최근 심장·뇌 관련 질병의 조기 진단을 위해 초음파, 컴퓨터 단층 촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등 의료 장비에 머신러닝 기법을 활용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.

 

이에 연구원은 기계 부품과 설비 신뢰성 검사에 사용되는 머신러닝 기법을 초음파 영상 장비에 적용, 정확도 80% 수준으로 질병을 진단하는 데 성공했다.

 

대전성모병원 심장내과 연구진과 함께 뇌경색 환자의 대동맥벽 초음파 영상을 분석해서 딥러닝 모델로 동맥경화를 일으키는 대동맥 플라크(실 모양의 베타 아밀로이드 단백질이 뒤엉긴 덩어리) 두께를 측정, 동맥경화를 분류해 냈다.

 

박종원 기계연 신뢰성평가연구실장은 "머신러닝을 활용한 영상 진단 기술을 질병 판독, 장비 수명 예측 모델 개발 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.