병든 회전근개 정밀 진단하는 3D 시각화 프로그램 개발
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최근 국내 연구팀이 회전근개 파열을 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발했다.
이에 건국대병원 정형외과 정석원 교수팀(서울적십자병원 정형외과 이수현 교수, 명지병원 정형외과 이지환 교수)과 시안솔루션(서안나 대표, 정영진 연구소장)은 회전근개 파열 환자 303명의 MRI 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델인 '3D U-Net convolutional network'를 이용해 회전근개 파열 부위를 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발했다.
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회전근개는 어깨를 돌리는 데 관여하는 4개의 근육과 힘줄로, 회전근개 파열은 대표적인 어깨 질환이다. 회전근개 파열 여부와 파열된 위치, 크기, 모양 판단은 수술적 치료를 할 때 환자의 예후에 중요한 영향을 미친다. 현재 회전근개 파열 수술은 세로 단면, 가로 단면, 전면 등 수십장의 단면 MRI를 머릿속으로 조합해 모양을 유추하는 방식으로 이뤄져, 비숙련의라면 정확성과 재현성이 떨어질 수 있다는 문제가 있었다.
이에 건국대병원 정형외과 정석원 교수팀(서울적십자병원 정형외과 이수현 교수, 명지병원 정형외과 이지환 교수)과 시안솔루션(서안나 대표, 정영진 연구소장)은 회전근개 파열 환자 303명의 MRI 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델인 '3D U-Net convolutional network'를 이용해 회전근개 파열 부위를 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발했다. 회전근개 파열 병변 모양을 3D로 감지, 분할해 3차원적으로 시각화하고, 파열 정도를 정량화하는 데 성공했다.
프로그램 분석 결과, 실제 병변과의 일치도를 나타내는 'Dice coefficient score'가 94.3%였다. 또 민감도 97.1%, 특이도 95%를 보이며 높은 정확도의 3차원 시각화를 구현했다.
연구팀은 "이번 개발로 회전근개 파열 환자의 파열 부위를 시각적으로 명확하고 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 구축해 의사와 환자가 원활하게 소통하며 보다 환자에게 적합한 수술 방법을 결정하고, 예후를 예측하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제 저널 'PLOS ONE'에 최근 게재됐다.
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