
흉부 CT 검사 사진(좌)과 인공지능 기술을 기반으로 분석한 기관지 사진(우). 오른쪽 사진에서 파란색이 인공지능 기술이 찾아낸 기관지이고, 하얀색이 영상의학 전문가가 인공지능 분석 결과를 바탕으로 추가적으로 찾아낸 기관지다. [사진=서울아산병원 제공 ]
김남국 융합의학과 교수와 서준범 영상의학과 교수는 이 같은 인공지능 기술을 자체적으로 개발하고, 흉부 CT 영상을 분석했다. 그 결과, 체내 기관지를 평균 2분 만에 약 90% 정확도로 분석했다.
천식이나 COPD(만성폐쇄성폐질환), 간질성 폐질환 등 중증 폐질환을 정확히 진단하기 위해서는 미세한 기관지까지 분석해야 한다. 공기 중 균이나 알레르기를 일으키는 물질과 싸우게 되면 벽 두께가 두꺼워지기 때문에 기관지 벽 두께를 파악하는 것이 특히 중요하다.
그러나 기관지는 나뭇가지처럼 두께가 약 1mm 미만인 기관지로까지 계속 갈라지기 때문에 의료영상에서 보이지 않는 경우가 많다. 호흡이나 심장 움직임에 따라 영향을 쉽게 받아 정확하게 그 두께를 파악하는 것도 쉽지 않다. 실제 사람이 일일이 파악하더라도 시간이 매우 오래 걸린다는 한계가 있다.
연구팀은 2.5D 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 적용한 인공지능 기술을 자체적으로 개발해 폐 질환자 59명의 흉부 CT 검사 영상 자료를 인공지능에게 학습시켰다.
2.5D 합성곱신경망은 특정 물체의 가로‧세로‧높이 사진 여러 장을 종합해 3D 이미지를 만들어 학습하는 딥러닝(deep-learning) 기반 기술이다. 3D 이미지를 학습하기 때문에 다각도에서 정확하게 분석할 수 있다.
검사 영상 학습 후 연구팀은 폐 질환자 10명의 흉부 CT 검사 영상을 활용해 인공지능 기술의 유효성을 검증하고, 최종적으로 8명의 폐 질환자 흉부 CT 검사 영상으로 인공지능 기술 정확도와 분석 속도를 시험했다.
그 결과, 인공지능은 사람이 직접 하는 것 대비 90% 정확도로 기관지 벽 두께를 파악했다. 시간도 약 2분밖에 걸리지 않았다.
김남국 교수는 “여러 상황적 제약으로 의료진이 의료영상에서 100% 정확하게 모든 기관지를 찾을 수가 없는데, 사람 대비 90%의 정확도로 기관지를 2분 만에 찾아낸다는 것은 매우 정확하다고 볼 수 있다”고 말했다.
또 “인공지능 기술로 흉부 CT 검사 영상을 분석해 미세한 기관지까지 찾아낸 후 영상의학 전문가가 추가적으로 분석하면 중증 폐 질환을 더욱 빠르게 진단하고 치료할 수 있을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 세계적 의료영상 분석 분야 저널인 ‘의료 영상 분석(Medical Image Analysis, IF=5.356)’에 최근 게재됐다.
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