케이메디허브, 자기공명영상 뇌하수체 영역 '자동으로 분할 진단' 활용

딥러닝 활용 신속·정확한 분할로 호르몬 질환 진단 보조 기대

케이메디허브 연구원이 자기공명영상에서 뇌하수체 자동분할 딥러닝 모델(좌측) 및 자동분할 결과로 뇌하수체의 영역을 자동으로 분할해 진단에 활용할 수 있는 모델을 개발해 국제학술지 ‘프론티어스 인 엔도크라이놀러지’에 게재했다. [사진=케이메디허브]

케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단) 연구원이 자기공명영상(MRI)에서 뇌하수체의 영역을 자동으로 분할하여 진단에 활용할 수 있는 모델을 개발해 국제학술지‘프론티어스 인 엔도크라이놀러지(Frontiers in Endocrinology, IF=5.2)’ 최신호에 게재했다.
 
케이메디허브 첨단의료기기개발지원센터 최욱수 선임연구원과 일본 도호쿠후쿠시대학 성열완 박사 연구팀은 뇌하수체 관련 질환의 정확한 진단을 위해 ‘딥러닝을 이용한 자기공명영상 기반 뇌하수체 자동분할 모델’을 개발해 ‘Frontiers in Endrocrinology’2월호에 게재했다.
 
본 모델은 대학생 153명의 데이터를 기반으로 뇌하수체 영역을 자동으로 분할하는 기법을 적용해 기존 수동으로 분할하는 방법 대비 모양과 크기가 다른 뇌하수체를 빠르고 정확하게 분할할 수 있음을 확인했다.
 
뇌하수체란 성장 호르몬, 옥시토신 등 인체의 주요한 호르몬의 분비와 조절을 담당하는 기관으로 성장, 비만, 임신 등 호르몬 관련 질환의 진단을 위해선 MRI 촬영 시 뇌하수체의 정확한 분할을 통한 영상분석이 필수적이다.

 
이번 연구성과는 뇌하수체의 형태학적 특성을 반영해 성장, 비만, 임신 등에 연관된 내분비질환의 신속한 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대된다.
 
양진영 이사장은 “국제 공동연구 성과가 알려지게 되어 기쁘다”라며 “앞으로도 글로벌 협력을 통해 연구역량을 강화하여 국가 의료산업 지원에 힘쓰겠다”고 밝혔다.