Spine Case report

 

Introduction

자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)은 단순촬영(X-ray)이나 컴퓨터단층촬영(computed tomography, CT)과는 다르게 방사선을 사용하지 않는 영상검사로, 인체 조직에 대한 영상을 우수한 대조도와 해상도로 획득할 수 있어 임상에서 질병의 진단과 치료효과 판정, 관찰에 있어 중요한 검사라고 할 수 있다. 단, 타 영상 기법 대비 검사 시간이 길다는 단점이 있어, 장비 효율을 향상시키고 환자의 검사 경험을 개선하기 위해 MRI 촬영 시간을 단축하려는 다양한 연구들이 수행되고 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 진행중인 임상 적용 연구로부터 선별되었으며, 연구대상자 모집 및 연구 진행은 서울대학교병원 기관윤리심의위원회(IRB)의 승인을 획득1)하였다. 본 연구의 목적은 척수병증 및 추간판을 포함한 척추 질환이 의심되어 MRI 검사가 필요한 신경외과 외래 환자를 대상으로 원내 기존 영상 기법으로 촬영된 영상과 촬영 시간을 단축한 후 SwiftMR™을 적용하여 품질을 개선한 영상이 임상적으로 동등한지 검증하기 위함이며, 이를 위해 경추(C-Spine), 요추(L-Spine)에 대한 MR 영상을 기존/가속 촬영하여 획득한 후, 가속 촬영 영상을 대상으로 SwiftMR™을 적용하여 품질을 비교했다.

 

1) [의료기기법 시행규칙] 제 20조 3항에 의거 식품의약품안전처 승인 제외 대상

 

 

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