미주리 대학교 연구진은 심장 MRI 검사 시간을 90% 단축하고 영상 품질을 크게 향상시키는 AI 기반 모델인 TagGen을 공개했습니다. 이 최첨단 기술은 심장 진단에 혁신을 일으켜 더 빠르고 정확한 진단과 향상된 환자 치료 결과를 제공할 것으로 기대됩니다.
미주리 대학교(MU) 의과대학과 공과대학의 연구진은 심장 치료에 혁명을 일으킬 수 있는 획기적인 기술로, 낮은 품질의 MRI 심장 스캔을 고해상도 이미지로 변환하는 동시에 스캔 시간을 약 90% 단축하는 인공지능(AI) 모델인 TagGen을 공개했습니다.
심장 자기공명영상(MRI) 검사는 심장 질환 진단에 매우 중요합니다. 심장이 얼마나 잘 기능하고 있는지, 그리고 잠재적인 문제를 파악하기 때문입니다. 하지만 환자의 움직임으로 인해 MRI 검사의 질이 떨어지는 경우가 많습니다. 기존 MRI 검사는 일반적으로 30분에서 90분 정도 소요되어 환자와 의료진 모두에게 어려움을 줍니다.
여기서 TagGen이 등장했습니다. MU 연구자들이 개발한 AI 지원 모델은 MRI 이미지의 선명도를 크게 높여 의사가 심장 기능을 더 쉽게 관찰할 수 있도록 해줍니다.
미주리대 의대 영상의학과 조교수이자 미주리대 공과대학 생체의공학 조교수인 수석 연구원 창규 순(Changyu Sun)은 보도자료를 통해 "흐릿한 이미지의 경우, 이미지의 미세한 디테일이나 화질을 복구할 방법이 거의 없습니다."라고 밝혔습니다. "선명도는 비정상적인 움직임이나 기능 장애 여부와 같은 임상 진단에 매우 중요한 정보를 제공합니다."
TagGen의 주요 장점 중 하나는 심장 내 근육의 움직임을 추적하는 마커인 태그라인의 가시성을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 이러한 향상된 세부 정보를 통해 의료 서비스 제공자는 심장의 기능 장애 영역을 정확하게 파악할 수 있으며, 이를 통해 더욱 정확한 진단과 치료 계획을 수립할 수 있습니다.
AI가 강화한 프로세스는 이미지 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 검사 중 환자가 숨을 참는 데 필요한 시간을 20회 이상에서 XNUMX회로 줄여줍니다.
"심장 MRI 검사 시, 환자는 호흡으로 인한 흉부 움직임을 줄이기 위해 숨을 참도록 요청받습니다. 이는 더 선명한 이미지를 얻는 데 도움이 됩니다."라고 Sun은 덧붙였습니다. "어떤 검사는 20회 이상의 심박동이 필요하기 때문에 환자가 숨을 참는 것이 더 어렵습니다. TagGen을 사용하여 태그라인을 유지함으로써 의사는 놓칠 수 있는 정보를 볼 수 있으며, 환자는 심박동 세 번 동안만 숨을 참으면 됩니다. 이 기술은 더 나은 진단과 환자 예후 개선으로 이어질 것입니다."
이 기술의 영향은 심장 MRI 검사에만 국한되지 않습니다. 선 박사와 그의 팀은 이 AI 기술을 컴퓨터 단층촬영(CT) 검사와 뇌 등 다양한 장기의 MRI 검사 등 다른 유형의 검사에도 적용하는 연구를 진행하고 있습니다. 이는 다양한 의료 분야에서 영상 기술의 광범위한 발전으로 이어질 가능성이 있습니다.
연구의 공동 저자, 출판 Magnetic Resonance in Medicine 저널에 게재된 논문에는 MU Health Care에 소속된 코디 손버그, 유 왕, 센틸 쿠마르, 탈리사 알테스가 포함됩니다.
출처: 미주리대학교 의과대학