Introduction
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 은 다른 영상 검사 대비 혈관을 포함한 연부조직 간 대조도가 우수한 비방사성 검사로, 다양한 단면과 대조도의 영상을 얻을 수 있어 의료 분야에서 중요한 검사 수단으로 사용되고 있다. 그러나 MRI 검사는 촬영 시간이 길고, 긴 검사시간 동안 환자의 움직임을 최소화하여야 하는 어려움이 따르며, 비용이 높다는 단점이 있다.
에어스메디컬(AIRS Medical)에서 개발한 SwiftMR™은 딥러닝(deep learning, DL) 기반 인공지능 소프트웨어 의료기기로, 학습된 수만건의 고해상도 영상에 기반하여 단축된 촬영 시간을 통해 얻어진 입력 영상의 왜곡을 줄이고 잡음(noise)를 제거해 기존 촬영 시간을 통해 획득한 영상과 동등한 수준의 영상을 복원하는 것이 가능하다.
다음 증례들은 서울대학교병원 영상의학과에서 진행 중인 전향적 임상 연구와 서울아산병원 영상의학과에서 진행 중인 후향적 임상 연구에서 선별되었으며, 연구 대상자 모집 및 연구 진행은 각 기관의 기관윤리심의위원회(IRB) 승인을 획득1)하였다. 본 연구의 목적은 뇌(brain) MRI 검사가 필요한 신경과 외래 환자를 대상으로, 원내 기존 영상과 SwiftMR™을 적용한 영상의 품질을 비교하는 것에 있다.
1) [의료기기법 시행규칙] 제 20조 3항에 의거 식품의약품안전처 승인 제외 대상