한동대학교(총장 최도성) 김인중 교수가 이끄는 연구팀이 에스포항병원과의 공동연구로 연하(삼킴)장애 진단을 위한 의료영상분석 AI모델을 개발했다고 28일 밝혔다.
연하장애는 신경이나 근육의 문제로 인해 음식물을 정상적으로 삼키지 못하는 질환으로, 폐렴이나 질식 등 심각한 합병증을 일으킬 수 있어 조기 진단과 치료가 필요하다.
이 모델은 엑스레이 영상에서 환자가 삼킨 볼루스의 이동 경로를 추적하는데 활용된다. 기존의 AI모델은 선명하지 않은 영상으로부터 볼루스를 잘 검출하지 못했지만, 이번 개발된 PECI-Net은 다양한 영상처리 알고리즘을 결합해 화질을 개선하고 다단계 추론을 통해 높은 정확도로 볼루스를 검출한다.
연구책임자인 김인중 교수는 “PECI-Net은 의료영상의 화질을 개선하기 위한 전처리 결합 신경망(PEN)과 의료영상의 모호성을 해소하기 위한 다단계 추론 신경망(CIN)으로 구성되었으며, 두 신경망은 함께 학습되어 시너지를 극대화한다”며 “연하검사 뿐 아니라 다양한 의료영상의 낮은 화질 및 모호성을 극복하는데 효과가 있을 것으로 기대한다”고 소감을 밝혔다.
한편, 이 연구는 김영헌, 강하림, 이준명, 최진영 등 한동대 학생연구원들과 에스포항병원의 박덕호 과장을 비롯한 다수의 의료전문가들이 참여했으며, 의료AI 분야 최우수 학술지인 ‘Computers in Biology and Medicine (IF 7.7)’에 게재되었다. 한동대학교는 4차 산업 혁명 시대에 필요한 교육 및 연구역량 강화를 위해 인공지능(AI)를 적극 활용하는데 중점을 두고 있다.
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