설암 조기진단, AI 영상 판독 기술로 획기적 전환! (딥러닝 CNN 분석)

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http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2022-01-02   서론: 소리 없는 위협, 구강암과 설암 안녕하세요, 디지털 헬스케어와 최신 의료 기술에 대해 깊이 있는 정보를 전해드리는 AI 메디컬 인사이트입니다.  오늘 다룰 주제는 많은 분들이 두려워하지만 정작 잘 알지 못하는 암, 바로 설암(혀암)과 구강암 입니다. 구강암은 전 세계 암 발병률 10위 안에 드는 주요 질병 중 하나로, 특히 조기 진단이 어려워 예후가 좋지 않은 것으로 알려져 있습니다.  구강암 중에서도 가장 흔하게 발생하는 부위가 바로 혀, 구강저(입안 바닥), 그리고 아랫입술입니다.  안타깝게도 구강암의 5년 생존율은 50%로 매우 낮은 수준에 머물러 있으며, 이는 조기 발견이 얼마나 중요한지를 역설합니다.  조기에 발견하기만 한다면 평균 생존 기간은 훨씬 길어질 수 있습니다. 따라서 구강암 환자의 생존율을 높이기 위해서는 암의 조기 발견과 함께, 주요 위험 요인으로 알려진 흡연 및 음주와 같은 생활 습관의 개선이 매우 중요합니다. 기존의 구강암 진단은 CT나 MRI 같은 영상 장비를 이용하거나, 조직을 직접 떼어내는 침습적 생검(biopsy)을 통해 이루어집니다.  하지만 이러한 방법들은 비용과 시간 부담이 크고, 환자에게 고통을 줄 수 있어 조기 검진으로는 접근성이 떨어지는 것이 현실입니다. 만약 우리가 일상적으로 사용하는 일반 카메라로 촬영한 입안 사진을 통해 설암을 조기에 발견할 수 있다면 어떨까요?  최근, 이러한 혁신적인 아이디어를 현실로 만드는 인공지능(AI) 딥러닝 기술 이 의료계의 큰 주목을 받고 있습니다.  본 칼럼에서는 일반 구강 이미지에 딥러닝 분석을 적용하여 설암의 등급을 분류하고, 그 신뢰성을 평가한 최신 연구를 바탕으로 AI 영상 판독 기술의 원리와 가능성을 심도 있게 파헤쳐 보겠습니다. 본론 1. 설암(Tongue Cancer)에 대한 깊은 이해 구강암이란 무엇인가? ...

뇌종양(교모세포종) 조기진단을 위한 9.4T MRI와 Podoplanin 표적 망간 페라이트 나노입자 활용 연구

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 https://dx.doi.org/10.31916/sjmi2021-01-04 서론 뇌종양 중 교모세포종(Glioblastoma Multiforme, GBM)은 가장 악성도가 높고 예후가 불량한 종양으로 알려져 있다.  GBM은 기존의 방사선 치료나 화학요법에 저항성을 보이기 때문에, 조기 발견과 정밀 진단이 환자의 생존율 향상에 결정적인 역할을 한다. 전통적으로 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 뇌종양 진단에 핵심적인 도구로 사용되어 왔다.  특히 종양의 혈관 신생(angiogenesis)이나 전이 여부를 평가하는 데 유용하다.  그러나 MRI는 민감도가 낮아 미세한 종양 부위를 구분하는 데 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 최근 연구에서는 조영제(contrast agent)와 나노입자 기반 바이오마커 가 도입되고 있다.  본 논문은 Podoplanin(PDPN)을 표적화한 망간 페라이트(MnFe₂O₄) 나노입자 조영제를 활용하여, 9.4T 초고자장 MRI 환경에서 교모세포종의 조기 검출 가능성 을 제시하였다. 본론 1. 연구 배경 교모세포종(GBM): 성장 속도가 빠르고 침습성이 강해 조기 발견이 매우 어려움. Podoplanin(PDPN): 종양 세포에서 과발현되는 막 단백질로, 종양 전이 및 혈소판 응집 과 밀접한 관련이 있어 조기 진단 바이오마커 로 적합하다. 망간 페라이트(Mn-ferrite) 나노입자: 기존의 산화철 기반 나노입자보다 화학적 안정성이 높고, 초상자성(superparamagnetic) 특성 과 우수한 영상 대비 를 제공한다. 2. 실험 방법 동물 모델: BALB/C-Slc 누드 마우스(7–8주령)에 GSC11 교모세포종 세포(1×10⁷)를 뇌에 이식. 영상 획득: 9.4T Bruker BioSpec MRI를 사용, T2 시퀀스 및 FLASH 시퀀스 로 축상(axial) 및 관상(corona...

초고자기장 9.4T MRI와 1H-MRS를 활용한 비알코올성 지방간(NAFLD) 진단 및 간지질 대사 심층 분석

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https://dx.doi.org/10.31916/sjmi2021-01-01  비알코올성 지방간질환(Non-Alcoholic Fatty Liver Disease, NAFLD)은 전 세계적으로 가장 흔한 만성 간질환 중 하나로, 대사증후군, 비만, 제2형 당뇨병과 밀접하게 연결되어 있다.  특히 현대인의 식습관 변화와 생활습관 악화로 인해 그 유병률은 급속히 증가하고 있으며, 장기적으로 간섬유화, 간경변, 간세포암종(Hepatocellular Carcinoma, HCC)으로 발전할 수 있어 임상적 중요성이 매우 크다. 본 칼럼에서는 초고자기장 9.4T 자기공명영상(MRI)과 1H-MRS(프로톤 자기공명분광법)을 기반으로 한 지방간 모델 연구를 심층적으로 고찰한다.  이를 통해 고지방 식이에 의한 간지질 대사 변화와 병리학적 연관성을 밝히고, 향후 임상적 진단 및 치료 적용 가능성을 탐구한다. 1. 비알코올성 지방간(NAFLD)의 개요와 임상적 중요성 NAFLD는 알코올 섭취 여부와 무관하게 간세포 내 중성지방(triglyceride)이 5% 이상 축적된 상태를 의미한다.  전 세계 인구의 약 30%가 NAFLD에 해당하며, 심각한 비만 환자의 경우 그 비율은 90%에 이른다.  단순 지방간(steatosis)은 염증이 동반되지 않는 경우가 많지만, 시간이 지남에 따라 비알코올성 지방간염(NASH)으로 진행하며, 이는 간경변과 간암의 주요 원인 중 하나로 작용한다. 전통적으로 간생검이 진단의 황금표준으로 사용되어 왔으나, 침습적이고 합병증 위험이 존재하며 표본 오차가 발생할 수 있다는 한계가 있다.  따라서 비침습적이면서 정량적 평가가 가능한 고자기장 MRI 및 1H-MRS 기법 은 NAFLD 연구와 임상 진단에서 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있다. 2. 1H-MRS와 초고자기장 MRI의 기술적 배경 (1) 1H-MRS의 원리 프로톤 자기공명분광법(1H-MRS)은 체내 특정 대사체의 화학적 구조와 상태를 비침...

Simultaneous MR-PET 영상 융합과 인공지능 기반 적합도 분석: 신경망 학습을 통한 차세대 의료영상 기술

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 doi:10.31916/sjmi2020-01-05 서론 현대 의학에서 의료영상(Medical Imaging) 은 질병 진단과 치료 전략 수립에 필수적인 도구이다.  19세기 말 X-선의 발견으로 시작된 의료영상 기술은 20세기 후반 CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography) 등 고도화된 장비의 개발로 비약적인 발전을 이루었다. 특히 최근 각광받고 있는 Simultaneous MR-PET(동시 MR-PET) 은 하나의 장비에서 MRI와 PET 영상을 동시에 획득하는 차세대 융합형 분자영상 기술이다.  기존 PET-CT에 비해 방사선 피폭을 최대 70%까지 줄일 수 있으며, MRI가 제공하는 연조직(soft tissue) 대비능을 그대로 유지하면서 PET이 제공하는 분자·기능 정보를 동시에 제공할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있다. 본 칼럼에서는 첨부된 연구 논문을 기반으로, Simultaneous MR-PET 영상과 MRI·PET 개별 영상 간의 적합도(fitting degree)를 인공지능 신경망 학습을 통해 분석한 최신 연구 성과 를 심층적으로 다루고자 한다.  본론 1. Simultaneous MR-PET의 의학적 의의 Simultaneous MR-PET은 단순히 두 장비의 물리적 결합이 아니라, 분자 수준의 초민감 영상(PET)과 고해상도 해부학·기능 영상(MRI) 을 하나의 데이터 세트로 융합하는 것이다.  이는 다음과 같은 의학적 장점을 가진다: 방사선 저감 효과 : PET-CT 대비 70% 이상의 방사선 감소 연조직 대비능 강화 : MRI의 높은 소프트 티슈 해상도를 그대로 보존 검사 시간 단축 : 동시 획득으로 환자 검사 편의성 향상 정밀 진단 가능 : 움직임 보정(Motion Compensation) 기능을 통한 영상 왜곡 최소화 ...

심장 MRI 기반 좌심방 최소 용적 지수(LAVImin)와 급성 심근경색 후 주요 심혈관 사건(MACE) 예측: 최신 연구와 임상적 의미

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doi:10.1148/radiol.250078 서론 급성 심근경색(Acute Myocardial Infarction, AMI)은 여전히 전 세계적으로 높은 사망률과 합병증 발생률을 보이는 심혈관 질환이다.  최근 수십 년간 중재적 시술(PCI)과 약물 치료의 발전에도 불구하고, 심근경색 환자들의 장기적 예후를 정밀하게 예측하고 관리하는 것은 임상 현장에서 중요한 과제로 남아 있다.  기존의 예후 지표로는 좌심실 구혈률(LVEF), Killip 분류, 그리고 혈중 바이오마커들이 널리 활용되어 왔으나, 이러한 지표들은 개별 환자의 세밀한 위험도 평가에는 한계가 있다. 이에 따라 영상의학적 접근, 특히 심장 자기공명영상(Cardiac Magnetic Resonance Imaging, CMR)이 새로운 가능성을 제시하고 있다.  그중에서도 좌심방 최소 용적 지수(Left Atrial Minimum Volume Index, LAVImin)는 최근 연구에서 급성 심근경색 환자의 주요 심혈관 사건(Major Adverse Cardiovascular Events, MACE)을 독립적으로 예측할 수 있는 새로운 바이오마커로 주목받고 있다. 본 칼럼에서는 최신 연구 결과와 함께, LAVImin의 임상적 의미, 기존 평가 지표와의 비교, 그리고 실제 진료 현장에서의 적용 가능성을 심층적으로 살펴보고자 한다. 본론 1. 좌심방의 역할과 LAVImin의 정의 좌심방은 단순히 혈액을 전달하는 통로가 아니라, 심장의 충만(ventricular filling)과 압력 조절에 핵심적 역할을 담당한다.  좌심방의 용적과 기능은 좌심실 이완 기능, 폐순환 압력, 전신 혈역학 상태를 반영하는 중요한 지표다. 기존 가이드라인은 주로 좌심방 최대 용적(LAVImax)에 근거한 평가를 권고해 왔으나, 최근 연구에서는 LAVImin이 오히려 좌심방의 만성적 압력 부담과 심근 섬유화 정도를 더 민감하게 반영 한다는 점이 밝혀졌다.  특히, CM...

디지털 유방단층촬영술(DBT)과 합성 유방촬영의 임상적 가치: 위양성 감소와 조기 유방암 진단 최적화 전략

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서론 유방암은 전 세계 여성에게 가장 흔히 발생하는 암 중 하나이며, 조기 진단은 환자의 생존율을 결정하는 핵심 요인이다.  현대 의학에서 영상의학적 유방암 검진은 디지털 유방촬영술(Digital Mammography, DM)을 중심으로 발전해왔지만, 최근에는 디지털 유방단층촬영술(Digital Breast Tomosynthesis, DBT)과 합성 유방촬영(synthesized mammography)의 결합이 새로운 표준으로 주목받고 있다. 특히 독일에서 수행된 TOSYMA 임상시험 은 약 10만 명에 달하는 대규모 무작위 대조시험(randomized controlled trial)으로, DBT와 합성 유방촬영의 결합이 기존의 디지털 유방촬영보다 위양성(false-positive) 발생을 줄이고 실제 유방암 발견률을 높인다는 결과를 제시하였다. 본 칼럼에서는 이 최신 연구 결과를 기반으로 DBT와 합성 유방촬영의 임상적 유용성을 심층적으로 분석하고, 위양성 감소 효과, 환자 안전성, 임상적 의의 및 향후 발전 방향을 논의한다. 본론 1. 유방암 검진의 진화 유방암 검진의 기본 도구였던 디지털 유방촬영술(DM)은 저선량 방사선으로 촬영한 2차원 이미지를 기반으로 하며, 비교적 저비용과 보급성을 이유로 오랫동안 표준 검진 도구로 사용되어왔다.  그러나 DM은 유방 밀도가 높은 여성에서 겹쳐 보이는 음영(summation shadow) 문제로 인해 위양성 및 위음성 판독을 야기할 수 있다는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 개발된 DBT는 여러 각도에서 얻은 이미지를 3차원적으로 재구성하여 병변의 구조를 더 정확하게 파악할 수 있다.  하지만 DBT 단독 사용은 촬영 시간 증가, 데이터량 증가, 그리고 방사선 피폭량의 증가 문제를 동반한다.  이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 합성 유방촬영(synthesized 2D mammography)이다.  이는 DBT 데이터를 기반으로 가상의 2차원 영상을 ...