해외 연구진이 한 장의 파노라마 치과 엑스레이(PXR)만으로 3차원 콘빔 컴퓨터단층촬영(CBCT) 영상을 복원하는 인공지능 기법 ‘엑스스플랫(X-Splat)’을 공개했다. 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)이라는 3D 렌더링 기술을 의료 영상 재구성에 응용한 연구로, 프리프린트 논문 공유 플랫폼 아카이브(arXiv)에 게재됐다.
CBCT는 치아·턱뼈 구조를 입체적으로 보여줘 임플란트 시술이나 교정 진단에 널리 쓰이지만, 촬영 시 환자가 받는 방사선량이 일반 파노라마 엑스레이보다 훨씬 많다는 한계가 있다. 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 저방사선 촬영인 파노라마 엑스레이 한 장만으로 CBCT에 준하는 3D 영상을 만들어내는 방법을 시도했다. 다만 파노라마 촬영 자체가 곡선 경로를 따라 3차원 인체 조직의 엑스선 감쇠 정보를 2차원 이미지 하나로 압축하는 방식이어서, 깊이 방향의 해부학적 정보가 원천적으로 소실된다는 근본적인 난제가 있다고 연구진은 설명했다.
논문에 따르면 기존의 암시적(implicit) 신경망 기반 방법이나 생성형 AI 기반 접근법은 이 정보 부족 문제를 메우는 과정에서 과도하게 매끈한 형태의 부정확한 형상을 만들어내거나, 실제 해부학적 구조와 맞지 않는 이른바 ‘환각(hallucination)’ 영상을 생성하는 경향이 있었다. 연구진은 이런 기존 방법들이 기하학적 구조에 기반한 명시적인 지도학습(supervision) 신호 없이 학습됐다는 점을 한계로 지목하며, 엑스스플랫이 이를 보완하는 방향으로 설계됐다고 밝혔다.
의료 영상 분야에서 방사선 노출을 줄이면서도 진단 정확도를 유지하는 기술은 오랜 연구 과제로 꼽혀왔다. 특히 가우시안 스플래팅은 최근 컴퓨터 비전 학계에서 실시간 3D 장면 렌더링 기법으로 주목받아온 만큼, 이를 의료 영상 재구성에 접목하려는 시도가 늘고 있다. 국내에서도 치과·영상의학 분야 스타트업과 병원이 AI 기반 저선량 진단 솔루션 개발에 관심을 기울이고 있어, 이런 국제 연구 동향이 국내 의료AI 업계의 기술 로드맵에도 참고 자료가 될 것으로 전망된다.
연구진은 논문에서 엑스스플랫이 기존 접근법 대비 더 해부학적으로 일관된 3D 복원 결과를 지향한다고 설명했으나, 구체적인 정량 성능 지표나 임상 검증 결과는 초록만으로는 확인되지 않았다. 저방사선 3D 치과 영상 복원 기술이 상용화 단계까지 나아가려면 다양한 환자군을 대상으로 한 추가 검증이 필요할 것으로 보인다.
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