뇌질환에서는 더 중요한가? MRI: 장비마다 해상도와 필터값이 다르며, 대뇌피질 두께(cortical thickness) 측정값도 달라짐. PET: tracer 종류, SUVr 기준영역에 따라 수치가 변화함. CT: 영상 contrast, 선량(dose)에 따른 영상 품질 차이 존재. 이러한 변동성은 다기관 뇌질환 연구에서 정량적 비교를 어렵게 하며, AI 기반 진단 알고리즘의 일반화도 저해 합니다. 2. MRI 표준화: W-Score와 딥러닝 기반 기술 2.1 선형혼합모델(LME)을 이용한 W-Score 고려대학교 연구팀은 11개 데이터셋에서 수집된 T1-weighted MRI 를 기반으로, **나이, 성별, ...