프로덕트 질병 진단 속도와 정확도 두마리 토끼 잡았다...기계연, 초음파 영상 진단 장비에 머신러닝 접목

헬로티 김진희 기자 | 과학기술정보통신부 산하 한국기계연구원(원장 박상진, 이하 기계연)이 영상 의료 진단 장비에 기계장비의 머신러닝 기술을 접목해 질병 진단 속도와 정확도를 모두 향상시키는 기술을 개발했다. 기계연 신뢰성평가연구실 박종원 실장 연구팀은 초음파 영상 진단 장비에 기계류 부품과 장비의 신뢰성 진단을 위해 활용해 온 빅데이터 딥러닝 기술을 적용하여, ‘머신러닝을 활용한 영상 진단 기술’을 개발하고, GPU(그래픽처리장치)를 이용하여 정확도 80% 수준의 진단에 성공했다. 연구팀은 의료 영상 진단 기술 발전에 관심을 갖고 있는 대전성모병원 심장내과 연구진과 함께 뇌경색 환자의 대동맥 동맥경화 진단을 위한 영상 분석에 착수했다. 머신러닝을 의료분야에 활용하기 위한 시도는 다양하게 있었지만, 대동맥 플라크 상태에 따라 분류하고, 플라크의 두께 측정에 적용할 수 있는 딥러닝 모델 개발은 새로운 시도다. 연구팀은 머신러닝의 다양한 기법 중 오토엔코더(Autoencoder)와 유넷(U-net)모델을 대동맥벽의 초음파 영상 판별에 적용했다. 대동맥벽을 초음파 영상으로 판별하면 뇌졸중의 원인으로 떠오르고 있는 대동맥 동맥경화성 플라크의 상태를 확인할 수 있다.

• 김진희 기자
• 2021-06-09 12:12