폐암은 전 세계적으로 암 사망의 주요 원인으로, 초기 증상이 명확하지 않아 진단 시 대부분 진행된 상태입니다. 저선량 또는 표준 용량 컴퓨터 단층촬영(computed tomography, CT) 검진으로 조기 발견률은 향상되었으나, 이온화 방사선 노출 문제로 인해 방사선 없는 영상 기법인 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 새로운 MRI 시퀀스는 폐 결절 검진에서 우수한 아티팩트 저항성, 고해상도 및 작은 결절 인식 능력을 보여줍니다. 하지만 이러한 시퀀스는 임상 적용 과정에서 표준화된 파라미터 부족, 장비 의존성 높음, 판독 경험 부족 등의 문제에 직면해 실제 적용이 제한됩니다. 본 논문은 해당 시퀀스의 폐 결절 조기 검진 및 정성 진단 전환 병목 현상에 중점을 두고 “성능—적응성—해석” 삼위일체 평가 프레임워크를 구축하고자 시도합니다. 또한 MRI 기능 영상과 인공 지능(artificial intelligence, AI) 진단 모델의 결합 가능성을 탐구하며, 현재 AI 모델이 MRI 데이터 처리에서 훈련 데이터 부족, 시퀀스 이질성, 특징 전이 장애 등의 주요 문제에 직면해 있음을 지적합니다. 종합적으로 본 논문은 폐 결절 검진 및 진단에서 MRI 기술 발전을 체계적으로 분석하며, 특히 신형 시퀀스 적용의 어려움과 AI 분석 프레임워크의 공백을 강조하여 무방사선 폐암 검진 경로에 대한 연구 방향과 실제적 시사점을 제공합니다.

폐 결절;자기공명영상;MRI 시퀀스;영상학;정밀 의학