캐논메디칼시스템즈코리아가 출범 5년을 맞았다. 세계 최초 인공지능(AI) 딥러닝 기술인 'AiCE' 등을 세상에 내놓으며 혁신 기술을 주도한 캐논메디칼. 과연 그 5년간의 성과는 어떠할까.

캐논메디칼시스템즈 코리아(대표 김영준)가 출범 5주년을 맞아 26일 캐논 메디칼이 세계 최초로 선보인 혁신 기술을 되짚고 사람을 향한 혁신 방향성을 되새기는 인포그래픽을 공개했다.

캐논메디칼은 2016년 12월 도시바 메디칼시스템즈를 인수한 이후 2018년 사명을 변경하며 새로운 도약을 다짐한 바 있다.

하지만 캐논메디칼의 역사는 결코 짧지 않다. 1973년 실시간 섹터 스캐너를 선보인 이후 2021년 초고해상도 영상 딥러닝 기술까지 영상진단 산업에 방향성을 제시하는 세계 최초의 혁신 기술들을 선보이며 영상 진단의 역사를 쓰고 있는 상황.

실제로 세계 최초의 초음파 섹터 스캐너, Angio-CT, 와이드 디텍터 CT 등 영상진단에 획을 긋는 역사를 써 온 캐논 메디칼은 디지털로의 시대 전환에 발맞춰 CT, 초음파, 혈관 조영, MR의 모든 분야에서 인공지능(AI)과 정보기술(IT)의 융합 등을 통한 혁신을 거듭하고 있다.

그렇다면 이러한 혁신 기술들은 무엇이 있을까.

대표적인 것이 바로 영상진단 분야에서 세계 최초의 AI 딥러닝 기술인 AiCE(Advanced intelligence Clear-IQ Engine)와 초고해상도 영상 딥러닝 기술인 PIQE(Precise Image Quality Engine, 이하 피크)다.

AiCE와 피크는 CT뿐만 아니라 MR, 혈관 조영에도 도입돼 최소한의 선량으로 초고해상도 이미지를 빠르게 재구성(Reconstruction)할 수 있도록 한다.

AiCE는 고해상도의 영상을 더욱 빨리 재구성하도록 고안된 캐논메디칼의 독자적인 AI 딥러닝 기술로 선량을 줄였을 때 발생하는 저품질 영상을 보완한다.

방대한 양의 고화질 및 저화질 영상을 반복적으로 사전 학습하고 영상신호로부터 노이즈를 획기적으로 제거해 극소 선량만으로 고화질의 영상을 빠른 시간 안에 제공하며 임상 데이터가 쌓이는 만큼 학습해 지속적으로 업그레이드된다.

MR 분야에서는 AiCE를 통해 영상 신호 잡음비(SNR) 향상 기법으로 기존 대비 촬영 시간을 40% 이상 감소시켰다.

피크는 업계 유일의 0.25mm 디텍터를 가진 초고해상도 CT인 애퀼리언 원 프리시젼 (Aquilion ONE Precision)의 CT 영상을 인공지능이 학습해 적용시키는 독보적인 기술로 기존 CT보다 노이즈를 45% 감소시킨다.

스텐트 시술이나 혈관 석회화로 인해 기존 CT로는 보기 힘들었던 혈관 안쪽을 초고해상도의 영상으로 확인할 수 있어 스텐트 시술 또는 심혈관 질환 환자의 진단 및 치료에 유용하다.

초음파 분야에서는 세계 최초의 SMI(Superb Micro-Vascular Imaging, SMI) 기술이 있다.

SMI 기술은 일반 컬러 도플러 영상으로 가시화하기 어려웠던 병변 내 초미세, 초저속 혈류를 영상화하는 첨단 미세 저속 혈류 특화 도플러 기술이다.

SMI는 혈류가 저속으로 흐르는 미세 혈관에서도 움직이는 허상(artifacts, 아티팩트)과 잡음(noise)을 획기적으로 제거해 미세 혈류를 선명하게 관찰할 수 있다. 혈류 정보의 손실 없이 빠르고 정확하게 진단할 수 있어 유방 종양 및 염증 질환 진단에 광범위하게 적용되고 있다.

캐논메디칼의 기술은 혈관 조영 장비에도 고스란히 적용됐다. 혈관 조영 장비는 선량 노출이 많은 시스템인 만큼 환자는 물론 시술자의 피폭을 최소화하기 위한 노력이 녹아있는 셈.

2015년 출시된 DTS(Dose Tracking System)는 시술 중 피부 선량을 환자의 3D 이미지에 색상으로 표현해 가시적인 효과를 높이는 툴이다. 실제 피폭량을 눈으로 실시간 관찰할 수 있고 데이터를 확인할 수 있어 선량관리에 새로운 기준을 제시했다는 평을 받는다.

캐논메디칼 김영준 대표는 "캐논 메디칼은 100년 이상 쌓아 온 시간동안 영상 진단의 역사와 함께하며 수많은 혁신 기술로 최초 기록을 써 내려가고 있다"며 "캐논 메디칼의 혁신은 항상 의료진과 환자가 안전하고 더 나은 검사 환경에서 정확한 진단을 받기를 바라는 마음에서 시작되는 만큼 앞으로도 더 나은 영상 진단 환경을 만들기 위해 노력하겠다"고 말했다.