한국기계연구원(원장 박상진)은 영상 의료 진단 장비에 머신러닝 기술을 접목, 질병 진단 속도와 정확도를 모두 향상시키는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
박종원 신뢰성평가연구실장팀이 초음파 영상 진단 장비에 딥러닝 기술을 적용해 '머신러닝을 활용한 영상 진단 기술'을 개발하고, 그래픽처리장치(GPU)를 이용해 진단 정확도 80%를 달성했다.
연구팀은 의료 영상 진단 기술 발전에 관심을 가진 대전성모병원 심장내과 연구진과 함께 뇌경색 환자 대동맥 경화 진단을 위한 영상 분석에 착수했다. 대동맥 플라크(혈관 내 이물질이 들러붙어 형성된 물질) 상태에 따른 분류, 플라크 두께 측정에 적용할 수 있는 딥러닝 모델이라는 새로운 시도에 나섰다.
다양한 머신러닝 기법 중 오토엔코더(Autoencoder)와 유넷(U-net)모델을 대동맥벽 초음파 영상 판별에 적용했다. 대동맥벽을 초음파 영상으로 판별하면 대동맥 동맥경화성 플라크 상태를 확인할 수 있다.
박종원 실장은 “머신러닝을 활용한 영상진단 기술은 향후 다양한 질병의 판독과 부품, 장비의 수명 예측 모델을 개발하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
