Journal of Cardiovascular Imaging 32, Article number: 30 (2024)

CT를 이용한 관상동맥 검사는 현재 비침습적 혈관조영술로 확립되어 널리 사용되고 있으나 여전히 상당한 양의 방사선량이 필요하고, 환자 및 장비와 관련된 다양한 요인으로 인해 CT 영상의 품질이 저하되어 관상동맥 협착과 죽상동맥경화반 평가에 한계가 있습니다. 

이러한 한계를 극복하기 위해 CT 장비업체에서는 인공지능 (artificial intelligence, AI)을 이용해 획득한 CT 영상을 처리해 영상 품질을 향상시키려고 노력하고 있습니다. 본 논문에 소개된 소프트웨어는 세계 최초로 딥러닝 재구성 기술을 접목해 고해상도 영상을 보다 빠르게 재구성할 수 있도록 설계된 독자적인 AI 딥러닝 기술입니다. AI 딥러닝 기술은 영상에서 노이즈를 제거하고 장기의 해부학적 경계를 명확하게 만듭니다.

CT에서는 영상결과도 중요하지만 방사선 피폭을 줄이는 것이 가장 중요한 문제입니다. 방사선에 노출된 대부분의 세포는 정상으로 돌아오지만, 방사선에 누적된 노출로 인해 일부 세포는 변형될 수 있습니다. 그러나 방사선량을 줄이면 영상잡음이 크게 늘어나 정확한 진단이 어려워집니다. 이를 보완하는 솔루션이 AI 딥러닝 재구성으로, 100,000개 이상의 고화질 영상과 저화질 영상을 반복적으로 사전 학습하고 영상 신호에서 노이즈를 획기적으로 제거하여 아주 적은 선량으로도 단시간에 고품질 영상을 제공합니다.

피크 (PIQE, Precise Image Quality Engine)는 CT 업계 유일의 0.25mm 디텍터를 이용해 초고해상도 CT 영상을 딥러닝으로 학습하는 기술입니다. 스텐트 시술이나 혈관 석회화로 인해 기존 CT로는 보기 어려웠던 혈관 내부를 초고해상도 영상으로 확인할 수 있습니다. 관상동맥 협착증을 동반한 좌심실심근의 평가는 중요한데 기존의 CT 영상 재구성 방법은 영상 노이즈가 높아 심근 전체의 이질성으로 인해 허혈성 심근병증의 평가를 방해합니다.

이번 연구 결과는 기존 CT 영상 재구성 방법에 비해 피크가 높은 영상 품질을 제공하고, 관상동맥의 작은 원위부까지 평가가 가능하며, 이질적인 심근 감쇠를 최소화하여 관상동맥과 심근 평가에 심장CT 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.