AI와 함께하는 가상 PET 설계 플랫폼

초록

AIRPET은 웹 기반 오픈소스 툴로, PET 탐지기 설계·시뮬레이션·이미지 재구성을 하나의 인터페이스에서 AI 보조와 함께 수행한다. Geometry 편집, Geant4 연동, MLEM 재구성, 향후 의료 평가 모듈까지 단계별 기능을 제공한다.

상세 분석

본 논문은 PET 스캐너 개발에 필요한 세 가지 핵심 단계—탐지기 설계·시뮬레이션, 이미지 재구성, 의료 해석—를 통합한 웹 플랫폼 AIRPET을 소개한다. 기술적으로 가장 눈에 띄는 부분은 Geometry 생성에 LLM을 활용한 인터페이스이다. 사용자는 자연어 명령(예: “반지형으로 16개의 크리스털을 배치”)을 입력하면, 백엔드의 Ollama 혹은 Google Gemini 모델이 해당 명령을 파싱해 GDML 형식의 JSON 구조로 변환한다. 이 과정은 현재 완전 자동화 수준에 이르지는 못하지만, 초안 생성 후 사용자가 수동으로 미세 조정함으로써 설계 시간을 크게 단축한다.

플랫폼은 클라이언트‑서버 구조를 채택해 프론트엔드(HTML/JavaScript, three.js 기반 3D 뷰어)와 백엔드(Python/Flask) 간의 명확한 역할 분리를 구현한다. Geometry 편집기는 GDML 표준을 지원하며, STEP 파일을 pythonocc를 통해 tessellated solid으로 변환하는 CAD import 기능도 제공한다. 이는 기존 Geant4 기반 설계 툴이 갖는 파일 포맷 제약을 완화한다.

시뮬레이션 단계에서는 사용자가 정의한 GDML과 매크로(.mac) 파일을 자동 생성하고, 별도 스레드에서 Geant4를 실행한다. 결과는 HDF5 형식으로 저장돼 후속 분석에 바로 활용 가능하다. 현재 구현된 물리 효과는 히트 위치와 에너지에 대한 가우시안 스머징 정도에 머물지만, 향후 TOF·스캐터링·에너지 선택 등 정밀 모델링을 추가할 여지가 있다.

이미지 재구성은 parallelproj 라이브러리를 이용해 MLEM 알고리즘을 수행한다. LOR 데이터는 시뮬레이션 결과에서 추출되며, 현재는 단순히 히트 중심을 LOR로 사용한다. 재구성된 3D 볼륨은 웹 인터페이스에서 슬라이스별로 인터랙티브하게 시각화된다. 향후 FBP, TOF 보정, 다양한 정규화 기법 등을 통합할 계획이다.

의료 평가 모듈은 아직 초기 단계이지만, 멀티모달 LLM(예: MedGemma, LLaVA‑Med)을 활용해 재구성 이미지의 진단 품질을 자동으로 평가하도록 설계되었다. 이는 실제 임상의 판단을 대체하려는 것이 아니라, 설계 선택이 이미지 품질에 미치는 영향을 정량화하는 보조 도구로서의 역할을 강조한다.

전체적으로 AIRPET은 PET 연구의 진입 장벽을 낮추고, 설계·시뮬레이션·재구성·평가를 순환적으로 검증할 수 있는 통합 환경을 제공한다. 오픈소스 MIT 라이선스로 배포되어 커뮤니티 기반 확장이 가능하며, 향후 추가될 기능(다양한 재구성 알고리즘, 툴 기반 AI, 표준 팬텀·컴포넌트 라이브러리 등)은 플랫폼의 확장성을 크게 높일 것으로 기대된다.