관상동맥조영술, AI로 저프레임 영상 품질 높여…방사선 저감 가능성 제시

분당서울대병원, 생성형 AI ‘Angio-FILM’ 개발…전문의 30명 평가서 원본과 구분 어려워
단일기관 후향적 AI 개발·검증 연구…실제 방사선 저감 효과는 추가 임상 검증 필요

관상동맥조영술 저프레임 영상을 생성형 AI로 복원하는 기술이 개발됐다. 연구팀은 이를 통해 방사선 노출을 줄일 수 있는 저프레임 촬영의 활용 가능성을 제시했다.

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수 연구팀(제1저자 권휘, 박세영 연구원)은 관상동맥조영술 영상의 중간 프레임을 생성해 저프레임 영상을 고품질로 복원하는 AI 기반 영상 보간 모델 ‘Angio-FILM’을 개발했다고 13일 밝혔다.

연구 결과는 국제학술지 ‘npj Digital Medicine’에 온라인 게재됐다.

관상동맥조영술은 조영제를 주입한 뒤 X선 연속영상으로 심장 혈관의 형태와 혈류를 확인하는 검사다. 심근경색 등 관상동맥질환의 진단과 치료에 필수적이지만, 일반적으로 초당 10~15프레임(FPS)으로 촬영해 환자와 의료진 모두 방사선에 노출된다. 프레임 수를 낮추면 방사선 노출은 줄일 수 있지만, 혈관 움직임이 끊기거나 영상이 부자연스러워져 정밀한 진단과 시술에 활용하기 어렵다는 한계가 있다.

연구팀은 기존 15FPS 관상동맥조영술 영상에서 중간 프레임을 제거해 7.5FPS 입력 영상을 만든 뒤, AI가 사라진 프레임을 복원하도록 학습시켰다. Angio-FILM은 생성한 중간 프레임을 추가해 15FPS 수준의 영상을 구현하는 방식이다. 공간 정보와 시간 정보를 각각 분석하는 구조와 ‘잠재 플로우 매칭(Latent Flow Matching)’ 기법을 적용해 심장과 관상동맥의 빠른 움직임도 안정적으로 복원하도록 설계했다.

이번 연구는 2003년부터 2023년까지 단일기관에서 수집한 관상동맥조영술 환자 2만8907명, 검사 3만8001건, 영상 37만7002개를 활용해 모델을 개발·검증했다. 이어 공개 데이터셋(CoronaryDominance) 환자 1,574명의 영상으로 외부 검증도 수행했다.

연구팀은 전문의 30명을 대상으로 원본 영상과 AI 보간 영상을 비교하는 튜링 테스트를 진행했다. AI 개입 여부를 구분하는 정확도는 단일 영상 평가에서 54%, 두 영상 비교 평가에서 49%로 모두 무작위 선택 수준과 유의한 차이를 보이지 않았다. 원본과 AI 영상의 관상동맥 최소 내강 직경 평균 절대 오차도 0.18㎜에 그쳐 평가 대상 영상에서는 높은 해부학적 일치도를 보였다.

강시혁 교수는 “관상동맥조영술의 방사선량을 줄이기 위한 물리적 장비 개선은 이미 한계에 이른 상황”이라며 “Angio-FILM이 임상적으로 활용된다면 저프레임 촬영을 통해 환자와 의료진의 방사선 노출을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

다만 이번 연구는 단일기관에서 축적한 영상을 활용한 후향적 AI 개발·검증 연구다. 기존 15FPS 영상을 기반으로 AI 성능을 평가한 것으로, 실제 환자를 대상으로 7.5FPS 저프레임 촬영을 적용해 방사선량 감소나 진단 정확도, 시술 안전성을 검증한 임상시험은 아니다. 연구팀은 향후 전향적 다기관 임상 연구를 통해 실제 저프레임 촬영에서의 임상적 성능과 안전성을 검증할 필요가 있다고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. 논문에 따르면 강시혁 교수와 권휘·박세영 연구원은 혈관조영 영상 프레임 보간 기술과 관련한 특허 출원의 발명자로 이름을 올렸으며, 다른 저자들은 이해 상충이 없다고 밝혔다.