[인플루언스 뉴스 | 임규리 기자] 국내 연구팀이 회전근 개 파열 부위를 3D로 시각화하는 인공지능 소프트웨어를 성공적으로 개발하였다. 이 기술은 어깨 질환 중 하나인 회전근 개 파열의 정확한 위치와 크기를 파악하는데 중요한 역할을 한다.

현재, 회전근 개 파열의 진단은 여러 MRI 단면 이미지를 복합하여 머리로 3D 모양을 추론하는 방식을 사용하고 있으나, 이 방식은 비전문가의 경우 정확성과 재현성에 문제가 있었다.

이 문제점을 해결하기 위해 건국대병원의 정석원 교수팀과 시안솔루션은 3D U-Net convolutional network를 활용하여 303명의 환자 MRI 데이터를 분석하였다. 이를 통해 회전근 개 파열의 병변 모양을 3D로 시각화하고, 파열 정도를 정량화하는 기술을 개발하였다. 연구 결과, 이 기술은 94.3%의 Dice coefficient score, 97.1%의 민감도, 그리고 95%의 특이도를 보여 높은 정확도를 자랑한다.

정석원 교수는 “이 연구는 힘줄 부위를 3D로 시각화한 첫 연구로, 파열 부위의 세분화된 시각화와 파열 정도의 정량화로 인해 혁신적이라고 평가될 만한 연구”라고 전하였다. 연구팀은 이 기술이 의사와 환자 간의 소통을 돕고, 적합한 수술 방법의 결정 및 예후 예측에 큰 도움이 될 것이라고 기대하고 있다.

이 연구의 결과는 국제 저널 PLOS ONE에 'Automated 3-dimensional MRI segmentation for the posterosuperior rotator cuff tear lesion using deep learning algorithm'라는 제목으로 게재되었다.