호흡기내과 안준홍·홍경수 교수팀
축적 데이터로 CT 영상 신속 구분
축적 데이터로 CT 영상 신속 구분
일반적으로 폐렴이 발생하면 흉부 CT 영상에 나타나는 특징적인 양상을 통해 중증도와 원인균을 추정할 수 있다. 코로나19 바이러스로 인한 폐렴과 세균성 폐렴은 흉부 CT 영상에서 차이를 보이지만, 이를 빠른 시간 안에 확연히 구별하는 데 한계가 있었다.
이에 안준홍, 홍경수 교수팀은 DGIST 박상현 교수팀과 함께 인공 지능 기술을 활용한 환자 분류 모델을 제안했다. 축적된 데이터를 스스로 학습하는 인공 지능 딥 러닝 모델이 자동으로 흉부 CT 영상 속 주요 병변들에 주목해 코로나19 환자와 세균성 폐렴 환자를 구분하는 원리다.
해당 모델은 코로나19로 인한 폐렴 진단에 있어 98.6%의 정확도를 보였다. 이 같은 연구 결과는 영상의학 분야의 최상위 저널인 메디컬 이미지 분석(Medical Image Analysis, IF지수 11.148) 2021년 8월호에 게재됐다.
안준홍 교수는 “이번 연구가 코로나19 팬데믹 시대에 코로나19 바이러스로 인한 폐렴 양상을 빠르고 정확히 진단하는 데 도움이 되길 바란다”며 “이 외에도 다양한 원인균으로 인한 폐렴 진단에 활용될 것으로 기대한다”고 했다.
조재천기자
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