TAVR CT Measurement Pipeline

문제

TAVR(경피적 대동맥판막 치환술) 계획을 세우려면 Annulus·LVOT·SoV·STJ의 직경·면적·둘레와 LCA/RCA 높이를 재야 합니다. 이 계측을 사람이 직접 하면 시간이 오래 걸리고 판독자에 따라 값이 달라집니다.

심장 CT 한 건만 넣으면 분할·랜드마크·3D 모델·계측까지 자동으로 나오는 엔드투엔드 시스템이 필요했습니다.

접근

분할 → 랜드마크 → 계측을 하나의 실행으로 잇는 것을 목표로 했습니다.

• 전심장 23-class 분할 후 Aorta/LV/Coronary를 세부 분할하는 캐스케이드 구성
• CT와 마스크를 2채널로 묶어 9점 랜드마크를 검출
• 분할에서 누락된 랜드마크는 확률맵(center-of-mass/argmax)으로 복구
• 계측은 타원 적합 기반으로, 임상에서 쓰는 방식과 같은 기준으로 값을 냄

파이프라인

1. 분할 — nnUNetv2 3-모델 캐스케이드 (전심장 23-class → Aorta/LV/Coronary 3-class → CT+Mask 2채널 랜드마크 9점)
2. 좌표계 정합 — IJK / RAS / VTK 3종 좌표계를 맞춤
3. 메시 생성 — VTK marching cubes로 클래스별 STL 추출
4. 판막 모델링 — Commissure 3점으로 절단한 3-leaflet 판막 구성
5. 석회화 추출 — HU 임계치 기반 자동 분리
6. 계측 — Annulus 법선 방향 CSA sweep으로 centerline을 피팅한 뒤, 국소 접선 기저의 수직 단면에서 지표 산출

운영은 폴링 워커 + REST 구조로, GPU는 lazy load하고 2-GPU 병렬 배치와 resume을 지원합니다. Docker/GitOps CI/CD로 배포합니다.

결과

자동 생성된 리포트의 Annulus·STJ 단면. 분할 윤곽(초록)에 타원(파랑 점선)을 맞춰 면적·둘레·최소/최대/평균 직경을 산출합니다.

Annulus에서 위로 단면적(CSA)을 쓸어 올리며 SoV(최대)와 STJ(최소) 높이를 자동 검출하고, Annulus 계측값으로 판막 크기를 권장합니다.

심장 구조물 메시 위에 centerline과 Annulus·LVOT·SoV·STJ 계측 평면, 관상동맥 기시부를 함께 표시한 3D 뷰.

CT 1건을 넣으면 9-class STL, 랜드마크, 판막·석회화 STL, TAVR 계측 리포트(JSON), 3D 뷰가 단일 실행으로 나옵니다. 단계별 부분 실패를 허용하고 E2E 테스트를 붙여 대량 케이스를 안정적으로 처리합니다.

배운 점

모델 정확도보다 먼저 막힌 곳은 좌표계였습니다. 영상(IJK), 환자(RAS), 메시(VTK)가 서로 다른 축을 쓰기 때문에, 한 곳이라도 어긋나면 계측 평면이 엉뚱한 위치에 놓입니다. 세 좌표계 변환을 한 곳에 모아두고 나서야 계측값이 안정됐습니다.

분할이 놓친 랜드마크를 확률맵으로 복구하는 로직도 같은 맥락입니다. 실제 케이스에서는 한 단계가 조금씩 틀리는 일이 흔해서, 단계별로 실패를 허용하고 다음 단계가 보완하도록 설계하는 것이 전체 파이프라인의 신뢰도를 올리는 데 더 효과적이었습니다.