중앙대병원(병원장 이한준) 안과 의료진들이 지난 2일 부산 벡스코에서 개최된 대한안과학회 제127회 학술대회에서 ‘우수 구연상’과 ‘우수 비디오상’을 각각 수상했다. 

이정규 중앙대병원 안과 교수와  이승현 전공의(레지던트 4년차)는 ‘CT 이미지를 이용한 안와 조직의 신경망 기반 딥러닝 방법을 이용한 자동 세그멘테이션 비교(Orbital segmentation of computed tomography images using existing deep-learning based programs)’라는 제목의 연구 발표로 대한안과학회 ‘우수 구연상’을 수상했다.

해당 연구는 중앙대학교 소프트웨어학부 이재성 교수와 함께 진행한 연구로, 최근 의료 분야에 다양하게 적용이 시도되고 있는 인공지능 기반의 신경망 프로그램을 이용하여 안와 구조를 분석하고자 한 연구이다.

중앙대병원 안과 연구팀은 1,200여 명의 ‘안와 컴퓨터단층촬영(Orbital CT)’ 영상을 후향적으로 분석하여 안구, 시신경, 안구 근육 및 눈물샘의 경계를 획득, 기존 신경망에 학습시켰으며, 그 후 신경망의 수행을 평가하여 유의성을 확인하였다.

이정규  중앙대병원 안과 교수는 “이번 연구를 바탕으로 후속 연구를 통해 안와 구조물들을 자동으로 분석하여 다양한 안와 질병의 진단 및 진행의 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다”고 말했다.

이어  이승현 전공의는 “컴퓨터 공학이 접목된 새로운 분야로 생소한 내용이었지만, 안와 CT 분석에 많은 도움이 될 수 있는 연구에 참여하게 되어 기쁘고, 기회를 주신 이정규 교수님께 감사드린다”고 소감을 밝혔다.

한편, 이번 대한안과학회 학술대회에서 중앙대학교병원 안과 김경우 교수도 ‘우수 비디오상’을 함께 수상했다.

김경우 교수팀은 ‘검구유착이 동반된 익상편에서 결막낭링(symblepharon ring) 없이 결막낭 재건하기’라는 제목으로 심한 검구유착이 동반된 재발성 익상편 환자에서 성공적으로 수술한 실례를 영상으로 정리하여 발표해 그 우수성을 인정받아 ‘우수 비디오상’을 수상하게 됐다.

김경우 중앙대병원 안과  교수는 “이번 수술 사례는 결막이 붙는 ‘검구유착’을 동반한 익상편 수술 시에 ‘결막낭링’이 유용하게 활용되지만, 쉽게 이용하기 힘들기 때문에 ‘결막낭링’ 없이 검구 유착의 재발을 방지하기 위한 효과적인 2가지 수술방법을 소개한 내용으로 향후 임상에서 적극적으로 활용될 수 있기를 기대한다”고 말했다.