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딥러닝 알고리즘 활용 한국인 ‘간·비장’ 진단지표 제시이승수 서울아산병원 교수, 스마트케어웍스와 산학협력 연구 진행
이승수 서울아산병원 영상의학과 교수

[라포르시안] 최근 딥러닝을 활용한 영상 자동분석에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.

특히 CT·MRI 영상에서 장기를 분할하는 딥러닝 알고리즘은 비교적 적은 양의 학습자료로 개발이 가능하고, 의사의 수작업이나 기존 영상처리 기법을 사용했을 때 시간과 노력이 많이 소요되던 작업을 단시간에 처리할 수 있다는 점에서 활용도가 높다.

이승수 서울아산병원 영상의학과 교수팀은 스마트케어웍스(대표 천준범)와 공동으로 문맥기 CT 영상에서 간과 비장을 자동 분할하는 ‘딥러닝 알고리즘’을 사용한 연구를 진행했다.

dice score 97% 이상 정확도로 간과 비장 분할이 가능한 이 알고리즘은 스마트케어웍스의 웹 PACS(의료영상저장전송시스템) ‘GoWIX’에 GoCDSS 모듈로 탑재돼 연구에 활용됐다.

연구에서는 약 3,400명의 CT 영상을 분석해 간과 비장 용적을 측정하는 용도로 딥러닝 알고리즘을 사용했다. 해당 딥러닝 알고리즘은 CT 볼륨(Volumetry) 시간을 획기적으로 감소시켜 연구 수행이 가능했다.

이 알고리즘은 다양한 분야의 임상 활용이 기대된다. 간절제술 혹은 생체 간 이식 수술 전 잔존 간 용적 평가는 수술과 동반된 합병증을 최소화하는 안전한 수술을 위해 필요한 수술 전 평가 과정이다.

해당 알고리즘을 사용하면 기존 수작업 혹은 반자동 소프트웨어를 사용한 CT 볼륨을 대체해 빠르고 정확한 간 용적 평가가 가능할 것으로 전망된다.

딥러닝이 탑재된 웹 PACS GoWIX는 딥러닝을 통한 영상 분석이 CT 영상 검사 전송과 함께 이뤄져 영상 판독 단계에서 의사가 딥러닝을 이용한 간 비장 분할 결과와 영상을 함께 리뷰할 수 있다.

이승수 교수는 관련해 “딥러닝 알고리즘이 영상 검사와 판독 과정에 잘 융합된다면 가까운 미래에는 간이나 비장 용적의 크고 작음을 판독자의 주관적 평가나 직경 측정 등 간접적 방법이 아닌 CT·MRI로 측정된 용적 값을 참고표준과 비교해 판정하는 날이 올 것”이라고 말했다.

연구에 사용한 딥러닝 알고리즘은 간과 비장 용적을 이용해 만성 간질환 환자의 질병 중등도 및 예후를 예측하는데도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

이번 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용해 건강한 간 기증 예정자를 대상으로 환자 연령, 성별, 키, 체중 등을 고려한 간과 비장 용적의 개인화 참고표준범위(personalized reference interval)를 제시했다.

이승수 교수는 “개인화 참고표준범위는 한국인을 대상으로 얻어진 결과이고 스마트케어웍스가 개발한 웹 기반 계산기를 GoWIX를 이용해 값을 구할 수 있기 때문에 진료에 바로 적용 가능하다”고 설명했다.

스마트케어웍스 GoWIX를 이용한 이승수 교수의 연구결과는 ‘Radiology’에 게재됐다.

정희석 기자  leehan28@rapportian.com

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