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수학 알고리즘과 딥러닝으로 소아 엉덩이 관절 탈구 조기진단
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수학 알고리즘과 딥러닝으로 소아 엉덩이 관절 탈구 조기진단

입력
2021.04.12 10:28
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수리연 박형석 박사팀·서울대 조연진 교수팀 기술 개발

국가수리과학연구소 박형석 박사팀과 서울대병원 조연진 교수팀이 개발한 소아 고관절 이형성증 진단 알고리즘. 국가수리과학연구소 제공

국가수리과학연구소 박형석 박사팀과 서울대병원 조연진 교수팀이 개발한 소아 고관절 이형성증 진단 알고리즘. 국가수리과학연구소 제공


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.

최두선 기자

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