New insights into functional imaging of the placenta홍유미 (차의과학대)

타 분야와 마찬가지로 태반에 대한 평가 역시 2D에서 3D, anatomical scan에서 functional scan, manual에서 automatic tracing으로 끊임없이 진화하고 있습니다. 1분기 태반을 평가하는 비교적 최신 접근방법으로는 Virtual reality, Automated segmentation를 접목한 3D Power Doppler, Contrast를 이용해 스캔하는 CEUS (Contrast-enhanced ultrasound), Transabdominal elastography, Micro Doppler를 활용한 spiral artery의 평가 등이 소개되고 있는데, 이중 오늘은 Virtual reality, Automated segmentation를 접목한 3D Power Doppler를 소개하겠습니다.

파워 도플러는 컬러 도플러와 달리 혈류의 방향과 속도를 직관적으로 알 수는 없지만, 탐촉자 각도에 대한 의존성이 적고 저속 혈류를 감지할 수 있다는 점에서, 태반, 특히 1분기 태반의 평가, 정량화에 유용하게 사용할 수 있습니다. 하지만 파워 도플러는 산모의 BMI, 태반의 위치, 태아의 움직임 등 physiologic parameter에 영향을 받는데다, 각 단면을 manual tracing 하는 과정에서 시간과 공을 많이 들여야 하고, 재현성도 떨어질 수 있습니다.

따라서 이런 단점을 보완해준 semi-auto 프로그램이 바로 VOCAL, virtual organ computer-aided analysis 입니다. 이 프로그램은 미리 설정한 rotation angle에 따라 이미지를 적게는 5장, 많게는 20장의 단면으로 잘라주는데, 측정을 원하는 부위의 경계선을 각 단면 마다 그려 주기만 하면, 자동으로 3차원 구조로 만들어 부피를 계산해줍니다. 따라서 태반 볼륨이 줄어들 것으로 예상되는 Preeclampsia, SGA 등을 예측하거나 MCDA twin 중 selective FGR을 동반한 경우 두 태아 간 비교에 활용할 수 있습니다. 하지만 검사자 간 결과값의 불일치나 불규칙한 margin을 가지는 mass, 특히 1분기 태반의 경우 human error가 여전히 존재한다는 점이 한계입니다.

따라서 최근에는 이런 semi-auto 프로그램의 한계점들을 보완하기 위해 deep learning 프로그램을 적용하여 사람이 직접 그리지 않아도 학습된 알고리즘을 통해 자동으로 태반을 찾아 볼륨을 구해주는, 'segmentation' 프로그램들이 개발되고 있습니다. ‘Oxnnet’이라는 프로그램을 써서 구한 태반 volume과 사람이 직접 그려서 구한 volume 사이에 큰 차이가 없었으며, AI를 활용한 경우 더 우수한 예측력을 보였다고 보고한 연구도 있었고 [1], virtual reality technique을 써서 태반 볼륨을 구했더니 intra, inter observer variability를 의미 있게 줄일 수 있었다는 보고도 있었습니다 [2].

하지만 산과 초음파 영역에서의 이런 AI, Deep learning 등은 아직 프로그램 개발 단계 수준으로, 이를 임상에 적용하기 까지는 시간이 필요해 보입니다. 따라서 최근 1분기 태반의 평가를 위해 소개되고 있는 방법 중 VOCAL 프로그램을 이용해 태반 볼륨을 측정하거나, histogram을 이용해 vascularization index, flow index, vascularization flow index 등을 비교하는 정도가 현재 국내에서 활용 가능한 방법이라고 생각됩니다.

그림 1. 랜덤 워커(random walker) 기법으로 분할한 3차원 볼륨의 2차원 B-모드 초음파 영상. [3]

 

그림 2. OxNNet과 VOCAL™을 이용해 산출한 태반 부피를 비교한 ROC 곡선 (상). 랜덤 워커(random walker) 알고리즘(좌측)과 완전 자동화 기법인 OxNNet을 사용하여 동일한 태반을 분할한 예시(우측) (하). [1]

 

그림 3. 임신 전과 임신 9주 차의 자궁-태반 혈관 부피를 3차원 파워 도플러 초음파로 촬영하고 가상현실(VR)로 시각화한 영상. 동영상 첨부파일 [2]

그림 4. 임신 1삼분기 2차원 파워 도플러 초음파 영상. 기록된 혈관(빨강-노랑) 중 노란색 강조 부위가 VR 분할 영역 (상). 임신 1삼분기 3차원 파워 도플러 초음파의 가상현실(VR) 분할 및 골격화 (하). [4]

참고문헌

1. Mathewlynn S, Collins SL. Volume and vascularity: using ultrasound to unlock the secrets of the first trimester placenta. Placenta. 2019;84:32–6.
2. Reijnders IF, Mulders AGMGJ, Koster MPH, Koning AHJ, Frudiger A, Willemsen SP, Jauniaux E, Burton GJ, Steegers-Theunissen RPM, Steegers EAP. New imaging markers for preconceptional and first-trimester utero-placental vascularization. Placenta. 2018;61:96–102.
3. Stevenson GN, Collins SL, Ding J, Impey L, Noble JA. 3-D ultrasound segmentation of the placenta using the random walker algorithm: reliability and agreement. Ultrasound in Med Biol. 2015 Dec;41(12):3182–3193.
4. De Vos ES, Koning AHJ, Mulders AGMGJ, Koster MPH, Reijnders IF, Willemsen SP, Steegers EAP, Steegers-Theunissen RPM, Burton GJ. Assessment of first-trimester utero-placental vascular morphology by 3D power Doppler ultrasound image analysis using a skeletonization algorithm: The Rotterdam Periconception Cohort. Hum Reprod. 2022 Nov 1;37(11):2532-2543.