기존 대비 20% 낮은 선량에 고해상도 영상 빠르게 구현
AiCE는 최상위 CT 라인 ‘애퀼리언 원 제네시스’(Aquilion ONE Genesis)에 탑재된 SW로 초고해상도 진단 영상을 구현하는 캐논 메디칼의 독자적인 AI 딥러닝 기술.
특히 AI 딥러닝 구현 기술 중 하나인 ‘심층신경망’(Deep Convolutional Neural Network·DCNN)을 활용한 이미지 재구성 기술을 탑재해 CT 이미지를 기존 대비 20% 낮은 선량과 함께 3~4배 빠른 속도로 고해상도 영상을 구현한다.
애퀼리언 원 제네시스는 이미 모델기반 반복재구성(Model-Based Iterative Reconstruction· MBIR) 알고리즘으로 작동하는 FIRST(Foward-projection based Iterative Reconstrion Technology) 기술로 추가 촬영 없이 3분 만에 이미지를 재구성할 수 있었다.
여기에 AiCE는 10만장 이상 FIRST로 재구성한 고화질 영상과 잡음이 제거되지 않은 저화질 영상을 동시에 학습함으로써 영상신호로부터 잡음을 획기적으로 제거(de-noising)해 고화질 영상을 빠른 시간에 재구성한다.
AiCE 잡음제어 방식은 기존 필터기반 재구성 기법(Filtered-Back Projection·FBP)이나 혼성 반복적 재구성 방법(Hybrid Iterative Reconstruction·HIR)에 비해 탁월한 성능을 발휘한다.
심학준 캐논 메디칼시스템즈 코리아 연구협력팀 상무는 “AiCE는 방대한 양의 영상 이미지를 사전 학습해 MBIR의 긴 재구성 시간을 3분의 1~4분의 1로 단축시키면서도 MBIR에 필적 혹은 상회하는 고화질 영상을 얻을 수 있어 병원 진료 편의성을 크게 높일 것으로 기대한다”고 말했다.
캐논 메디칼 AiCE는 올해 4월 영상의학 저명 학술지 ‘European Radiology’에서 관상동맥 CT와 복부 CT에 대해 신호대잡음비와 조영대잡음비 등 영상화질 평가항목뿐만 아니라 전문가에 의한 주관적 평가에서도 대폭 향상된 점수를 받는 등 관련 임상연구 결과가 각각 1건씩 게재된 바 있다.