Figure 1. 뼈로 둘러싸여 3차원 영상에서 조영된 혈관이 보이지 않음
 

BAS는 혈관이 조영되지 않은 영상(pre angio)에서 뼈를 추출하고 추출된 뼈 영역을 혈관이 조영된 영상(angio)에서 제거해 뼈가 제거된 조영 혈관만 남은 영상을 얻는 기술입니다. 간단해보이지만 고려해야할 사항들이 몇 가지 있습니다. 한가지만 살펴보면 angio와 pre angio 사이의 움직임이 있는 경우입니다. 대부분 조영 전, 후 CT를 한번에 찍지 않고 조영제를 투여한 시점으로 시간 차이가 발생합니다. 그러다보면 조영 전,후 사이의 움직임이 발생하고 움직임이 발생한 영상에서 그대로 뼈를 제거하면 일부 뼈가 제거되지 않거나 혈관이 제거되는 등 적절하지 않게 동작할 수 있습니다. 이에 BAS에서는 정합이라는 기술을 통해 움직임을 보정합니다. Pre angio를 angio에 맞춰 영상을 보정한 후 뼈를 추출하여 움직임이 있는 경우에도 적절하게 뼈가 제거될 수 있도록 개발되었습니다.


                                                        Figure 2 Angio에서 뼈를 제거한 BAS 영상 생성

3. GE와의 협업 
GEHC(지이헬스케어 코리아)로부터 BAS 기술 개발을 요청 받아 시작하게 되었으며, 개발에 필요한 데이터 제공, 개발된 기능에 대한 피드백, 임상 검증 진행 병원 연결 등 BAS 개발을 위한 협업을 진행했습니다.

4. AVIEW BAS 개발 중점 사항
BAS는 혈관을 둘러싸고있는 뼈를 제거하여 혈관을 3차원으로 분석하기 용이하도록 개발된 기술이기에 뼈를 제거할 때 근처 혈관이 제거되지 않게 하는 것이 가장 중요합니다. 해서 이 부분을 가장 유의하며 개발했습니다. 뼈 제거 과정 중 혈관의 형태가 원본 형태와 달라지게되면 BAS 성능의 신뢰도가 떨어지고 혹시 모를 오판독할 가능성이 있을 수 있기 때문입니다.

혈관은 제거되지 않으면서 뼈를 제거하는 것이 중요하기 때문에 구조상 혈관과 뼈의 위치가 가깝게 붙어있는 영역이 있고, 주로 해당 영역에서 혈관이 제거되는 현상이 발생하였습니다. 해당 영역에 대해 추가적인 처리를 하기 위해 특정 영역을 찾는 detection 모델을 개발하는 등의 노력을 통해 문제를 개선했습니다.
여러가지 개선점을 찾았음에도 불구하고 AVIEW BAS만으로 해결하기 어려웠던 부분은 ABS로 보완했습니다.
Stent, coil, clip, calcium처럼 pre angio에서 뼈와 유사한 밝기값을 가지는 구조물 영역이 제거되거나, 정합으로 움직임을 보정하기 어려울 정도로 움직임이 큰 경우, 뼈를 추출하는 pre angio에서 밝기값이 현저하게 낮은 부분이 존재하는 경우 뼈 영역이 적절히 추출되지 않고 이로 인해 뼈가 제대로 제거되지 않는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 개선하기 위해 pre angio 영상에서 뼈 영역을 추출하지 않고 angio 영상에서 뼈 영역을 추출하는 인공지능을 개발하였습니다.


               Figure 3 인공지능으로 추출한 뼈를 이용해 metal(clip)과 calcium을 보존하면서 뼈를 제거함

5. 맺음말 (AVIEW BAS의 향후 방향성)
BAS의 탄생은 Brain 영역이 중심이었지만, BAS 인공지능이 가진 확장성은 무한하다고 생각합니다.
꾸준히 성능을 업데이트하여 brain이 아닌 모든 신체 영역에 대해 뼈를 제거할 수 있는 제품이 되기를 희망합니다.