컴퓨터단층촬영(CT) 같은 정밀한 의료영상으로도 제대로 관찰하기 어려웠던 폐 속 미세한 기관지를 인공지능 기술로 빠르고 정확하게 알아낼 수 있게 됐다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수와 서준범 영상의학과 교수팀은 자체 개발한 인공지능 기술로 흉부 CT 영상을 분석한 결과 체내 기관지를 평균 2분 만에 약 90%의 정확도로 분석했다고 5일 밝혔다.

천식, 만성폐쇄성폐질환(COPD), 간질성 폐질환 등 중증 폐질환을 정확하게 진단하려면 폐 속 미세한 기관지까지 분석해야 한다. 특히 기관지의 벽 두께를 파악하는 게 중요하다. 공기 중 균이나 알레르기를 일으키는 물질이 폐로 들어오면 기관지벽 두께가 두꺼워진다.
폐 기관지는 두께가 약 1㎜ 미만에 불과한 데다 나뭇가지처럼 계속 갈라져 CT 등으로는 제대로 확인되지 않는 경우가 많다. 또 호흡이나 심장 움직임으로 인해 두께를 정확하게 파악하기 쉽지 않다.

김 교수팀이 개발한 인공지는 기술은 미세 기관지의 구조와 두께를 신속 정확히 분석해 중증 폐질환을 빠르게 진단하는 데 도움될 것으로 기대된다.

연구팀은 2.5D 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 적용한 인공지능 기술을 자체적으로 개발한 뒤 폐질환 환자 59명의 흉부 CT 검사 영상자료를 학습시켰다.
2.5D 합성곱신경망은 특정 물체의 가로, 세로, 높이 사진 여러 장을 종합해 3D이미지를 만들어 학습하는 딥러닝(deep-learning) 기반 기술이다. 특정 사물을 3D이미지로 학습해 다각도에서 분석하는 데 유리하다.

검사영상 학습 후 연구팀은 폐질환 환자 10명의 흉부 CT검사 영상을 활용해 인공지능 기술의 유효성을 검증했다. 이후 최종적으로 폐 질환자 8명의 흉부 CT 검사 영상으로 인공지능 기술의 정확도와 분석 속도를 시험했다. 그 결과 사람이 직접 하는 검사 대비 90%의 정확도로 기관지 벽 두께를 파악했고 시간도 2분밖에 걸리지 않았다.

김남국 교수는 “여러 상황적 제약으로 인해 의료진이 의료영상을 통해 모든 기관지를 100% 찾는 것은 불가능에 가깝다”며 “사람 대비 90%의 정확도로 기관지를 2분 만에 찾아내는 인공지능의 정확도는 매우 높다고 볼 수 있다”고 설명했다. 이어 “인공지능 기술로 흉부 CT검사 영상을 분석해 미세 기관지를 찾아낸 뒤 영상의학 전문의가 추가로 확인하면 중증 폐 질환의 진단 및 치료율이 향상될 것”이라고 덧붙였다.

이번 연구결과는 의료영상 분석 분야에서 가장 저명한 국제저널인 ‘의료영상분석(Medical Image Analysis, IF=5.356)’ 최근호에 게재됐다.