영상 의료진단 장비, 빅데이터 딥러닝과 만나 더 똑똑해진다
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영상 의료진단 장비, 빅데이터 딥러닝과 만나 더 똑똑해진다
  • 정희
  • 승인 2021.06.10 09:42
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한국기계연구원 신뢰성연구실 박종원 실장 연구팀은 머신러닝의 한 종류인 오토엔코더(Autoencoder) 모델을 적용해 뇌경색 환자의 대동맥 동맥경화 초음파 영상 분석을 위한 플라크 상태 분류를 실시했다.(기계연 제공) ©뉴스1


국내 연구진이 영상 의료 진단 장비에 기계장비의 머신러닝 기술을 접목해 질병 진단 속도와 정확도를 모두 향상시키는 기술을 개발했다.

9일 한국기계연구원에 따르면 신뢰성평가연구실 박종원 실장 연구팀은 초음파 영상 진단 장비에 빅데이터 딥러닝 기술을 적용해 ‘머신러닝을 활용한 영상진단 기술’을 개발했다.

연구팀은 의료 영상진단 기술 발전에 관심을 갖고 있는 대전성모병원 심장내과 연구진과 함께 뇌경색 환자의 대동맥 동맥경화 진단을 위한 영상 분석에 착수했다.

연구팀은 머신러닝의 다양한 기법 중 오토엔코더(Autoencoder)와 유넷(U-net)모델을 대동맥벽의 초음파 영상 판별에 적용했다.

대동맥벽을 초음파 영상으로 판별하면 뇌졸중의 원인으로 떠오르고 있는 대동맥 동맥경화성 플라크의 상태를 확인할 수 있다.

실제, 연구팀은 GPU(그래픽처리장치)를 이용해 정확도 80% 수준의 진단에 성공했다.

기계연 박종원 신뢰성평가연구실장은 “머신러닝을 활용한 영상진단 기술은 향후 다양한 질병의 판독과 부품, 장비의 수명 예측 모델을 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

연구팀은 대동맥 플라크의 분석의 정확도를 향상시키기 위해 딥러닝 모델을 개선할 계획이다.


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