2-2. 2D 영상의료(medical imaging) 이미지란? (Feat. MRI, PET, 초음파, 내시경 영상이미지)

안녕하세요.

이번 글에서는 MRI, PET, 초음파, 내시경 영상 이미지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

사실 MRI, PET, 초음파, 내시경 영상 등을 딥러닝에 적용해 본적이 없기 때문에, 

해당 이미지들에 대한 자세한 정보들은 관련 프로젝트를 할 때,

더 추가하도록 하겠습니다.

 

 

1. MRI

(↓↓↓MRI 원리↓↓↓)

https://www.youtube.com/watch?v=P_ZD9epgwfU 

 

앞선 글에서 언급한 X-ray, CT 의 가장 큰 장점은 짧은 촬영시간과 적은 비용을 들 수 있습니다.

X-ray 같은 경우는  단 1분이내면 촬영이 끝나고, CT 촬영 또한 4분이면 마무리가 됩니다. 

 

하지만, X-ray, CT 같은 경우는 방사선 노출을 피할 수 없으며, 근육조직이나 혈관 같은 부분을 정밀하게 촬영하지 못하는 단점이 있습니다. 그래서 뇌의 구조적 변화를 살피는 것이 어려운 경우가 많습니다.

 

반면에, MRI의 경우에는 자기장을 이용하기 때문에 방사선에 노출될 위험이 없고, 뇌의 구조적 변화를 살필 수 있을 정도로 정밀한 해상도를 출력하기 때문에 'Alzheimer's Disease (치매)' 같은 질병을 영상학적으로 판단할 때 MRI를 주로 사용합니다. 

 

이미지 출처: https://www.nature.com/articles/s41598-018-29295-9

 

하지만 MRI 경우에도 단점은 있습니다.

• 25분 정도 되는 긴 촬영시간 → 폐쇠공포 유발 가능
• 큰 기계 소음
• 자기장을 이용하기 때문에 몸 내부에 철로 만든 의료기기가 내장 되어 있으면 촬영이 불가능할 수 있음

 

 

 

2. PET (양전자 단층 촬영)

CT, MRI 같은 경우는 해부학적 변화를 보기 때문에 초기 질병을 발견하기 힘든 경우가 많습니다.

예를 들어, 암세포가 어느 정도있어야 CT로 확인이 가능한데, 암세포가 어느 정도 있다는 것은 어느 정도 암이 진전된 상태를 이야기 합니다.

 

다시말해, 암을 해부학적으로 확인하기 위해선 어느정도 암이 진전된 상태여야 CT 상으로 확인이 가능합니다. 

 

이러한 단점을 극복하고자, 핵 의학자들이 초기 질병을 발견할 수 있도록 만든 기술이 PET 입니다.

PET은 해부학적 변화가 일어나기 전에 생화학적 기능변화를 영상화하여 보는 기술입니다.

PET을 이용하면 인체의 생화학적 대사 이상을 보기 때문에 초기에 질병을 발견할 확률이 높죠.

 

이미지 출처: https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?isHttpsRedirect=true&blogId=lhc930102&logNo=221164468799&categoryNo=6&proxyReferer=

 

PET이 어떤 원리로 동작하는지 알아보도록 하겠습니다.

 

암은 기본적으로 에너지(혈액, 영양)을 흡수하는 성향이 있습니다. 그래서, 보통 암이 생기면 암세포에게 내 영양분을 다 뺏기게 되고, 필요한 기관에 충분한 에너지가 전달이 안되게 됩니다.

 

핵 의학자들은 이러한 암세포의 성향을 이용해 암의 위치를 발견하고자 했습니다. 

예를 들어, 암세포가 포도당을 흡수하는데, 흡수되는 포도당에 방사선 물질이 결합되어 있는 경우, 해당 방사선이 암세포에 붙게되고, 암세포에 붙은 방사선이 방출되면서 암세포 위치가 촬영이 되는 원리이죠.

 

쉽게 순서대로 정리해보면 아래와 같습니다.

1. 포도당과 방사능 물질을 결합한 약물(=조영제)을 몸에 투과한다.
2. 해당 약물을 몸 전체를 돌아다니면서 암세포 같은 곳에 들러붙는다.
3. 암세포에 붙은 약물에는 양전자가 있는데, 이 양전자가 주위 음전자와 부딪혀 방사선을 방출한다.
4. 이때 PET 촬영 기기가 방출하는 방사선을 capture해서 해당 위치들을 영상화 한다. 

 

(↓↓↓위의 순서를 보여주는 영상↓↓↓)

https://www.youtube.com/watch?v=oySvkmezdo0 

 

앞서 언급한 것 처럼 해부학적으로 발견하기 힘든 초기 암을 진단하기 위해 사용되기도 하지만,

PET-CT는 암 판정(by CT)을 받고 암의 형상, 전이여부를 알기 위해 찍기도 합니다.

 

하지만, PET 역시 단점을 갖고 있습니다.

아무래도 방사능 물질이 체내에 주입되다보니 걱정이 되긴 하겠죠.

 

 

 

3. 초음파

(↓↓↓ 초음파 원리 ↓↓↓)

https://www.youtube.com/watch?v=PwzbsVZIJ8k 

 

초음파의 가장 큰 장점은 아래와 같이 정리할 수 있습니다.

1. 방사선에 노출되지 않음 → 그래서 보통 뱃속 태아 상태를 확인하기 위해 사용됨
2. 관절염 같은 질병은 해당 관절에 물이 있는지 여부를 보고 판단하는데, 초음파는 물방울 만큼의 소량의 물만 있어도 확인이가능 → 관절염 또는 연부조직 같은 곳의 상태를 확인할 때 탁월
3. 약물 투여 치료시, 정확한 위치에 투여해야 하는 경우 초음파로 미리 해당 부위를 찾아내고 주입 
4. 한 부위 만을 실시간 촬영 가능  → 즉, 한 부위에서 시간별 이미지를 얻을 수 있음(시계열 데이터로도 분석가능)

 

개인적으로 위에서 언급한 '3, 4'번의 장점은 딥러닝의 장점과 잘 융합될 수 있을거라 생각합니다.

 

예를 들어, 3번 같은 경우는 어떤 약물을 사람의 체내에 주입해야 할 때, 실시간 초음파 이미지를 통해 해당 부위를 찾고, 찾은 위치에 약물을 주입하게 하면 많은 도움이 될 것이라 생각됩니다. (로봇이 주입하면 항상 정량대로 주입할 수 도 있겠죠?)

 

4번 같은 경우는 실시간 이미지들을 분석해, anomaly detection 기법을 적용해 볼 수 있겠네요. 예를들어, 근육의 움직임이 이상하다던가, 혈관과 관련된 움직임 패턴이 이상하던가 말이죠.

 

 

 

4. 내시경

(↓↓↓ 내시경 ↓↓↓)

https://www.youtube.com/watch?v=-QzM4wjMx28 

 

앞서 설명한 이미지들은 보통 무언가를 투과시켜 반사되는 양을 측정해 이미지화 한 것들입니다. 

그렇기 때문에, 실제 장기들의 상태를 확인하는 것이 힘들죠.

그래서, 내시경 같은 장비를 이용하면 직접 장기를 촬영하기 때문에 "식도, 위, 십이지장, 대장, 방광 등"에 대한 컬러 이미지를 얻을 수 있게 됩니다. 

 

Kaggle이나 MICCAI 같은 곳에 가면 아래와 같은 내시경 이미지를 이용해 classification, detection, segmentation 등의 challenge를 진행합니다.

이미지 출처: https://www.kaggle.com/balraj98/polyp-segmentation-in-colonoscopy-frames-deeplab

 

 

 

5. 조직검사 이미지 (Feat. digital pathology)

앞서 알아본 X-ray, CT, MRI 등과 같은 이미지들에서 암을 찾을 수 있다고 설명했습니다.

하지만, 암을 찾은 것이 아니라 "암을 추정"하는 것이라고 말하는 것이 더 정확한 표현이라고 할 수 있습니다.

 

보통 암을 확진하는 순서는 아래와 같습니다.

1. CT, MRI, X-ray 등과 같은 영상 이미지를 통해 병변을 의심하게 된다.
2. 특정 병(ex: 암)이라고 의심되면 조직검사를 하게 된다.
3. 조직검사는 아래와 같은 순서로 진행된다.
   1. 의심되는 부위에서 일부 조직을 떼낸다.
   2. 해당 조직을 "병리과"에서 현미경으로 관찰한다. 이때, 현미경으로 관찰되는 이미지를 digital pathology image라고 한다.
   3. 해당 조직을 검사해 특정 병(ex:암)이라는 소견이 나오면, 최종적으로 확인을 판정한다.

확진 판정 후에 수술로 제거할 수 있으면 제거하고, 너무 단계가 많이 진행 됐으면 화학적 치료 (ex:항암치료) 까지 진행하게 됩니다.

 

요약하자면, 조직검사를 통해 얻은 digital pathology image를 기반으로 암인지 아닌지 classifciation 해야 확진판정을 할 수 있게 되는 것입니다.

 

이미지 출처: https://www.kaggle.com/c/histopathologic-cancer-detection

 

 

(↓↓↓조직검사 과정↓↓↓)

https://www.youtube.com/watch?v=Cg4nOLeOW5U 

 

(↓↓↓루닛에서 계획하는 의료 딥러닝 process↓↓↓)

https://www.youtube.com/watch?v=ohwucxAoODE 

 

 

지금까지 설명한 영상이미지외에 안과에서 사용하는 retina 이미지도 있으며, 

정말 다양한 영상 이미지들이 존재하기 때문에 딥러닝이 이러한 병변들을 발견하는데 큰 기여를 할 수 있을거라 생각합니다.