분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수 연구팀
- 관상동맥조영술 프레임 보간 모델 ‘Angio-FILM’ 개발
- 튜링 테스트 검증... 전문가도 AI 개입 구분 못하는 정교한 영상 구현 -
● 관상동맥조영술 7.5 FPS로 촬영한 뒤 AI가 15 FPS 수준까지 보완하는 영상 보간 모델 개발
● 환자·의료진 방사선 노출 절반 이하로 줄이면서 영상 품질 유지해 임상현장 활용도 높아
● 전문의 30명 튜링 테스트, AI 개입 구분 사실상 불가능... 관상동맥 내강 직경 오차도 0.18mm 불과
▲ (사진 왼쪽부터) 분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수, 권휘, 박세영 연구원
분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수 연구팀(제1저자 권휘, 박세영 연구원)이 관상동맥조영술의 방사선량을 절반 이하로 줄인 저프레임 촬영에서도 매끄러운 영상을 구현하는 생성형 인공지능 기반 영상 보간 모델 ‘Angio-FILM’을 개발했다.
관상동맥조영술은 조영제를 주입한 뒤 심장 혈관의 형태와 혈류를 X선 연속영상으로 확인하는 검사로, 심근경색 등 관상동맥질환을 진단 및 치료하는 과정에서 혈관을 정밀하게 관찰하는 데 쓰인다. 심장과 관상동맥의 빠른 박동에 맞춰 1초에 10~15장(프레임)의 영상을 촬영하지만, 이처럼 초당 프레임 수가 높을수록 환자와 의료진이 받는 방사선 노출도 증가한다.
방사선량을 줄이기 위해 촬영 프레임을 낮출 경우 장면 사이의 시간 간격이 길어지면서 혈관의 움직임이 끊기거나 떨리는 현상이 나타날 수 있다. 의료 현장에서 낮은 프레임 촬영이 널리 활용되기 어려운 이유도 이와 같은 영상 품질에 대한 우려 때문이다. 환자는 시술 중 방사선에 직접적으로 노출되고, 의료진 역시 정밀한 치료를 위해 무거운 보호 장비를 착용하고 하루에도 여러 차례 방사선 노출 위험을 감내하는 실정이다.
연구팀이 개발한 Angio-FILM은 촬영된 장면 사이에 존재할 것으로 예상되는 중간 프레임을 인공지능이 생성해 방사선량 자체를 낮추고, 영상의 질은 기존 수준을 유지하는 솔루션이다. 현행의 절반 수준인 초당 7.5장 수준으로 촬영하지만, AI를 통해 비어있는 프레임을 보간(interpolation·주어진 데이터 사이에 위치한 제공되지 않은 데이터 값을 추정하는 기술)해 초당 15장 수준의 영상 품질을 확보하는 원리다. 이를 통해 줄일 수 있는 방사선량은 절반 이상으로 분석된다.
▲ 관상동맥조영술 프레임 보간 모델 Angio-FILM 모식도
연구팀은 “정밀한 시술에도 사용되는 영상인 만큼, 빠르고 비선형적인 심장 및 관상동맥의 운동을 안정적으로 재현하도록 설계됐다”고 말했다. 단순히 앞뒤 영상 프레임의 중간 값을 도출하는 것이 아니라, 공간과 시간 분석 알고리즘을 각각 분리하고, 영상의 핵심 요소만 추려서 경로를 연산하는 ‘잠재 플로우 매칭(Latent Flow Matching)’ 기법을 적용해 안정성을 높였다는 설명이다.
실제로 연구팀이 ‘튜링 테스트’를 통해 전문의 30명에게 600개 영상의 원본과 AI 보간 영상을 판별하게 한 결과, 명확히 AI의 개입을 인지하고 있는 상태에서조차 AI 보간 영상을 골라낼 확률이 무작위 선택(50%)과 유의한 차이가 없었다. 전문의가 작정하고 찾아도 알아낼 수 없을 만큼 구현된 영상이 정교하다고 해석할 수 있다. 원본과 AI 영상 간 관상동맥 내강 직경 오차 역시 0.18mm에 불과해 해부학적 왜곡에 대한 우려도 해소했다.
이번 연구는 관상동맥조영술의 방사선 노출을 절반 이하로 줄이면서도 임상현장에서 활용 가능한 수준의 영상을 출력할 수 있는 해결책을 제시했다는 점에서 의미가 깊다. 생명과 직결되는 관상동맥질환은 최근 어려움을 겪는 이른바 ‘필수의료’의 핵심 분야 중 하나로, 환자와 의료진을 방사선 피폭 위험으로부터 보호하는 것이 큰 과제인 가운데 AI가 돌파구를 마련했다는 평가다.
강시혁 교수는 “관상동맥조영술의 방사선량을 줄이기 위한 물리적 장비 개선은 이미 한계에 달한 상황”이라며, “이번 연구를 통해 Angio-FILM의 임상적 신뢰도를 확보한 만큼, 현장에 도입된다면 환자와 의료진의 방사선 노출을 획기적으로 줄이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 네이처(Nature)의 자매지인 ‘npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)’ 최신호에 게재됐다.
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