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[데일리메디 박대진 기자] 분당서울대병원 영상의학과 이경준, 김지항 교수 연구팀이 과거와 현재의 흉부 X선 영상을 비교, 병변 변화를 검출하는 딥러닝 기법을 개발했다.
기존 흉부 X선 영상 관련 연구 사례를 보면 진단 알고리즘을 만들 때 단일 시점의 영상만을 독립적으로 분석했다는 점에서 공통적인 한계가 있었다.
실제 임상에서 검사결과를 판독할 때는 과거와 현재의 영상을 비교해 병변이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화했는지 감지하고, 이를 진단에 반영하는 것이 매우 중요하다.
이번 연구에서 이경준 교수 연구팀은 기존 알고리즘이 지닌 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 새로운 기술적 접근법을 제시했다.
이를 위해 연구팀은 분당서울대병원에서 확보한 흉부 X선 영상 총 5472쌍을 학습용, 검증용, 테스트용 데이터셋으로 각각 구분했다.
먼저 학습용 데이터 4370쌍으로부터 병변 변화 기준을 확립하기 위해 X선 촬영 기록이 최소 2회 이상인 환자의 영상과 이에 대해 의사들이 작성한 판독문을 추출했다.
또한 자연어 처리 알고리즘을 사용해 병변의 변화 패턴에 따라 변화 있음, 변화 없음 등으로 판독문을 다시 소분류하는 방식을 택했다.
이후 주어진 전후 영상에서 변화를 감지하는 알고리즘은 수집된 데이터를 이용해 기계학습(머신러닝) 기반으로 구현했다.
딥러닝 모델을 사용해 병변 변화의 특징점을 추출한 후 주어진 두 영상 내 특징들의 상관관계 맵을 분석하고, 이를 근거로 변화 여부를 결정하는 방식이었다.
분석결과 연구팀이 사용한 상관관계 맵 방식의 알고리즘은 정확도가 0.89로 나타나, 기존 알고리즘의 정확도인 0.77~0.82에 비해 우수한 것으로 밝혀졌다.
이번 연구는 의료영상에 딥러닝을 접목시킨 사례 중에서도 주어진 두 개의 연속된 영상에서 특정 병변의 시간에 따른 변화를 중점적으로 분석했다는 점에서 의미가 깊다.
앞으로 임상 진단에 있어 우선 순위를 분류하기 위한 객관적 자료로 활용할 수 있을 전망이다.
분당서울대병원 영상의학과 이경준 교수는 “의료 분야에서 최신 IT기술을 성공적으로 접목한 사례로 향후 융합 연구 활성화에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.
이어 “향후에는 실제 임상의 판독 과정을 시뮬레이션해 기존에 개발된 진단기술 고도화를 유도하고, 변화를 설명하는 자동 판독소견 생성 기법에 활용할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다.
한편, 이번 연구 결과는 의료영상 기술 관련 세계 최고 수준의 학회인 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)에서 발표됐다. |
