수학 알고리즘과 딥러닝으로 소아 엉덩이 관절 탈구 조기진단
소아들에게서 흔히 발견되는 엉덩이 관절 탈구(고관절 이형성증)를 조기에 진단할 수 있는 기술이 개발됐다.
국가수리과학연구소는 박형석 박사팀과 서울대병원 조연진 교수팀이 수학적 알고리즘과 딥러닝 기술을 접목해 X선 영상을 바탕으로 다양한 연령대의 소아 고관절 이형성증을 진달할 수 있는 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
소아 고관절 이형성증은 선천적 또는 발달성으로 비구의 발육이 부진해 고관절 내 공모양의 대퇴골 머리가 부분적으로 빠져 있는 상태를 말한다. 유전적인 원인과 역학적인 원인, 환경적 요인 등으로 인해 소아 1,000명당 2~3명에서 발생할 정도로 흔한 질환이기도 하다.
하지만 소아의 나이별로 진단 방법이 다르고, 전문의의 숙련도에 따라 정확도가 떨어질 수 있어 일관되고 표준화된 진단 기술이 요구되고 있다.
연구팀은 누운 자세로 촬영한 하복부 X선 영상에서 대퇴골두 영상 조각을 수학적인 알고리즘으로 추출하고, 추출된 영상 조각으로부터 질환 유무를 진달할 수 있도록 인공 신경망을 학습시켰다.
개발한 알고리즘은 숙련된 전문의의 진단 능력과 비교해도 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인됐다는 게 연구팀의 설명이다.
연구팀은 이 기술을 전체 연령대 소아에 적용 가능하고, X선 영상으로 진단할 수 있어 검사 비용이 저렴하다고 덧붙였다.
조연진 교수는 “이 기술은 소아영상의학과가 부족한 의료환경에서 의료의 질을 높일 수 있는 진단 소프트웨어가 될 수 있을 것”이라고 전망했다.
이들의 연구 결과는 국제 학술지 ‘대한영상의학회지(Korean Journal of Radiolgy)’ 이달 호 표지논문으로 게재됐다.
국내 연구진이 고관절 이형성증을 진단하기 위해 활용한 기술은 뭐야
인공 신경망