척추 X­ray 영상 10초내 분석 '딥러닝(AI) 시스템'
노성현 아주대병원 교수 개발…"척추 해부학적 랜드마크·위치 정확히 분석"
2024.07.17 10:10 댓글쓰기

국내 연구진이 우리 몸을 지탱하는 척추 분석 시스템을 개발했다. 척추 X-ray 영상을 10초만에 분석하는 수준이다. 


노성현 아주대병원 신경외과 교수는 2020~2021년 2년 동안 등록된 환자 1017명의 측면 전척추 X-ray 영상을 분석해 전체 척추 영상을 정확하게 진단 가능한 딥러닝(AI) 시스템을 개발했다고 17일 밝혔다. 


분석 대상자는 여성 857명·남성 850명, 평균연령 약 42.2세, 연령 범위는 20~85세였으며 X-ray 영상 819개 사진은 랜드마크 감지모델 딥러닝 훈련, 198개는 성능 테스트에 이용했다.


척추는 33개 척추뼈로 구성되며 가장 윗부분부터 경추(7개), 흉추(12개), 요추(5개), 천추(5개), 미추(4개)가 있다.


이번 척추 자동 분석 시스템은 척추의 전체 영상을 획득하고, 이 영상에 지정된 랜드마크(기준점)를 찾아 랜드마크 간의 각도(굴곡) 관계를 확인하는 원리다.


랜드마크란 손으로 쉽게 만져지는 볼록 튀어나온 뼈로, 이를 기준점으로 굴곡(각도), 위치 등을 파악해 허리 통증, 협착증, 측만증 등의 척추질환을 정확하게 확인할 수 있다.


연구팀은 “평소 사람이 한 장의 척추 X-ray 영상을 분석하는 데 10분 내외가 걸렸다면, 이 시스템을 이용하면 10초 이내 분석이 가능하다”고 설명했다.


특히 성능 검증을 위해 기존의 198개 영상을 테스트한 결과, 사람(전문의)이 찍은 점과 딥러닝 시스템이 찍은 점의 위치 정확도가 90%를 넘었다. 


노성현 교수는 “여러 방법을 통해 척추의 해부학적 랜드마크와 위치를 정확하게 식별하고, 정확한 진단에 필요한 다양한 방사선 촬영 매개변수를 생성할 수 있음을 입증했다”고 밝혔다.


그는 또한 “척추질환 진단에 인공지능(AI)을 도입한 것으로 진단하는 사람에 따른 오차를 최대한 줄이고, 많은 X-ray 영상을 짧은 시간 정확하게 진단이 가능하다. 진료실에서 척추질환 진단 및 평가에 유용하게 사용되길 바란다“고 덧붙였다.


한편 이번 시스템은 세브란스병원 하윤 교수와 공동으로 2023년 3월 30일 특허 출원했으며 의료 AI 스타트업 ㈜프로메디우스에 기술 이전됐으며 실제 상용화된 최초 사례다. 



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