2024³â12¿ù21ÀÏsat
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½ÉÇÐÁØ ¿¬±¸Çù·ÂÆÀ »ó¹«
[ 2019³â 04¿ù 02ÀÏ 15½Ã 15ºÐ ]

[µ¥Àϸ®¸Þµð ±è¹Î¼ö ±âÀÚ] ±Þ¼ºÇãÇ÷¼º³úÁ¹Áß µî °¢Á¾ ½ÉÇ÷°üÁúȯ Ä¡·á¿¡ ÀÖ¾î Áß¿äÇÑ »çÇ×Àº ¹Ù·Î ‘ÃâÇ÷ ºÎÀ§’ È®ÀÎÀÌ´Ù.

ÀÌ¿¡ µû¶ó ÄÄÇ»ÅÍ´ÜÃþÃÔ¿µ(CT), ÀÚ±â°ø¸í¿µ»ó(MRI)°ú °°Àº ¿µ»óÁø´Ü Àåºñ¸¦ Ãë±ÞÇÏ´Â ±Û·Î¹ú ±â¾÷µéÀº ´õ ÁÁÀº ¿µ»óÀ» ¾ò±â À§ÇØ Çϵå¿þ¾î»Ó ¾Æ´Ï¶ó ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß¿¡µµ Ä¡¿­ÇÑ °¢ÃàÀ» ¹úÀÌ°í ÀÖ´Ù.

Ãֱ٠ij³í ¸ÞµðÄ®½Ã½ºÅÛÁî ÄÚ¸®¾Æ°¡ Â÷¼¼´ë MRI ¿µ»ó ±â¼ú 3°¡Áö¸¦ Àü°Ý °ø°³ÇØ ÇâÈÄ ½ÇÁ¦ Áø·á ÇöÀå¿¡ ¾î¶»°Ô È°¿ëµÉÁö °ü½ÉÀÌ ¸ð¾ÆÁö°í ÀÖ´Ù.

ij³í ¸ÞµðÄ®½Ã½ºÅÛÁî ÄÚ¸®¾Æ´Â “Áö³­3¿ù28ÀϺÎÅÍ 30ÀϱîÁö ±×·£µå¿öÄ¿Èú¿¡¼­ ¿­¸° ±¹Á¦ MRIÇÐȸ ¹× ´ëÇÑÀÚ±â°ø¸íÀÇ°úÇÐȸ ±¹Á¦Çмú´ëȸ¿¡¼­ MRI¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±Þ¼ºÇãÇ÷¼º³úÁ¹Áß Áø´Ü ¹× ¿¬±¸ÀÇ ±¹Á¦Àû È帧¿¡ ´ëÇØ ¹ßÇ¥Çß´Ù”°í 2ÀÏ ¹àÇû´Ù.

Çõ½ÅÀû ¿µ»ó °ü·ù ºÐ¼®¹æ½Ä ±¸Çö···ÀΰøÁö´É(AI) µö·¯´× ±â¼ú »ó¿ëÈ­µµ ÃßÁø

À̹ø Çà»ç¿¡¼­ ¿¬ÀÚ·Î ³ª¼± ij³í ¸ÞµðÄ®½Ã½ºÅÛÁî ¿¬±¸Çù·ÂÆÀ ½ÉÇÐÁØ »ó¹«´Â µ¥Àϸ®¸Þµð¿Í ¸¸³­ ÀÚ¸®¿¡¼­ ¡ãº£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð(Bayesian inference) ¹æ½ÄÀ» »ó¿ëÈ­ÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ‘¿Ã·¹¾Æ ½ºÇǾî 3.0’ ¡ãAI ±â¹ÝÀÇ ‘µö·¯´× À籸¼º’ ±â¼ú ¡ã¾ÐÃà ¼¾½Ì ±â¼ú µî¿¡ »ó¼¼È÷ ¼Ò°³Çß´Ù.

½ÉÇÐÁØ »ó¹«´Â “Áö³­ÇØ ¹Ì±¹½ÉÀåÇùȸ·¹Ì±¹³úÁ¹ÁßÇùȸ´Â ±Þ¼ºÇãÇ÷¼º³úÁ¹Áß È¯ÀÚÀÇ Àû±ØÀûÀÎ Ä¡·á ´ë»ó ¹üÀ§¸¦ È®ÀåÇÑ °¡À̵å¶óÀÎÀ» °³Á¤ÇØ ¹ßÇ¥Çß´Ù”¸ç “ÀÌ¿¡ µû¶ó Ä¡·á ¹æ¹ý°ú ¹üÀ§¸¦ °áÁ¤ÇÏ´Â ºñħ½ÀÀû ¿µ»ó ±â¹ÝÀÇ ºÐ¼® ¹æ¹ý ¿ªÇÒÀÌ ´õ¿í Áß¿äÇØÁ³´Ù”°í ¿îÀ» ¶Ã´Ù.

ij³í ¸ÞµðÄ®½Ã½ºÅÛÁî¿¡ µû¸£¸é ¿Ã·¹¾Æ ½ºÇǾî 3.0Àº MRI ¿µ»óÀÇ °ü·ù(perfusion) ºÐ¼® ¹æ½ÄÀ» Çõ½ÅÀûÀ¸·Î ±¸ÇöÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î´Ù.

‘º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð’(Bayesian inference) ¹æ½ÄÀ» »ó¿ëÈ­½ÃŲ À¯ÀÏÇÑ Á¦Ç°À¸·Î ±âÁ¸ MRIº¸´Ù ÈξÀ Á¤È®ÇÑ ¿µ»óÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Ù.

½ÉÇÐÁØ »ó¹«[»çÁø éÓ]´Â “ȯÀÚ ¿µ»óÀ» ȹµæÇÒ ¶§ ³ëÀÌÁ ¿ÏÀüÈ÷ ¾ø¾Ù ¼ö´Â ¾ø´Ù”¸ç “º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð ¹æ½ÄÀº ³ëÀÌÁ ÃÖ¼ÒÈ­ÇÔÀ¸·Î½á ÀÇ·áÁøÀÌ ¾ò°íÀÚ ÇÏ´Â ½ÅÈ£¸¦ ÃÖÀûÈ­Çؼ­ ãÀ» ¼ö ÀÖ´Ù”°í ÀüÇß´Ù.

ƯÈ÷ Ç÷·ù °ø±ÞÀÌ ÁߴܵŠÀÌ¹Ì Ä¡·á°¡ ºÒ°¡´ÉÇÑ Á¶Á÷°ú Ç÷·ù ¼øȯ¿¡ ÀÇÇØ È¸º¹ °¡´É¼ºÀÌ ÀÖ´Â Á¶Á÷À» ±¸ºÐÇÒ ¼ö ÀÖ¾î ±Þ¼ºÇãÇ÷¼º³úÁ¹Áß Ä¡·á¿¡ µµ¿òÀÌ µÈ´Ù´Â °Ô ½ÉÇÐÁØ »ó¹«ÀÇ ºÐ¼®ÀÌ´Ù.

±×´Â “Á¶¿µÁ¦ÀÇ ¾çÀ» Àý¹Ý °¡±îÁö ÁÙÀÏ ¼ö ÀÖ´Ù´Â ¿¬±¸°á°úµµ ÀÖ´Ù”¸ç “Àü ¼¼°è »ç¸Á Áúȯ 1À§·Î ¼Õ²ÅÈ÷°í ÀÖ´Â ½ÉÇ÷°üÁúȯ Ä¡·á¿¡ ¿Ã·¹¾Æ ½ºÇǾî 3.0Àº À¯¿ëÇÏ°Ô È°¿ëµÉ ¼ö ÀÖ´Ù”°í °­Á¶Çß´Ù.

ij³í ¸ÞµðÄ®½Ã½ºÅÛÁî°¡ »ó¿ëÈ­¿¡ ¹ÚÂ÷¸¦ °¡ÇÏ°í ÀÖ´Â ‘µö·¯´× À籸¼º’(deep learning reconstruction) ±â¼ú°ú ‘¾ÐÃà ¼¾½Ì’(compressive sensing) ±â¼úµµ ÁÖ¸ñÇÒ ¸¸ÇÏ´Ù.

¸ÕÀú µö·¯´× À籸¼º ±â¼úÀº ¿ì¼öÇÑ È­ÁúÀÇ À籸¼º ¿µ»óÀ» ´Ù¼ö ÀÔ·ÂÇØ Àΰø½Å°æȸ·Î¸ÁÀÇ ÀÎÀÚµéÀ» ÇнÀ½ÃÄÑ À̸¦ ½ÇÁ¦ ¿µ»ó À籸¼º¿¡ È°¿ëÇÏ´Â ¹æ½ÄÀÌ´Ù.

¶Ç ¾ÐÃà ¼¾½Ì ±â¼úÀº ¿µ»ó ÃÔ¿µ Ƚ¼ö¸¦ ÁÙÀ̸鼭µµ °íÈ­Áú ¿µ»óÀ» À籸¼ºÇÏ´Â ±â¼ú·Î ÃÌ°¢À» ´ÙÅõ´Â ±Þ¼ºÇãÇ÷¼º³úÁ¹Áß È¯ÀÚÀÇ Áø´Ü ¹× óġ¿¡ È°¿ëµµ°¡ ±â´ëµÇ°í ÀÖ´Ù.

½ÇÁ¦·Î ij³í ¸ÞµðÄ®½Ã½ºÅÛÁî°¡ °ø°³ÇÑ ÀڷḦ º¸¸é µö·¯´× À籸¼º ±â¼úÀÇ °æ¿ì 1ºÐ 45ÃÊ ¸¸¿¡ ±âÁ¸ ¹æ½Ä(16ºÐ 59ÃÊ)¿¡ ¹ö±Ý°¡´Â ¿µ»óÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ¾ú´Ù.

½ÉÇÐÁØ »ó¹«´Â “±âÁ¸ MRI´Â ÃÔ¿µ ½Ã°£ÀÌ ±æ´Ù´Â ´ÜÁ¡ÀÌ ÀÖ¾ú´Ù”¸ç “µö·¯´× À籸¼º°ú ¾ÐÃà ¼¾½Ì ±â¼úÀÌ »ó¿ëÈ­µÈ´Ù¸é ªÀº ½Ã°£ ³» °íÈ­Áú ¿µ»óÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ¾î ȯÀÚ ¹× ÀÇ·áÁøÀÇ Áø·á ÆíÀǼºÀ» Å©°Ô ³ôÀÏ °ÍÀ¸·Î ±â´ëÇÑ´Ù”°í Àü¸ÁÇß´Ù.

kms@dailymedi.com
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(ÀÔ±ÝÇÏ½Ç ÀÔ±ÝÀÚ¸í + ÀԱݿ¹Á¤ÀÏÀÚ¸¦ ÀÔ·ÂÇϼ¼¿ä)
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±â»ç±ÛÈ®´ë ±â»ç±ÛÃà¼Ò ±â»ç½ºÅ©·¦ À̸ÞÀϹ®ÀÇ ÇÁ¸°Æ®Çϱâ
¸íÁöº´¿ø, ͺ ÀÌ°ÇÈñ ȸÀå ÁÖÄ¡ÀÇ ÀÌ°­¿ì ±³¼ö(»ï¼º¼­¿ïº´¿ø ÀçÈ°ÀÇÇаú) ¿µÀÔ
´ëÀü¼º¸ðº´¿ø ±èµ¿±â¡¤À̵¿Ã¢ ±³¼ö, ´ëÇÑÀ̺ñÀÎÈÄ°úÇÐȸ ÃÖ¿ì¼ö ±¸¿¬»ó¡¤ÃÖ¿ì¼ö Æ÷½ºÅÍ»ó
Á¶Àç¿ì ±³¼ö(°í´ë±¸·Îº´¿ø Á¤Çü¿Ü°ú), ´ëÇÑ°ñÀýÇÐȸ ÃÖ´Ù³í¹®»ó
´ëÇÑÀÇ»çÇùȸ ºÎȸÀå ¹éÇö¿í¡¤Àǹ«ÀÌ»ç ¿Àµ¿È£¡¤Á¤º¸Åë½ÅÀÌ»ç À¯¼Ò¿µèâ
Çѱ¹Á¦¾à¹ÙÀÌ¿ÀÇùȸ ÀǾàÇ°±¤°í½ÉÀÇÀ§¿øȸ À§¿øÀå ±è¼ºÁø¡¤ºÎÀ§¿øÀå ÀÌÁØÈñ¡¤ÀåÃá°ï èâ
¹è±â¼ö ±³¼ö(¾ÆÁִ뺴¿ø ¼Ò¾Æû¼Ò³â°ú), Á¦100ȸ ¾î¸°À̳¯ ¿ÁÁ¶±ÙÁ¤ÈÆÀå
À̺´ÈÆ¡¤½ÉÀç¾Ó ±³¼öÆÀ(±æº´¿ø Á¤Çü¿Ü°ú), ´ëÇÑ°ñÀýÇÐȸ ¿ÃÇØ ¿ì¼ö ±¸¿¬»ó
³²°¡Àº ±³¼ö(°í´ë±¸·Îº´¿ø °¡Á¤ÀÇÇаú), Çѱ¹¿©ÀÚÀÇ»çȸ Á¦4ȸ ÀþÀºÀÇÇÐÀÚ Çмú»ó
±¹¸³Áß¾ÓÀÇ·á¿ø Áß¾ÓÀÀ±ÞÀÇ·á¼¾ÅÍÀå ±è¼ºÁß(Á¶¼±´ëº´¿ø ÀÀ±ÞÀÇÇаú ±³¼ö)
ÃÖÁ¤¿õ ¿µ°æÀÇ·áÀç´Ü ÀüÁÖº´¿ø ÀÌ»çÀå, ¾Æµ¿º¸È£»ç¾÷ ±â±Ý 4000¸¸¿ø
±è¿µÁÖ ±³¼ö(ÀÌ´ë¸ñµ¿º´¿ø »êºÎÀΰú), Á¦13ȸ Çѵ¶¿©ÀÇ»çÇмú´ë»ó
¹ÚÂùÈì ±³¼ö(ÇѸ²´ëÃáõ¼º½Éº´¿ø À̺ñÀÎÈÄ°ú), ´ëÇÑÀ̺ñÀÎÈÄ°úÇÐȸ Çмú»ó
Á¶¼öÁø ±³¼ö(ÇѸ²´ëµ¿Åº¼º½Éº´¿ø ½Å°æ°ú), Á¦26ȸ JWÁß¿ÜÇмú´ë»ó
¼­Á¤°Ç ¿¬¼¼¼­³»°ú ¿øÀå ÀåÀλó