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DKFZ 및 Max Planck - 가상 인간 모델을 사용한 고급 MRI 시스템의 안전성 보장 사례
환자별 MRI 검사를 개선하는 알고리즘
“MATLAB은 최소한의 프로그래밍으로 수학 문제를 구현할 수 있는 환경을 제공합니다. 광범위한 툴과 사용 편의성 덕분에 계산 효율성이 높은 알고리즘을 신속하게 작성할 수 있었습니다."
주요 성과
- 분야별 전문가들이 프로그래밍 세부 사항에 시간을 보내는 대신 과학적 문제에 집중하게 되어 더 빨라진 계산 모델링 및 시뮬레이션
- 가상 인간 모델을 사용한 정확한 실시간 SAR 계산을 통해 안전이나 규정 준수 저해 없이 인간 뇌에 대한 과학적 이해를 증진시킬 수 있는 MRI 연구의 기초 마련
- DKFZ에서 Max Planck로의 원활한 코드 전송 및 배포를 통한 고성능 컴퓨팅 환경에서 쉬운 협업 및 알고리즘 사용
SAR(전자파 흡수율) 계산 워크플로는 가상 인체 3D 모델부터 시작됩니다. 이후 특정 VOP(가상 관측점)의 지도가 행렬 및 압축 알고리즘에 입력됩니다.
하이델베르크에 있는 DKFZ(독일 암 연구 센터)의 의학 물리학 방사선과에서는 영상 기반 진단 및 치료 시술을 발전시키고 있습니다. DKFZ의 과학자들은 뇌를 탐구하기 위해 고급 MRI(자기공명영상) 기술을 사용하는 MPI CBS(Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Science)의 신경물리학과 동료들과 협력하고 있습니다.
MRI 전파는 영상을 만드는 데 사용될 수 있지만, 신체 조직을 가열하기도 합니다. 환자 안전을 보장하기 위해, SAR(전자파 흡수율)이라 불리는 이러한 노출에 대한 한계는 전신의 경우 킬로그램당 4와트, 부피가 평균 10g인 부위의 경우 킬로그램당 10와트로 설정됩니다. 오래된 MRI 기계는 이러한 전파를 보내는 데 단일 채널을 사용하므로 SAR 계산이 간단합니다. 이와 대조적으로 최신 MRI 기계는 여러 채널을 활용하여 영상 충실도를 개선합니다. 그러나 이러한 다중채널 방식은 모든 채널의 신호 진폭과 위상을 조합한 결과에 의존하기 때문에 SAR 계산을 복잡하게 만듭니다. 여기에는 가상 인체 모델의 시뮬레이션에서 도출된 전기장과 조직 특성을 나타내는 행렬을 이용한 복잡한 수학이 수반되는데, 이를 인실리코 의학이라고도 합니다. 이러한 시뮬레이션은 수백만 개의 데이터 점을 생성하기 때문에 MRI 스캔 중 실시간 SAR 모니터링을 매우 어렵게 만듭니다.
이러한 데이터를 단순화하고 SAR 계산 속도를 높이는 효율적인 압축 알고리즘을 개발하는 것은 활발하게 연구되고 있습니다. DKFZ에서 Stephan Orzada 박사는 MATLAB®을 사용하여 정확도를 저하시키지 않고 더 빠른 데이터 계산을 가능하게 하는 압축 행렬을 개발하고 있습니다. MATLAB을 통해 Orzada 박사는 코드를 최적화할 필요 없이 계산 효율성이 높은 알고리즘을 신속하게 작성할 수 있었습니다. 그는 Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 계산 속도를 높이고 Optimization Toolbox™를 사용하여 압축 알고리즘을 개발했습니다.
Max Planck Institute for Human Cognitive Brain Science의 과학자인 Mikhail Kozlov 박사는 Parallel Computing Toolbox 및 MATLAB Parallel Server™를 사용해 최신 슈퍼컴퓨터에서 DKFZ 알고리즘을 풀고 있습니다. Kozlov 박사는 인간의 뇌 활동을 이해하기 위해 초고자기장 다중채널 MRI 스캐너를 사용합니다. 환자 특정 SAR 모델 계산은 그의 연구에 큰 도움이 되었습니다. 그와 그의 동료들은 구조적 MRI 스캔을 사용하여 환자 특정 모델을 만들고, 이 모델을 다음 날 기능적 MRI 스캔의 안전 계산에 활용하는 것을 목표로 합니다. 이처럼 빠른 처리 속도는 고급 DKFZ 알고리즘과 MATLAB 의 확장 기능 덕분입니다. 이러한 협력의 결과로 환자 특정 SAR 평가 공정의 효율성이 향상되었고, MRI 안전성과 영상 품질이 개선되었습니다.
