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AI 기반 뇌 혈관조영술

Annette Birkhold | Siemens 올해의 발명가 | 신인 부문

동정맥기형(AVM)은 동맥과 정맥이 불규칙하게 연결되어 혈류 및 산소 순환을 방해하는 혈관 질환입니다. 환부의 동맥과 정맥은 일반적인 경우처럼 미세 모세혈관으로 갈라지지 않고 복잡한 혈관 얽힘 형태로 함께 성장합니다. AVM은 전신에서 발생할 수 있으나, 특히 뇌에서 발생할 경우 의학적 난이도가 매우 높습니다. 2024년 올해의 발명가 신인 부문 수상자인 Annette Birkhold는 “뇌 내의 이러한 기형은 다양한 신경학적 결함이나 뇌출혈의 원인이 될 수 있습니다. 개별 사례의 위험도와 최적의 치료법은 혈관 얽힘의 정확한 해부학적 구조에 따라 달라집니다. 때로는 약물 요법이 가능하지만, 혈관 얽힘으로 인해 국소 혈압이 급상승하여 혈관이 파열될 위험이 있는 경우에는 수술이 필요합니다”라고 설명합니다. 또한 “본 발명은 동맥과 정맥의 상세한 3D 및 4D 영상을 통해 의사의 환자 치료를 지원합니다. 이는 AVM 환자 및 기타 혈관 질환의 진단과 치료 계획 수립에도 활용될 수 있습니다”라고 덧붙였습니다.

뇌 내부의 가시화

흰 셔츠와 검은색 재킷을 입고 흰 벽을 배경으로 미소를 지으며 왼쪽을 바라보는 짧은 머리 여성.

혈관조영술을 통해 혈관을 정밀 검사할 수 있습니다. 뇌 혈관조영술에서는 먼저 사타구니 동맥에 카테터를 삽입한 후, X선 투시 하에 목 혈관까지 진행시킵니다. 그 다음 조영제를 혈류에 주입하여 혈관을 채움으로써 X선 상에서 혈관이 보이도록 합니다. CT와 유사한 영상 절차를 거치지만, 혈관조영 시스템을 사용하면 조영제가 채워진 혈관의 상세한 3차원 영상을 생성할 수 있습니다.

Annette Birkhold는 “AVM의 해부학적 구조는 매우 복잡할 수 있습니다. 여러 지점에 조영제를 순차적으로 주입해야만 전체 구조를 시각화할 수 있는 경우가 많으며, 이는 여러 번의 혈관조영술을 통해서만 가능합니다”라고 설명합니다. 또한 “본인의 방법론은 여러 혈관조영술에서 얻은 영상 데이터를 동기화하고 이를 하나의 모델로 병합하는 데 사용됩니다”라고 밝혔습니다. 이를 통해 AVM과 관련된 모든 혈관의 상세하고 포괄적인 3D 표현이 가능해지며, 시간이 지남에 따라 조영제가 혈관을 통과하는 모습을 보여주는 4D 영상이 생성됩니다.

치료 지원

이러한 4D 영상은 전체 치료 계획 수립 및 시행 과정에서 의료진을 지원할 수 있습니다. 계획 단계에서는 AVM의 중심부인 니두스(nidus)에서 발생하는 현상을 이해하는 것이 매우 중요합니다. Annette Birkhold는 “4D 영상을 사용하면 조영제가 니두스를 통과하는 특정 시간대에 집중하고 이전 또는 이후의 시각적 요소를 차단할 수 있습니다. 이를 통해 니두스 전방의 동맥과 후방의 정맥을 명확히 구분할 수 있습니다”라고 말합니다.

니두스의 혈관을 폐쇄하는 최소 침습적 시술인 혈관내 치료가 필요한 경우, 4D 영상은 니두스까지의 혈관 경로를 사전에 결정하는 데 도움이 됩니다. 시술 중 카테터를 대상 부위로 삽입하고 연속 2D X선 영상으로 모니터링할 때, 4D 영상을 함께 표시하여 외과의에게 추가적인 가이드를 제공할 수 있습니다.

어두운 배경의 다채로운 막대 그래프 및 파이 차트 데이터 시각화 스크린샷.

시뮬레이션을 활용한 국소 혈압 추정

검은색 드레스를 입고 흰 벽 앞에 서서 왼쪽을 바라보고 있는 짧은 머리의 여성 모습.

“AVM의 상세 모델인 디지털 트윈은 수학적 방법론을 통한 추가적인 지원 가능성을 제시합니다. 현재 인공지능과 유동 시뮬레이션을 활용하여 혈관 내 혈압을 추정하는 모델을 개발 중입니다”라고 Annette Birkhold는 설명합니다. 또한 “향후 AVM 내에서 위험한 혈관 파열이 발생할 수 있는 위치에 대해 더욱 방대한 정보를 제공할 수 있게 될 것입니다”라고 덧붙였습니다.