ezyMRI: 4일 해커톤에서 직접 MRI 기기를 만들며 얻은 경험

핵심 개념

고가의 의료 장비인 MRI를 누구나 제작할 수 있도록 저비용, 오픈소스 하드웨어 및 영구 자석 기반의 MRI 제작 경험과 기술적 과제, 해결 방안을 공유한다.

초록

ezyMRI: 4일 해커톤에서 직접 MRI 기기를 만들며 얻은 경험

본 논문은 2024년 봄 싱가포르 기술 디자인 대학교(SUTD)에서 개최된 ezyMRI NerdFest 세미나 및 해커톤 행사에 대한 경험을 공유합니다. 이 행사의 목표는 저비용 자기 공명 영상(MRI) 기기를 처음부터 제작하는 방법을 교육하고, MRI 기술 (특히 휴대용 MRI)을 홍보하고, MRI 접근성을 개선하며, 같은 생각을 가진 엔지니어와 연구자들의 네트워킹을 촉진하는 것이었습니다. 14개국에서 온 70명의 참가자들은 1일 워크샵에서 강의를 통해 교육을 받은 후 멘토가 이끄는 6개 팀으로 나뉘어 3일 이내에 MRI 기기를 제작하는 과제를 수행했습니다. 각 팀은 자석, 콘솔, 그라디언트, RF, 통합 및 설계 팀으로 구성되었습니다. 이 보고서는 먼저 저자장 휴대용 MRI의 관련 역사와 특징을 소개하고 해커톤에서 수행된 작업을 자세히 설명합니다.

저자장 영구 자석 기반 기기는 NMR의 초창기부터 사용되었습니다. 전자석은 일정한 무선 주파수(RF) 조사에서 자기장을 스위핑하여 NMR 스펙트럼을 기록하는 데 더 적합하기 때문에 영구 자석은 점차 전자석으로 대체되었습니다. 그러나 1960년대 이후 화학 분석의 주요 도구는 영구 자석을 사용하는 60MHz NMR 분광기였으며, 이후 더 높은 스핀 분극과 더 넓은 스펙트럼 분산을 제공하는 초전도 자석을 통해 NMR 분광학에 더 높은 자기장 강도를 사용할 수 있게 되었습니다. 초전도 자석으로 더 높은 자기장 강도를 달성함에 따라 NMR 시스템의 크기가 계속 증가하는 동안, 1970년대 초에는 영구 자석을 사용하는 소형 탁상용 NMR 기기가 식품 및 기타 양성자 풍부 연질 물질의 이완 분석에 사용할 수 있게 되었습니다. 그러나 화학 분석을 위한 NMR 분광학과 비교하여 재료 테스트를 위한 NMR 이완 측정법은 훨씬 더 많은 화학자 커뮤니티의 요구를 충족하는 펄스 NMR, 2D-NMR 분광학 및 고자기장 초전도 자석의 출현으로 인해 여전히 생소한 분야로 남아 있습니다. 오늘날 대부분의 NMR 기기는 영구 자석으로 달성할 수 있는 1H NMR의 경우 2.5T(106.45MHz)보다 훨씬 높은 자기장 강도를 가진 값비싼 초전도 자석을 사용하기 때문에 약 100MHz 이하의 1H NMR 주파수에서 작동하는 NMR 기기를 저자기장 기기라고 합니다.
탁상용 NMR 이완 측정기는 물체가 자석의 중앙에 배치되는 영구 자석(즉, 현장)을 사용합니다. 이는 이완 측정법, 이미징 또는 분광학 등 대부분의 NMR 방식에서 선호되는 기존의 기하학적 구조입니다. 1980년 석유 산업에 도입된 NMR 검층 기기와 같이 주변 벽의 기공에 있는 유체를 조사하기 위해 시추공 내부에 배치하기 위해 신호 전달 영역이 자석 외부에 있는(원위치) 여러 가지 대체 특수 기하학적 구조가 개발되었습니다. 이러한 방식의 미량 자기장 이완 측정법은 검층뿐만 아니라 재료의 비파괴 검사에 이르기까지 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 미량 자기장 센서의 신호 전달 부피는 센서 근처 물체의 어딘가에 국한되어 있으므로 이러한 센서로 획득한 정보는 자기 공명 영상의 픽셀에 포함된 정보와 동일합니다. 1996년 NMR-MOUSE(MObile Universal Surface Explorer)의 출현으로 방법론 및 응용 분야 측면에서 미량 자기장 NMR의 기능이 체계적으로 탐구되면서 재료 테스트를 위한 미량 자기장 NMR의 사용이 증가했습니다. 시간이 지남에 따라 다른 영구 자석 설계가 연구되었고 지금도 연구되고 있습니다. 이러한 맥락에서 클라우스 할바흐의 선구적인 연구는 2004년 많은 동일한 자석 큐브로 쌍극자 중심 자기장 자석을 조립하는 방법을 설명하는 논문에서 NMR 커뮤니티의 주목을 받았습니다. 이 설계는 2024년 ezyMRI 해커톤에서 제작된 자석의 기원입니다.
초기 MRI 기기는 기존의 전자석을 사용했지만 오늘날 대부분의 이미징 시스템은 1H-NMR 주파수 23.42MHz에 해당하는 0.55T의 저자기장에서도 초전도 전자석에 의존합니다. 이는 일반적으로 MRI에 필요한 100만분의 100 미만의 대역폭을 가진 안정적인 자기장이 40cm 정도의 직경에 걸쳐 인체에 유지되어야 하기 때문입니다. 임상적으로 유용한 MRI 기기를 더 낮은 자기장에서 작동시키는 것은 오랫동안 상상할 수 없는 일이었지만 지금은 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다.

핵심 통찰 요약

ezyMRI: How to build an MRI machine from scratch -- Experience from a four-day hackathon

by Shao... 게시일 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11365.pdf

더 깊은 질문

저비용 MRI 기술의 발전이 의료 서비스의 불평등을 해소하는 데 어떤 역할을 할 수 있을까요?

저비용 MRI 기술은 의료 서비스 접근성이 낮은 저소득 국가 및 지역의 의료 불평등을 해소하는 데 크게 기여할 수 있습니다. 구체적으로 다음과 같은 역할을 수행할 수 있습니다.

경제적 부담 완화: 기존 MRI 장비는 높은 설치, 유지보수 비용으로 인해 저소득 국가에서 감당하기 어려웠습니다. 저비용 MRI는 저렴한 영구 자석 및 간소화된 디자인을 통해 제조 원가를 낮추고, 전력 소비량 및 유지보수 비용 또한 절감하여 경제적 부담을 줄여줍니다.
접근성 향상: 저비용 MRI는 이동 및 설치가 용이하여 의료 시설이 부족한 외곽 지역이나 개발 도상국에도 보급될 수 있습니다. 이는 의료 서비스 접근성을 향상시켜 의료 격차를 해소하는 데 기여합니다.
조기 진단 및 치료율 향상: 저렴한 비용으로 MRI 검사를 제공함으로써 더 많은 사람들이 조기에 질병을 진단받고 치료받을 수 있습니다. 특히, 암, 심혈관 질환 등 중증 질환의 조기 발견은 치료 성공률을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
의료 교육 및 훈련 기회 제공: 저비용 MRI는 의료 교육 및 훈련 과정에도 활용될 수 있습니다. 의료진들은 저렴한 비용으로 MRI 장비를 사용하여 실습 경험을 쌓고, 진단 및 치료 기술을 향상시킬 수 있습니다.

결론적으로 저비용 MRI 기술은 의료 서비스의 경제적, 지리적 장벽을 낮추어 의료 불평등을 해소하고 전 세계 사람들의 건강 증진에 기여할 수 있습니다.

인공 지능과 머신 러닝 기술을 저비용 MRI에 접목하여 영상 품질을 향상시키는 것 외에 다른 어떤 혁신을 이끌어낼 수 있을까요?

인공지능과 머신러닝 기술은 저비용 MRI 분야에서 영상 품질 향상뿐만 아니라 다양한 혁신을 이끌어낼 수 있습니다.

MRI 스캔 시간 단축: 인공지능 알고리즘은 저해상도 또는 부분적인 MRI 데이터를 학습하여 고해상도 영상을 빠르게 생성할 수 있습니다. 이는 스캔 시간을 단축시켜 환자의 불편함을 줄이고, MRI 장비의 효율성을 높여 더 많은 환자에게 검사 기회를 제공할 수 있습니다.
자동 진단 보조: 인공지능은 방대한 양의 MRI 영상 데이터를 학습하여 질병의 특징을 식별하고 자동으로 진단을 보조할 수 있습니다. 특히, 숙련된 의료진이 부족한 지역에서는 인공지능 기반 진단 보조 시스템이 의료 서비스의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
개인 맞춤형 치료 계획 수립: 인공지능은 환자의 MRI 영상 데이터를 분석하여 개인별 질병의 진행 상태, 예후 등을 예측하고, 이를 바탕으로 개인 맞춤형 치료 계획 수립을 지원할 수 있습니다.
새로운 바이오마커 발굴: 인공지능은 MRI 영상 데이터에서 기존에 알려지지 않았던 질병 관련 특징들을 찾아내어 새로운 바이오마커 발굴에 기여할 수 있습니다. 이는 질병의 조기 진단 및 치료제 개발에 중요한 단서를 제공할 수 있습니다.
원격 의료 및 자가 진단 지원: 인공지능 기반 저비용 MRI 시스템은 원격 의료 및 자가 진단 분야에도 활용될 수 있습니다. 환자들은 가정에서 직접 MRI 스캔을 수행하고, 인공지능 시스템을 통해 실시간으로 건강 상태를 모니터링하거나 의료진과 원격으로 상담을 받을 수 있습니다.

결론적으로 인공지능과 머신러닝 기술은 저비용 MRI 분야에서 영상 품질 향상을 넘어 진단, 치료, 예측, 모니터링 등 다양한 측면에서 혁신을 이끌어낼 수 있으며, 이는 궁극적으로 의료 서비스의 질을 향상시키고 환자들의 삶의 질을 개선하는 데 기여할 것입니다.

오픈소스 하드웨어 및 소프트웨어의 발전이 의료 기술 분야의 혁신을 어떻게 가속화하고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 가능성을 제시하는지 생각해 봅시다.

오픈소스 하드웨어 및 소프트웨어는 의료 기술 분야의 혁신을 가속화하고 있으며, 앞으로 더 큰 가능성을 제시합니다.
1. 혁신 가속화:

개발 비용 절감 및 시간 단축: 오픈소스는 기존 기술을 공유하고 활용함으로써 개발 비용을 절감하고, 새로운 기술 개발 시간을 단축시킵니다. 이는 의료 기기 개발 진입 장벽을 낮춰 더 많은 연구자와 개발자들이 참여할 수 있도록 합니다.
협력 증진: 오픈소스는 전 세계 개발자들의 협력을 통해 기술 발전을 촉진합니다. 다양한 분야의 전문가들이 아이디어와 기술을 공유하고, 문제 해결에 공동으로 참여함으로써 시너지를 창출합니다.
기술 접근성 향상: 오픈소스는 의료 기술에 대한 접근성을 높여 저소득 국가에서도 첨단 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 합니다.
맞춤형 의료 기기 개발: 오픈소스는 특정 질병이나 환자에게 맞춤화된 의료 기기 개발을 용이하게 합니다.
2. 미래 가능성:

인공지능 및 머신러닝과의 결합: 오픈소스 하드웨어 및 소프트웨어는 인공지능, 머신러닝 기술과 결합하여 더욱 강력한 의료 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 오픈소스 기반 저비용 MRI 장비에 인공지능 진단 보조 시스템을 탑재하여 질병 진단율을 높이고, 개인 맞춤형 치료 계획 수립을 지원할 수 있습니다.
3D 프린팅 기술과의 융합: 오픈소스 하드웨어 설계와 3D 프린팅 기술의 결합은 맞춤형 의료 기기 제작을 더욱 가속화할 것입니다. 환자의 신체 조건에 맞는 의료 기기를 저렴하고 빠르게 제작하여 치료 효과를 높일 수 있습니다.
원격 의료 및 모바일 헬스케어 확산: 오픈소스는 스마트폰, 태블릿 PC 등 모바일 기기를 활용한 원격 의료 및 모바일 헬스케어 기술 발전에 기여할 수 있습니다.
결론적으로 오픈소스 하드웨어 및 소프트웨어는 의료 기술 분야의 혁신을 가속화하고, 더 나아가 모두에게 평등한 의료 서비스 제공을 가능하게 하는 열쇠가 될 것입니다.