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. AIRS Medical에서 개발한 SwiftMR™은 딥러닝(Deep Learning, DL) 기반 인공지능 소프트웨어 의료기기로, 단시간에 촬영하여 품질이 저하된 MRI 영상에 대해, 학습된 수만 건의 고품질 영상을 바탕으로 입력 영상의 품질을 표준 영상 수준으로 복원할 수 있다. 본 의료기기는 MRI 촬영 시간을 최대 50%*까지 단축시키고 시간 당 촬영 환자 수를 늘리는 등 검사의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 긴 촬영 시간으로 인한 환자의 불편함과 움직임으로 인한 인공물(artifact) 발생을 줄여 줄 수 있다. 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 획득**하였다. 본 연구의 목적은 뇌(brain) MRI 검사가 필요한 신경과 외래 환자를 대상으로, 원내 표준영상과 SwiftMR™을 적용한 영상의 품질을 비교하는 것에 있다.
* 마케팅 목적으로 진행된 실험 데이터에서 도출된 값을 기반으로 한 수치이며, 조사 환경에 따라 다를 수 있습니다.
**[의료기기법 시행규칙] 제 20조 3항에 의거 식품의약품안전처 승인 제외 대상,
FDA 510(k)-cleared