회전근개 병변 진단도 AI…3D 시각화 프로그램 개발

발행날짜: 2023-10-16 12:07:29
  • 건국대병원 정형외과 정석원 교수팀-시안솔루션 협업
    환자 303명 MRI 데이터, 딥러닝 모델로 학습시켜

(왼쪽부터)건국대병원 정형외과 정석원 교수, 서울적십자병원 정형외과 이수현 교수, 시안솔루션 서안나 대표

건국대병원 정형외과 정석원 교수팀(서울적십자병원 정형외과 이수현 교수, 명지병원 정형외과 이지환 교수)과 시안솔루션(서안나 대표, 정영진 연구소장)이 인공지능을 활용한 소프트웨어로 회전근 개 파열 부위를 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발, 보다 정교한 치료를 위한 발판을 마련했다.

회전근 개는 어깨를 돌리는 관여하는 어깨와 팔을 연결하는 4개의 근육과 힘줄로, 회전근 개 파열은 대표적인 어깨 질환이다. 회전근 개 파열의 유무 및 파열된 위치와 크기, 모양의 판단은 수술적 치료에 있어, 환자의 예후에 중요한 영향을 미친다.

현재 이는 세로 단면(Saggital), 가로 단면(Axial), 전면(Coronal view)의 수십장의 단면 MRI를 통해 머릿속으로 조합해 모양을 유추하는 방식으로 이뤄져, 비숙련의의 경우, 정확성과 재현성이 떨어진다는 문제가 있다.

Multiplanar reformation view. 빨간색 영역은 자동으로 분할된 RCT 병변을 나타낸다. 분할된 영역은 다중면(coronal, axial, sagittal) 방향으로 자유롭게 제어해 볼 수 있다.

이에 정석원 교수팀과 시안솔루션은 회전근 개 파열 환자 303명의 MRI 데이터를 바탕으로
딥러닝 모델인 3D U-Net convolutional network를 이용해, 회전근 개 파열 병변 모양을 3D로 감지, 분할 및 3차원적으로 시각화하고, 파열 정도를 정량화하는 데 성공했다.

그 결과, 실제 병변과의 일치도를 나타내는 Dice coefficient score가 94.3%를 비롯, 민감도 97.1%, 특이도 95%를 보이며 높은 정확도의 3차원 시각화를 구현했다.

정석원 교수는 "이번 연구는 뼈 부분이 아닌 힘줄 부위를 3차원으로 시각화한 최초의 연구"라며 "회전근 개 파열 부위를 등급화하는 지금 단계에서 더 나아가 파열 부위의 segmentaion을 통해 시각화하고, 파열 정도를 정량화 한 혁신적인 연구"라고 의의를 밝혔다.

연구팀은 "이번 개발로 회전근 개 파열 환자의 파열 부위를 시각적으로 명확하고 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 구축해 의사와 환자가 원활하게 소통하며 보다 환자에게 적합한 수술방법을 결정하고, 예후를 예측하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

이번 연구 논문은 'Automated 3-dimensional MRI segmentation for the posterosuperior rotator cuff tear lesion using deep learning algorithm'로 저명한 국제 저널 PLOS ONE에 게재됐다.

관련기사

병·의원 기사

댓글

댓글운영규칙
댓글을 입력해 주세요.
더보기
약관을 동의해주세요.
닫기
댓글운영규칙
댓글은 로그인 후 댓글을 남기실 수 있으며 전체 아이디가 노출되지 않습니다.
ex) medi****** 아이디 앞 네자리 표기 이외 * 처리
댓글 삭제기준 다음의 경우 사전 통보없이 삭제하고 아이디 이용정지 또는 영구 가입이 제한될 수 있습니다.
1. 저작권・인격권 등 타인의 권리를 침해하는 경우
2. 상용프로그램의 등록과 게재, 배포를 안내하는 게시물
3. 타인 또는 제3자의 저작권 및 기타 권리를 침해한 내용을 담은 게시물
4. 욕설 및 비방, 음란성 댓글