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KOREA UNIVERSITY COLLEGE OF MEDICINE ALUMNI ASSOCIATION

고대안산병원 최가영 교수, RSNA 구연 발표…골연령 측정 딥러닝 모델 제안

2024-01-02
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고대안산병원 최가영(71회) 교수, RSNA 구연 발표…골연령 측정 딥러닝 모델 제안

 

고려대학교 안산병원 영상의학과 최가영 교수가 최근 미국 시카고에서 열린 북미영상의학회 연례 학술대회(Radiological Society of North America, 2023 RSNA)에서 팔꿈치 측면 엑스레이 영상과 인공지능 모델을 이용한 사춘기 팔꿈치머리 뼈돌기 골연령 평가(Olecranon Bone Age Assessment in Puberty Using a Lateral Elbow Radiograph and a Deep-Learning Model)를 주제로 구연 발표해 큰 호응을 얻었다.

RSNA는 영상의학분야 국제회의 중 가장 권위 있는 학회로, 당해연도 이슈가 된 연구를 선발해 구연 발표를 진행하고 있다. 

골연령은 소아청소년의 전신 발육 상태를 판정할 수 있는 중요 지표로 활용되고 있다. 보통 X-ray로 손 뼈를 검사해 골연령을 측정하지만, 사춘기 시기에는 손 뼈의 변화가 뚜렷하지 않아 정확한 골연령을 측정하는 데 한계가 있다. 반다. 반면에 팔꿈치는 사춘기 동안 뚜렷한 변화를 보여 사춘기 골연령 평가에는 팔꿈치 골연령이 더 도움이 된다. 

최 교수는 소아청소년 환자들의 팔꿈치 X-ray 5,000장 이상을 분석하여 기존 팔꿈치 골연령 평가방법의 제한점을 보완한 새로운 팔꿈치 골연령 평가기준을 제시하고, 이에 더하여 고려대학교 안산병원 함성원 연구교수와 협업을 통해 인공지능 딥러닝 모델을 개발해 사춘기 팔꿈치 골연령 평가를 보다 정확하고 쉽게 할 수 있는 방법을 소개했다. 새로이 제시한 팔꿈치머리 뼈돌기 골연령 평가방법은 기존 평가방법과 비교해 높은 신뢰도를 보이면서도 팔꿈치 측면 X-ray 1장만을 필요로 하고, 더 다양한 팔꿈치 모양에 대해서도 골 연령을 평가할 수 있다. 또한 팔꿈치머리 뼈돌기 골연령 평가를 위한 인공지능 모델도 최소한의 오차와 높은 정확도를 보여주었다. 

최 교수는 ”팔꿈치머리 뼈돌기를 이용한 새로운 팔꿈치 골연령 평가방법은 신뢰도도 높고 판독하기에도 직관적이고 간편하다“ 며 ”팔꿈치 전후와 측면 X-ray 2장이 필요했던 기존 검사 방법과 달리 측면 X-ray 1장만 있어도 돼 더 간편하고 경제적이면서도 정확한 방법이다“라고 말했다. 

또 ”고대안산병원의 데이터로 시행한 대규모 연구가 세계 메이저 학회에서 주목을 받았다는 데 큰 의의가 있다“ 며 ”보다 정확한 골연령 평가 모델을 제시하기 위해 더 많은 연구와 노력을 이어가겠다“고 덧붙였다.

 

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