MRI만으로 두개골 열지 않는 경두개 집속초음파 시술 가능

경두개 집속 초음파는 두개골을 열지 않고 초음파 에너지를 뇌의 특정 영역에 전달해 퇴행성 운동장애, 난치성 통증 및 정신질환 등을 치료할 수 있는 기술이다.

이 치료술은 뇌 병변의 위치를 파악하는 영상기반의 기술과 함께 사용되어야 하는데, 두개골을 통과한 초음파 초점이 정확히 뇌 병변에 맺히게 하기 위해서는 MRI만으로 파악되기 힘든 환자의 두개골 정보를 CT를 통해 얻어야만 했다. 하지만 방사선 노출이 불가피한 CT는 검사를 자주 해야하는 환자나 소아·임산부 환자의 경우 안전에 대한 우려가 있었다.



 (왼쪽부터)고희경 학생연구원[제 1저자) 한국과학기술연구원, 박태영 학생연구원[제 1저자) 한국과학기술연구원, 이종환 교수(교신저자) 고려대학교 뇌공학과, 김형민 박사(교신저자) 한국과학기술연구원 


한국과학기술연구원(KIST) 바이오닉스연구센터 김형민 박사팀은 MRI 영상을 기반으로 CT 영상을 생성하는 인공지능기술을 개발해 모의치료 실험을 진행한 결과 MRI만으로도 경두개 집속 초음파 시술이 가능하다는 것을 확인했다고 밝혔다.

그간 MRI 영상에서 두개골 정보를 얻으려는 노력이 있었지만, 의료현장에 널리 보급되지 않은 특수한 MRI 코일 장비나 촬영 기술이 필요했다. 또 다른 대안으로 인공지능 기반 CT 영상 획득 기술도 세계적으로 관심이 높았지만 임상적으로 효과가 있다는 것을 증명하지 못했다. 연구진은 초음파를 활용한 모의치료를 통해 인공지능으로 얻은 CT 영상이 임상에 활용이 가능하다는 것을 증명했다.

KIST 연구팀은 의료현장에서 가장 많이 활용되는 영상중 하나인 T1 강조 MRI 영상에서 비선형적으로 CT를 변환하는 과정을 학습하는 3차원 조건부 적대적 생성 신경망 모델(3D conditional adversarial generative network)을 개발했다. CT 영상의 HU(Hounsfield Unit) 픽셀 변화량 오차를 최소화하는 손실함수를 고안하였으며 Z-점수 정규화, 부분 선형 히스토그램 매칭 정규화와 같은 MRI 영상 신호의 정규화 방법에 따른 합성 CT의 품질 변화를 비교하며 신경망 성능을 최적화했다.



안정적이고 효율적인 초음파 치료를 위해서는 반드시 환자의 두개골 밀도비와 두개골 두께를 사전에 파악해야 하는데, 이러한 두개골 인자들을 합성 CT를 통해 파악했을 때 두 인자 모두 실제 CT와 0.90 이상의 상관관계를 보이며 통계적 차이 또한 없는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 합성 CT를 이용해 모의 초음파 치료를 시행했을 때, 초음파 초점 간 거리 오차가 1mm 미만, 초음파 음압 오차는 약 3.1%, 초점 부피 유사성은 약 83%인 것을 확인했다.

MRI 영상만으로 경두개 집속초음파 치료 시스템을 시술할 수 있다는 가능성을 보여준 것이다.

KIST 김형민 박사는 “초음파 매개변수 및 변환기에 따른 오류율과 다양한 인체 부위에서 인공지능 CT 적용 가능성을 파악하는 후속 연구를 통해 다양한 치료기술에 적용할 수 있도록 발전시켜갈 계획”이라고 밝혔다.