정석원 건국의대 교수·KIST 김영준 박사팀 프로그램 개발
진단 92.5%·분류 87% 정확도…파열 위치 3차원 구현 성공
회전근개 파열 진단·분류에도 인공지능(AI)을 활용할 수 있게 됐다.
정석원 건국의대 교수팀(건국대병원 정형외과)과 김영준 한국과학기술연구원(KIST) 박사팀(이마고웍스 대표)은 인공지능AI을 이용해 회전근 개 파열을 진단하고 분류하는 프로그램을 개발했다. 이 연구 논문('Automated rotator cuff tear classification using 3D convolutional neural network')은 네이처(Nature) 자매지인 <사이언티픽 리포트>(Scientific Reports) 최근호에 발표됐다.
연구팀은 Voxception-ResNet 기반 3차원 콘볼루션 신경망(CNN) 알고리즘 응용 기술을 개발했다. 이 신경망 알고리즘에 회전근개 파열 환자와 대조군 환자 총 2124명의 MRI 데이터를 입력해 진단과 분류의 정확도를 확인했다. 그 결과, 진단에 있어서는 92.5%, 분류에서는 87%에 이르는 정확도를 나타냈다.
연구팀은 인공지능의 수행 능력을 평가하기 위해 정형외과 의사와 견주관절 전문의에게 동일한 MRI 자료로 진단과 분류를 하게 했다. 그 결과 인공지능이 유의미하게 뛰어난 정확도를 보였다. 또 처음으로 3D class activation map을 이용해 회전근개 파열 위치를 3차원으로 구현하는 데도 성공했다.
정석원 교수는 "이번 연구는 대규모 MRI 데이터를 이용해 근육과 힘줄 위치, 파열 부위를 AI 기반으로 자동 분석한 첫 연구"라며 "이를 3차원적인 영상으로 재구성하고 위치를 자동으로 구현해 낸 최초의 연구"라고 의의를 밝혔다.
이어 "이번 성과를 통해 회전근개 파열과 다양한 근골격계 질환을 진단하는 데 정확도를 높일 수 있으며, MRI·CT 기반 이미지 분석에서 3차원 재구성 분석 방법을 제시해 보다 정확하고 직관적인 평가를 가능하게 했다"고 덧붙였다.
