앤더슨 이너맨: 의학적 거대 데이터 시각화

오늘날 의학적 스캔은 한 환자에데 대해서 수천개의 이미지와 테라바이트의 데이터를 단 몇초만에 만들어냅니다. 하지만, 어떻게 의사들이 그 데이터를 분석하고 어떤 것이 유용한지 알수 있을까요? TEDxGotenborg에서는 과학적 영상학의 전문가인 앤더스 이너맨이 대량의 데이터를 분석할 수 있는 가상 부검과 같이 새롭고 정교한 기기들과 공상과학소설에나 나올법한 개발 단계에 있는 의료적 기술들을 소개한다. 이 발표에는 의료적 영상들이 포함되어 있다.

저는 데이터를 다루는데 있어서

도전에 대한 이야기로 시작할까합니다.

의료적 상황에 관련된

데이터 말이죠.

우리에게 큰 도전입니다.

또한 무거운 짐이기도 합니다.

이건 컴퓨터 단층 촬영기 입니다.

씨티 장비예요.

아주 좋은 도구예요.

엑스레이를 이용하는데

사람 몸 주변을 매우 빨리 돌면서 빔을 쏘죠.

모든 촬영을 마치는데 30초 밖에 걸리지 않아요.

그리고 엄청난 양의 정보를 쏟아냅니다.

그 장비에서 말이죠.

대단한 장비입니다.

이것을 이용해서

보건을 향상 시킵니다.

하지만 이것 또한 하나의 도전입니다.

이 영상에서 그 도전을 찾을 수 있습니다.

의료 데이터는 쏟아져 나옵니다.

현제 우리가 가지고 있는것들 말이예요.

우리가 직면한 문제입니다.

과거로로 돌아가 보죠.

몇년 전으로 돌아가서 어떤일이 있어는지 봅시다.

이런 장비들은 1970년대에

나오기 시작했습니다.

사람 몸을 촬영하면

한사람에게서 약 100개의 영상을

추출해줍니다.

저는 정확성을 보장하기 위해

그것을 데이터 조각으로 바꿉니다.

아마도 약 50메가 정도 됩니다.

작은 크기죠

요즘 휴대기기에서 사용하는 데이터를 생각해보시면,

작은 데이터 입니다.

전화번호부로 생각한다면,

전화번호부 책이 1미터 정도 쌓여있는 양이죠.

오늘날 우리는

이러한 기계들로

단몇초만에

24,000개의 신체 영상을 얻죠.

데이터의 크기가 약 20기가바이트 정도죠.

800여권의 전화번호부와 같은 양이죠.

전화번호부를 200미터 쌓아놓은 양이구요.

어떤일이 일어날까요?

우리가 보고 있는 이것은

지금 시작되고 있는 기술의 경향입니다.

또한 그 결과에 대한 상황을 보게 될 것입니다.

그리고 신체로 부터 역동성을 보게 될 것입니다.

추축하건데,

우리는 5초 동안

테라바이트의 데이터를 수집 할 수 있을 것입니다.

800,000권의 전화번호부 양이며,

전화번호부가 16km쌓인 것입니다.

이것은 한명의 환자에게서나온 데이터 입니다.

이것이 우리가 다뤄야할 데이터입니다.

이것은 우리가 가지고 있는 큰 도전입니다.

이미 오늘날, 25,000개의 영상을 다루죠.

생각해보십시오

방사선사가 촬영한 날을 말이죠.

25000개의 이미지를 걸어두고,

이렇게 하겠죠, 25,000 괜찮고 괜찮고

여기 문제가 있군

이제 더이상 이런식은 불가능 합니다.

그래서 우리는 이런것들을 좀 더 현명하게 해야합니다.

그래서 우리는 이 영상들을 모두 합칩니다.

당신의 몸을 모든 방향에서 촬영했다고 생각해보세요.

그리고 그 영상들을 다시 합치는 거죠.

하나의 데이터로 혹은 데이터 뭉치로요.

이것이 우리가 하려고 하는 것이죠.

이 기가바이트나 테라바이트 데이터를 이 블럭에 집어넣습니다.

하지만, 물론 그 블럭데이터는

엑스레이를 담고 있는데요.

몸 각부위에서 흡수된 엑스레이를 말하죠.

그런 다음 우리가 해야할 것은

우리가 원하는 부위를 어떻게 봐야할 것인가 입니다.

필요없는 부위를 투명하게 하는 것이죠.

그래서 데이터들을

이와 같이 변형시켜야 합니다.

이것이 하나의 도전이죠.

우리에게 커다란 도전이죠.

컴퓨터를 이용하더라도 아무리 빠르고 좋은 컴퓨터라 할지라도,

기가바이트나 테라바이트의 데이터에서

관련된 정보를

찾아내는건 도전입니다.

심장을 살펴보고 싶고,

혈관들을 보고싶죠, 간도 보고싶죠.

암도 여러 사례들에서

발견하고 싶죠.

작은 사슴이 놀고 있네요.

제 딸입니다.

아침 9시죠.

딸애는 컴퓨터 게임을 하고 있습니다.

이제 2살이죠.

아주 즐거워 하고 있죠.

그녀는 그래픽 기술 발전에 있어

추진력이라고 할 수 있습니다.

아이들이 컴퓨터 게임을 하는 한

그래픽 기술을 계속 발전하죠.

집에 가시면 제발 아이들에게 게임을 더 하라고 하세요.

왜냐면 게임이 필요하거든요.

그 기계 안에 있는 것이

의료적 데이터를 가지고 무언가를 할 수 있게

합니다.

그래서 저는 이 작고 멋진 기계를 사용하려고 합니다.

여러분도 아다시피

10년전쯤에

제가 처음 연구비를 받아

저의 첫 그래픽 컴퓨터를 샀죠.

덩치가 엄청나게 컸었죠.

캐비넷안에 처리장치,저장장치 모든것이 있었죠.

가격은 백만불이었습니다.

그 기계는 오늘날의 아이폰과 같은 속도였습니다.

매달 새로운 그래픽 카드가 출시됩니다.

이것들은 가장 최신의 제품들입니다.

NVIDIA, ATI, Intel도 제품을 내놓습니다.

아시다시피 몇 백불이면

이 그래픽카들을 여러분의 컴퓨터에 달 수 있습니다.

그리고 멋진일들을 그래픽카드로 할 수 있죠.

이런 그래픽카드들이

거대한 데이터를 처리할 수 있게하고,

멋진 작업들을 해낼 수 있죠.

알고리즘에서 처럼

데이터를 압축하고,

사람들이 연구하는 것과 관련정보들을 추출하죠.

자 이제 여러분에게 우리가 할 수 있는 몇가지 예를 보여드리죠.

이것을 CT 스캐너로 촬영한 데이터입니다.

전체 데이터를 보고 있습니다.

여자고 머리카락도 보입니다.

이 여성의 각각의 조직들이 보이죠.

엑스레이의 잔상이 보이는데,

이빨에 금속성분에 잔상이 나타났죠.

엑스레인 잔상이 보인 부분이죠.

하지만, 완전히 상호적이죠

보통 컴퓨터에 평범한 그래픽 카드에서 말이예요.

횡단면을 볼 수가 있습니다.

물론 모든 데이터는 안에 있죠.

회전시켜 볼수도 있고 다른 각도로 볼수도 있죠.

이 여성에게 어떤 문제가 있는지 알 수있죠.

뇌에 출혈이 보이네요.

기구로 출혈을 막았군요.

금속 꺽쇠로 혈관을 묶었어요.

단지 기능을 바꾸는 것만으로

어떤 구조물을 투명하게 할 수 있으며,

어떤 걸 보이게 할 수도 있죠.

두개골을 볼 수도 있고,

그래서 이 여성의 두개골에 어디가 밖으로 열려있고,

어디가 안쪽으로 들어갔는지 알 수 있죠.

멋진 영상들이죠.

해상도가 굉장히 높습니다.

이것들은 우리가 오늘날

일반적 그래픽 카드로 할 수 있는 것들이죠.

이제 이걸좀 이용해 보도록하죠

많은 데이터들을 짜서 이 시스템에

넣었습니다.

우리가 작업하고 있는 프로그램 중 하나로

지금 세계적으로도 첨단인

가상 부검 프로그램 입니다.

다시 말씀드리지만 굉장히 큰 데이터입니다.

한사람의 몸전체를 촬영한 것이죠.

우린 대상자를 CT 기계에 넣기만 하면,

몇 초 후에 몸전체에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다.

이것이 가상 부검의 시작입니다.

여러분은 제가 어떻게 하나씩 벗겨가는지 보게될것입니다.

먼저 보실것은 사체가 들어있는 주머니 입니다.

다음은 피부를 벗겨내죠. 근육이 보이시죠.

그리고 이 여성의 골격구조가 보이시죠.

지금 제가 강조하고 싶은 것은

가장 큰 경외감을

지금 보시게 될 분들에게 돌린다는 것입니다.

전 지금 가상부검의 몇몇 사례를 보여드릴려고합니다.

대상자 분들에게 경외감을 돌리며,

이분들은 처참한 환경에서 돌아가셨습니다.

여러분께 그 영상을 보여드리겠습니다.

법의학적 사례에서

이것들은 중요합니다.

지금까지 약 400건의 사례들이

스웨덴의 일부 지역에서

가상 부검이 이루어 졌습니다.

지난 4년간 말이죠.

그렇다면, 이것은 일반적인 작업이 될 것입니다.

경찰이 저녁에

자신들이 사건을 맡은 시간에

부검이 필요하다고 생각되는 사건을 맡았다면,

아침 6시에서 7시 사이에

그 사체는 사체가방에 담겨서 저희 센터로

오게 됩니다.

그런다음 CT로 촬영을 하게 되죠.

그리고 나서 방사선사는 병리사와 같이

가끔은 법의학자와 같이

그 데이터를 살펴 보게 됩니다.

그들은 회의를 합니다.

그런다음 실제적인 부검에서 뭘 할 것인지를 결정합니다.

이제 몇몇 사례들을 보죠.

여기 첫번째 사체를 보시죠.

우리는 굉장히 자세하게 들여다 볼수 있습니다.

해상도가 매우 높으니까요.

그리고 저희의 연산프로그램은

모든 세세한 부분들을 확대할 수 있습니다.

강조하자면, 완벽하게 상호적이죠.

그래서 회전시킬 수도 있고, 실시간으로 살펴볼 수 있죠.

이 시스템을 이용해서요.

간단하게 이 사건에 대해 말씀드리면

교통사고 이고,

음주운전자가 여성을 치었습니다.

뼈에 대한 손상은 굉장히 잘 보입니다.

사인은 경추골절입니다.

여성은 차에 깔려 있었습니다.

여성은 심각한 상해를 입었죠.

손상이 심했어요.

다른 사례를 보죠. 칼로 찔린거죠.

우리가 무엇을 할 수 있는지 보여주고 있습니다.

금속으로 된 물체들은 잘 보이죠.

몸안에 무엇이 있는지 보이죠.

여기 보시면 이빨에도 뭔가 있죠.

사실 이빨에 사용된 충전물입니다.

제가 금속물체를 보이게 하고, 다른 것들은

모두 투명으로 보이게 했기 때문입니다.

다른 폭력사건입니다. 이것이 사망원인은 아닙니다.

심장이 찔려서 사망하였습니다.

하지만, 그들이 찌른 칼은

한쪽 안구를 관통했죠.

또다른 사례를 보죠.

매우 흥미로운 사례입니다.

칼에 찔린 듯한 물체가 보이죠.

보시다시피 칼이 심장을 관통했습니다.

공기가 세는 것일 쉽게 볼 수 있죠.

한부분에서 다른 부분으로 말이죠.

일반적 실제 부검에서는 보기 힘든 것입니다.

이 것은 진정으로

범죄 수사에 도움이 됩니다.

사인을 알아내는데 말이죠.

어떤경우 수사를 바른 방향으로 이끕니다.

누가 진짜 범인인가를 가리는 것이죠.

또 하나의 흥미로운 사례입니다.

여기 총알이 보이죠.

이 사람의 척추 옆에 밖혀있죠.

우리가 한 것은 그 총알에 빛을 비춰봤습니다.

총알이 빛나고 있죠.

이렇게 함으로써 조각들을 찾기 쉽게 합니다.

실제 부검동안에

조각들을 찾기 위해서 사체를 파헤쳐서

조각을 찾기는 매우 힙듭니다.

제가 기쁘게 생각하는 것중 하나는

여러분께 이것을 보여드릴 수 있어서 입니다.

저희 가상부검 테이블 입니다.

우리가 개발한 터치스크린 테이블입니다.

저희의 연산프로그램을 바탕으로 일반 그래픽카드를 사용했죠.

이렇게 생겼습니다.

어떻게 생겼는지 보여드렸으면 했습니다.

말하자면, 큰 아이폰처럼 작동하죠.

우리는 모든 동작들을

이 테이블 위에서 할 수 있습니다.

큰 터치 스크린을 가진 기계라고 생각하시면 됩니다.

아이패드를 사실 생각이라면,

잊으세요 여기 당신이 원하는 것이 있습니다.

스티브, 당신 듣고 있죠?, 그래요.

이것은 굉장히 멋진 물건이죠.

만일 기회가 되신다면 한번 사용해 보세요.

정말 손으로 느낄 수 있습니다.

여러 언론에 소개되었고, 이용해볼려고 하고 있으며,

교육적으로 사용할려고 합니다.

아마도 미래에는

좀 더 임상적으로 사용될 것입니다.

가상부검에 대한 유튜브 영상입니다..

만일 여러분이 가상 부검에 대해 알리고싶다면,

유용한 영상이죠.

이제 터치에 대해 이야기 해봅시다.

실제 데이터에 대해서 이야기 해보죠

지금은 공상과학 소설같은 이야기지만,

미래에 가능한 이야기죠.

지금 현재에 의사들이 사용하는 것은 아니지만,

저는 미래에는 그러리라 생각합니다.

왼쪽에 보시면 터치 기기가 있습니다.

이것은 작은 기계적 팬입니다.

힘을 측정하는 센서가 펜안에 있습니다.

그래서 제가 힘의 세기를 다르게 할 수 있습니다.

가상데이터에 터치를 할때,

이것은 펜이 터치 힘을 만들기때문에 제가 느낄수 있습니다.

지금 특정한 예를 들어보면,

살아있는 사람을 스캔하여,

제가 이펜을 이용해 테이터를 보고 있죠.

제가 펜을 사람의 머리로 가지고가면,

갑자기 딱딱한 것이 느껴집니다.

다시말해 피부를 느낄수 있죠.

제가 좀더 세게 누르면 피부를 통과할 수 있습니다.

그리고 안에 있는 딱딱한 뼈를 느낄수 있죠.

좀더 세게 누르면 뼈도 뚫을 수 있죠.

뼈가 매우 물렁한 귀근처의 뼈들은 특히 더 그렇죠.

그리고 전 뇌속을 느낄 수 있죠. 이렇게 뭉게질 수 있습니다.

굉장하죠.

좀 더 보면, 심장이죠.

이런 것이 가능한것은 이런 멋찐 스캐너들 덕분입니다.

0.3초밖에 걸리지 않죠.

심장하나를 스캔하는데 말이죠.

스캔을 시간에 따라 할 수 있어요.

지금 이 심장을 보고 있지만,

비디오를 뒤로 돌릴수 있죠.

이건 제 대학원생중의 한명인 칼조한입니다.

이 프로젝트에 참여하고있죠.

그는 촉각 기기 앞에 앉아있습니다. 힘되먹임 시스템이죠.

그가 팬을 심장쪽으로 가지고 가면,

그 심장이 지금부터 그 앞에서 뜁니다.

심장이 어떻게 뛰는지 알수 있죠.

팬을 다시 빼서 심장쪽으로 가지고 가면,

그것을 심장에 갖다대면,

그는 그 심장이 뛰는 것을 느낄 수 있습니다.

그는 심장이 어떻게 움직이는지 알 수 있죠.

그리고 심장 안쪽으로 팬을 넣으면,

심판막이 어떻게 움직이는지 느낄 수 있습니다.

제생각에는 미래의 심장외과에서 쓰여질 거라 생각합니다.

아마도 심장외과의사들이 정말 바라는 것이

환자의 심장 안을 직접 느껴보는 것이말이죠.

실제로 수술하기전에 말이예요.

고해상도 영상으로 이것을 하는 걸 원할꺼예요.

정말 굉장하죠.

공상과학소설만큼이나 앞서가고 있죠.

기능적 MRI에 대해서 말씀드리면,

현재 굉장히 흥미로운 프로젝트입니다.

MRI는 자기장을 이용하죠

방사선 주파수와 함께요.

뇌나 몸을 스캔하게 됩니다.

이것을 통해 얻을 수 있는 데이터는

뇌 구조에 대한 정보죠.

하지만, 또 다른 것들을 측정할 수 있는데,

산화된 혈액과 비산화혈액의 자기성의 차이를

측정할 수 있습니다.

그것은 뇌의 활동을

지도화 할 수 있다는 이야기죠.

이것이 우리가 하고 있는 것들중 하나입니다.

Motts라는 연구 기술자를 보고 계신데

MRI시스템을 연구하고 있습니다.

고글을 쓰고 있죠.

그는 고글을 통해 무언가를 보게 됩니다.

그가 스캔하는 동안 저는 고글을 통해 어떤것들을 보여주죠.

이것이 좀 괴상하긴 하죠.

사실 Motts은 지금 이것을 보고 있습니다.

그 자신의 뇌를 보고 있는거죠.ㅣ

Motts은 여기서 무엇을 하고 있네요.

아마도 그는 오른속으로 이러고 있나봅니다.

좌뇌가 활성하 된것을 보고 알수 있죠.

좌뇌의 운동영역이요.

그는 이걸 같이 보고 있죠.

이것들은 새로운 영상기법이죠.

이것은 저희가 얼마간 연구회 왔던 것이죠.

이건 Motts의 다른 뇌활동 패턴입니다.

100부터 꺼꾸로 계산하라고 시켰습니다.

그는 100 97. 94 이렇게 하죠.

그리고 그는 꺼꾸로 계산하죠.

이러한 작은 계산이 그의 뇌를 얼마나 활성화시키는지 보이시죠.

대부부의 뇌가 활성화 되었습니다.

굉장하죠 실시간으로 볼수 있어요.

많은 것들을 조사할 수 있죠. 그에가 뭔가 해보라고 할 수 있죠.

그의 시각 영역도 볼 수 있습니다.

뇌의 뒤쪽 시각영역이 활성화됬네요.

거기가 그가 보고 있는 곳이죠 자신의뇌를 보고 있으니까요.

그는 지시도 듣고 있죠.

우리가 뭔가 하라고 할때요.

그 신호는 뇌속 깊이 있습니다.

그렇다해도 빛나고 있죠.

왜냐면 모든 데이터가 이 안에 있으니까요.

여기서 보시는데 단 몇초밖에 안걸리죠

그래 Motts 왼발을 움직여봐

그는 이렇게 할꺼예요.

20초동안 이렇게 할 겁니다.

그리고 갑자기 여기가 활성화되죠.

여기 운동영역이 활성화되죠.

진짜 멋지죠.

전 이게 굉장한 기기라고 생각해요.

제가 앞에서 말씀드린것이랑 관련되어있죠.

이것을 이용함으로써 우리는

진정으로 신경들이

어떻게 작용하는지 뇌가 어떻게 일을 하는지

굉장한 고행상도와 빠르게

알아낼 수 있습니다.

다른 것들도 센터에 있습니다.

이것은 CAT 스캔입니다. computer adided tomography

이건 지역 동물원의 사자죠.

콜마덴에 있는 노코핑 밖에 동물원이죠.

사자는 센터에 와서

진정제를 맞추고

스캐너에 넣었습니다.

사자의 몸전체를 촬영했죠.

이와 같이 굉장히 좋은 영상을 가지고 있죠.

사자를 한겹식 벗길 수 있어요.

그 안쪽도 볼 수 있죠.

이걸로 실험을 했습니다.

이건 굉장한 기기라고 생각됩니다.

미래를 위한 기술말이죠.

현재는 동물의 해부학적 지식이 많이 부족하죠.

현재 알려진 것들은 수의사들에게 아주 기본적인 것들이죠.

이런 것들을 스캔 할 수 있습니다.

모든 동물들을요.

문제는 스캐너에 들어갈 수 있는 거야한다는 것이죠.

여기 곰이 있죠

기계에 넣기가 힘들죠.

곰은 미련하면서 친근한 동물이죠.

여기보시면 곰의 코가 보이죠.

아마 쓰다듬고 싶으시겠죠.

기능변경을 해서 이렇게 되기 전까지는요.

곰이라는걸 기억하고 있으세요.

여기 보시면,

제가 감사하고싶은 사람들입니다.

이런 영상을 만드는데 도움을 준 사람들입니다.

이렇게 하기까지는 굉장한 노력이 들었죠.

데이터를 모으고 알고리즘을 짜고

소프트웨어를 짰죠.

매우 뛰어난 사람들입니다.

저의 모토는 저보다 똑똑한 사람을 고용하자는 것입니다.

대부분의 사람이 저보다 똑똑하죠.

감사합니다.

박수