- 딥러닝 활용 신속·정확한 분할로 호르몬 질환 진단 보조 기대

▲ 뇌하수체 자동 분할 딥러닝 모델(좌측) 및 자동 분할 결과

  케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단, 이사장 양진영) 연구원이 자기공명영상(MRI)에서 뇌하수체의 영역을 자동으로 분할하여 진단에 활용할 수 있는 모델을 개발해 국제학술지 ‘프론티어스 인 엔도크라이놀러지(Frontiers in Endocrinology, IF=5.2)’ 최신호에 게재했다.

뇌하수체란 성장 호르몬, 옥시토신 등 인체의 주요한 호르몬의 분비와 조절을 담당하는 기관으로 성장, 비만, 임신 등 호르몬 관련 질환의 진단을 위해선 MRI 촬영 시 뇌하수체의 정확한 분할을 통한 영상분석이 필수적이다.

케이메디허브 첨단의료기기개발지원센터 최욱수 선임연구원과 일본 도호쿠후쿠시대학 성열완 박사 연구팀은 뇌하수체 관련 질환의 정확한 진단을 위해 ‘딥러닝을 이용한 자기공명영상 기반 뇌하수체 자동분할 모델’을 개발해 ‘Frontiers in Endrocrinology’ 2월호에 게재했다.

본 모델은 대학생 153명의 데이터를 기반으로 뇌하수체 영역을 자동으로 분할하는 기법을 적용해 기존 수동으로 분할하는 방법 대비 모양과 크기가 다른 뇌하수체를 빠르고 정확하게 분할할 수 있음을 확인했다.

이번 연구 성과는 뇌하수체의 형태학적 특성을 반영해 성장, 비만, 임신 등에 연관된 내분비질환의 신속한 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대된다.

양진영 케이메디허브 이사장은 “국제 공동연구 성과가 알려지게 되어 기쁘다”며, “앞으로도 글로벌 협력을 통해 연구역량을 강화하여 국가 의료산업 지원에 힘쓰겠다”고 말했다.