움직임 보정 심장 MRI: 저차원 디페오모피즘 유동(DMoCo) 기반의 새로운 지평

심장 MRI 영상의 움직임 보정을 위한 혁신적인 알고리즘 DMoCo가 개발되었습니다. 저차원 디페오모피즘 유동 모델과 비지도 학습을 통해 기존 알고리즘 대비 향상된 영상 복원 성능을 달성, 자유 호흡 및 비게이팅 3D 심장 MRI에서의 활용 가능성을 제시합니다.

심장 MRI는 심장 질환 진단에 필수적인 영상 기법이지만, 심장의 움직임으로 인해 영상 품질 저하가 큰 문제였습니다. Joseph William Kettelkamp, Ludovica Romanin, Sarv Priya, Mathews Jacob 등 연구진이 개발한 새로운 알고리즘 'DMoCo(Motion-compensated cardiac MRI using low-rank diffeomorphic flow)'는 이러한 문제를 획기적으로 해결할 가능성을 제시합니다.

핵심은 무엇일까요? 바로 저차원 디페오모피즘 유동(low-rank diffeomorphic flow) 모델입니다. 기존의 움직임 보정 알고리즘은 각 움직임 단계마다 별도의 이미지를 처리해야 했지만, DMoCo는 단 하나의 정적 이미지 템플릿을 기준으로 각 단계의 이미지를 변형으로 표현합니다. 이때, 다양한 움직임 단계를 효율적으로 표현하기 위해 저차원 모델을 사용하여 연산량을 줄이고 정확도를 높였습니다.

어떻게 가능할까요? 연구진은 비지도 학습(unsupervised learning) 기법을 통해 k-공간 데이터로부터 정적 템플릿과 저차원 움직임 모델 매개변수를 직접 학습했습니다. 이는 기존의 복잡한 사전 정보나 라벨링 작업 없이도 정확한 움직임 보정을 가능하게 합니다.

결과는 어떨까요? 연구 결과, DMoCo는 자유 호흡 및 비게이팅 3D 심장 MRI에서 기존의 움직임 해상도 및 움직임 보정 알고리즘보다 향상된 영상 복원 성능을 보였습니다. 더욱 제한적인 움직임 모델을 사용함으로써, 더욱 정확하고 선명한 심장 영상을 얻을 수 있게 된 것입니다.

이 연구는 자유로운 호흡 상태에서도 고품질의 심장 MRI 영상을 얻을 수 있는 길을 열어, 심장 질환 진단 및 치료에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 향후 연구를 통해 더욱 발전된 알고리즘이 개발되고 임상에 적용될 경우, 환자의 불편함을 줄이고 더욱 정확한 진단을 가능하게 하는 획기적인 발전이 이루어질 것입니다.👏