소화기 복부 진단 방사선학 분야에서 본 연구실은 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), 초음파 등 다양한 영상기법을 활용하여 간, 췌장, 담도, 장 등 복부 장기의 질환을 정밀하게 진단하는 기술을 연구하고 있습니다. 특히 간세포암, 담도암, 전이성 간암 등 다양한 간질환의 조기 진단과 예후 예측을 위한 영상기법 개발에 주력하고 있습니다. 최근에는 가도세틱산 조영증강 MRI, 압축 센싱(Compressed Sensing), 딥러닝 기반 영상 재구성 등 첨단 기술을 적용하여 영상의 질을 높이고, 검사 시간을 단축하며, 환자의 방사선 피폭을 최소화하는 연구를 수행하고 있습니다. 복부 영상에서의 인공지능 및 딥러닝 기술의 도입도 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, CT 영상에서 RGB 채널 중첩 및 2D 컨볼루션 신경망을 활용한 충수염과 게실염의 자동 분류, EfficientNet 기반의 급성 충수염, 게실염, 정상 충수 구분 모델 개발 등 진단 정확도를 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 이러한 기술들은 기존 3D 신경망에 비해 연산 자원이 적게 들면서도 높은 성능을 보이며, 임상 환경에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다. 또한, 복부 영상진단에서 발생할 수 있는 다양한 합병증(예: 크론병의 장 협착, 누공, 농양 등)과 희귀 질환(예: 황색육아종성 염증질환, HIV 관련 카포시 육종 등)에 대한 영상 소견을 체계적으로 분석하고, 임상적 의사결정에 도움이 되는 진단 알고리즘 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 환자 맞춤형 진단 및 치료 전략 수립에 기여하고 있습니다.

본 연구실은 환자의 방사선 피폭을 최소화하면서도 진단 정확도를 유지하거나 향상시키기 위한 다양한 저선량 영상 프로토콜 및 재구성 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 복부 및 하지 혈관 CT에서 표준선량, 저선량, 초저선량 프로토콜을 비교하여, ADMIRE(Advanced Modelled Iterative Reconstruction)와 같은 첨단 재구성 기법을 적용함으로써 영상의 노이즈를 줄이고, 진단에 필요한 해상도와 대비를 확보하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 간담도기 MRI, 복부 CT, 하지 혈관 조영술 등에서 딥러닝 기반 영상 재구성, 압축 센싱, 가상 단일에너지 영상(Monoenergetic Imaging) 등 혁신적 기술을 적용하여, 검사 시간을 단축하고, 금속 인공물이나 정맥 오염에 의한 영상 왜곡을 최소화하는 방법을 모색하고 있습니다. 또한, 초저선량 CT를 활용한 요로결석, 림프종, 간 전이 등 다양한 질환의 진단 성능을 평가하고, 기존 표준선량 CT와의 비교 연구를 통해 임상 적용 가능성을 검증하고 있습니다. 이러한 연구는 환자의 안전을 최우선으로 하면서도, 영상의학적 진단의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 더불어, 영상 판독의 일관성 향상과 판독자 간 해석 차이 감소, 구조화된 리포팅 시스템 개발 등 임상 현장에서의 실질적 활용을 위한 다양한 연구도 병행하고 있습니다.