딥러닝으로 어린이 엉덩이 관절 탈구 의사만큼 정확하게 진단한다

국가수리과학연구소 의료영상연구팀

소아 고관절 이형성증은 아이들의 엉덩이 관절이 탈구되는 증상이다. 사진은 탈구된 엉덩이 관절을 찍은 X선 영상. 수리연 제공

국내 연구팀이 딥러닝을 이용해 어린이들의 하복부를 찍은 X선 영상에서 고관절 이형성증 여부를 알아낼 수 있는 알고리즘을 개발했다. 숙련된 의사만큼 정확하게 진단하고 진단 비용도 낮아 소아영상의학과가 부족한 지방 병원에서 적극 활용될 것으로 보인다.

국가수리과학연구소 의료영상연구팀과 서울대 소아영상의학과 공동 연구팀은 "딥러닝 기술을 이용해 여러 연령대 아이들의 X선 영상에서 고관절 이형성증을 진단할 수 있는 알고리즘을 개발했다"고 12일 밝혔다.

소아 고관절 이형성증은 아이들의 엉덩이 관절이 탈구되는 증상이다. 국내에서 어린이 1000명당 2~3명이 겪는 증상으로 어린이들의 고관절이 정상적으로 발달하기 위해선 고관절 이형성증을 조기에 진단하는 것이 중요하다. 하지만 연령대마다 진단 방법이 다르고 의사의 숙련도에 따라 진단 정확도가 달라질 수 있어 연령에 상관없이 정확하게 진단하는 기술이 필요했다.

연구팀은 먼저 아이들이 누운 자세로 촬영한 하복부 X선 영상에서 대퇴골두를 중심으로 고관절 이형성증을 확인할 수 있을 만큼의 영역만 추출했다. 이렇게 추출한 영상 조각들을 딥러닝으로 학습시켜 새로운 영상 조각을 입력했을 때 고관절 이형성증 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 만들었다. 이 알고리즘은 X선 영상의 일부만 입력하면 돼 계산 속도가 빠르고 딥러닝을 이용해 진단 정확도가 높다.

연구팀은 이 알고리즘의 진단 정확도와 숙련된 전문의와의 진단 정확도를 비교한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것을 확인했다. 특히 어린이들의 X선 영상을 분석한 경험이 없는 의료진과의 진단 정확도를 비교했을 때는 알고리즘의 정확도가 더 우수했다.

연구팀이 개발한 알고리즘은 어린이의 나이에 상관없이 진단이 가능하고 하복부 X선 영상만 있으면 진단할 수 있어 비용도 저렴하다. 또 소아영상 전문의가 없는 일반 병원에서도 쉽게 사용할 수 있다.

연구에 참여한 박형석 수리연 의료영상연구팀장은 "이번 연구는 수리연의 의료수학 분야 역량과 의료진과의 협력을 통해 의료현장에서 필요한 기술을 수학적인 방법을 통해 해결한 좋은 사례가 될 것"이라고 밝혔다.

조연진 서울대학교병원 소아영상의학과 교수는 "소아영상의학과가 턱없이 부족한 지방의 의료환경에서 의료의 질을 획기적으로 높일 수 있는 진단소프트웨어로 발전할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

이번 연구결과는 대한영상의학회지 4월호에 실렸다.

[김우현 기자 mnchoo@donga.com]