운동 손상 OCT 혈관영상 복원을 위한 혈관 인식 다축 직교 감독

초록

핸드헬드 OCTA에서 급격한 움직임으로 발생한 B‑스캔 결손을 2.5D U‑Net과 혈관 가중 손실, 축·가로 투영 일관성을 결합한 VAMOS 손실로 복원한다. 다축 직교 감독을 통해 개별 B‑스캔의 선명도와 전체 en face MIP의 연속성을 동시에 개선한다.

상세 분석

본 논문은 핸드헬드 OCTA 영상에서 흔히 발생하는 급격한 움직임에 의해 B‑스캔 전체가 결손되는 현상을 해결하기 위해, 2.5D U‑Net 기반 인페인팅 프레임워크와 새로운 복합 손실 함수인 VAMOS 손실을 제안한다. 기존 방법들은 주로 2D 생성 모델이나 en face MIP 복원에 초점을 맞추어, 개별 B‑스캔의 구조적 일관성을 유지하지 못하거나 과도한 블러링을 초래한다. VAMOS‑OCTA는 입력으로 주변 9개의 B‑스캔을 스택 형태로 받아, 중앙 결손 B‑스캔을 예측한다. 네트워크는 2.5D 구조이므로 깊이 차원을 유지하면서도 3D 문맥 정보를 활용할 수 있다. 핵심은 세 가지 손실을 결합한 VAMOS 손실이다. 첫 번째인 vessel‑weighted MSE(wMSE)는 혈관 강도를 강조하기 위해 예측값과 GT의 차이에 혈관 가중치 w(x,z)를 곱한다. w는 예측 기반·GT 기반 두 항을 포함해 밝은 혈관을 강조하고, 과도한 밝기 생성은 억제한다. 두 번째·세 번째 항은 축(axial)과 가로(lateral) 방향 각각에 대해 최대 강도 투영(MIP)과 평균 강도 투영(AIP) L1 손실을 적용한다. 축 MIP/AIP는 깊이‑통합된 혈관 연속성을 강제해 en face MIP 품질을 높이며, 가로 MIP/AIP는 각 B‑스캔 내 혈관 분포를 정규화해 수평 밴드 현상을 억제한다. λ_proj=3으로 설정해 투영 일관성에 높은 가중치를 부여한다. 학습은 실제와 유사한 합성 움직임을 동적으로 생성해 다양한 결손 길이(기하분포 p=0.4, 최대 6슬라이스)를 적용함으로써 모델이 다양한 손상 패턴에 강인하도록 설계되었다. 정량 평가에서는 LPIPS, Laplacian blur, Sobel edge preservation 등 B‑스캔의 지각적 품질 지표와 L1, MIE, SSIM, NCC, PSNR 등 en face MIP의 픽셀‑레벨 정확도를 사용하였다. VAMOS‑OCTA는 wMSE만 사용한 SOAD 대비 LPIPS 0.51→0.41, Sobel edge 0.30→0.43 등 모든 지표에서 유의미한 개선을 보였으며, 특히 가로 투영 감독을 추가했을 때 수평 밴드가 크게 감소하고 미세 혈관 연속성이 회복되었다. 정성적 결과에서도 B‑스캔의 미세 혈관이 선명하게 복원되고, 전체 볼륨의 en face MIP이 깔끔하게 재구성되는 것이 확인되었다. 실제 움직임이 포함된 임상 데이터에서도 동일한 복원 효과를 보여, GT 없이도 실용성을 입증한다. 본 연구는 3D 모델링 없이도 다축 투영 제약을 통해 volumetric consistency를 달성한다는 점에서 기존 3D CNN 기반 복원 방법보다 계산 효율성이 높으며, 손상 정도가 심한 경우에도 안정적인 복원을 제공한다. 향후 연구에서는 실제 환자군 확대, 실시간 적용을 위한 경량화, 그리고 혈관 분할과 같은 다운스트림 작업과의 연계가 기대된다.