X-ray 속 수술 나사 지우고 뼈 찾았다…한동대·에스포항병원, AI 판독 기각률 65% 줄여

정상 뼈만 학습한 AI의 ‘역발상’…금속 가려진 척추 윤곽 정밀 복원
요추 4~5번 각도 오차 최대 70% 감소…영상의학 피인용 1위 학술지 게재
별도 라벨링 데이터 구축 난제 해결…비수도권 대학·전문병원 의료 AI 결실

척추 수술 후 X-ray 분석 AI 기술을 공동 개발한 한동대 딥러닝 연구실과 에스포항병원 연구진. /한동대 제공

척추 수술 후 X-ray 촬영 시 금속 임플란트에 가려 정상 판독이 어려웠던 척추 정렬 상태를 인공지능(AI)으로 복원해 측정하는 기술이 개발됐다. 

기존 방식으로 분석이 불가능해 탈락하던 영상 기각률을 최대 65% 이상 낮춰 향후 척추 질환 환자의 경과 관찰과 진단 정확도를 개선할 것으로 기대된다.

한동대학교는 AI컴퓨터전자공학부 딥러닝 연구실 김인중 교수팀이 에스포항병원과 협력해 ‘척추 수술 후 X-ray 자동 분석 기술’을 개발했다고 28일 밝혔다. 

척추 유합술을 받은 환자는 경과 관찰을 위해 주기적으로 요추 X-ray를 촬영해 골반 경사, 천골 경사, 요추 전만각 등 척추 정렬 지표를 측정한다. 

지금까지는 이 작업이 수작업으로 진행돼 시간이 오래 걸리고 판독자마다 편차가 발생하는 문제가 있었다. 

기존 AI 자동 측정 기술 역시 수술 시 척추에 삽입한 금속 나사와 보형물이 뼈를 가려 경계를 인식하지 못하는 한계가 있었다.

인공지능(AI)이 수술 후 요추 X-ray에서 금속 보형물을 감지해 지우는 과정. /한동대 제공

연구팀은 생성형 AI에 금속이 들어가지 않은 정상 X-ray 영상만 학습시키는 방식을 적용했다. 정상 골격만 학습한 AI에 수술 후 X-ray를 입력하면 뼈는 복원하지만 금속 부위는 그려내지 못하는 점에 착안했다. 

연구팀은 원본과 AI가 그린 영상의 차이를 비교해 금속 임플란트 위치를 특정했다. 이어 금속 부분을 지우고 주변 골격 윤곽에 맞춰 메워 넣는 ‘인페인팅(inpainting)’ 기법으로 뼈 구조를 복원한 뒤, 척추뼈를 분할해 정렬 지표를 측정하는 프레임워크(RSM)를 구축했다.

연구팀이 에스포항병원 환자 1683명의 영상 2486장과 경북대병원 수술 영상 217장으로 임상 검증을 거친 결과, 기존 방식으로 자동 분석이 불가능해 기각되던 영상이 외부 검증에서 65.45%, 내부 검증에서 64.21% 줄었다. 

척추뼈를 구분하는 정확도(Dice 유사계수)는 0.814에서 0.870으로 상승했다. 금속 차폐가 가장 심한 요추 4~5번 분절 각도의 평균 오차는 내부 검증 기준 16.2도에서 4.7도로 약 70%, 외부 검증 기준 14.2도에서 9.5도로 약 33% 감소했다.

김인중 교수는 “임플란트가 포함된 학습 데이터를 따로 모으지 않고도 수술 후 X-ray를 AI로 자동 분석할 수 있음을 입증했다”며 “지역 병원과 협력해 개발한 의료 AI 기술이 세계 최고 권위 학술지에서 인정받은 만큼 사회에 실질적인 도움이 되는 연구를 이어가겠다”고 말했다.

이번 연구 결과는 북미영상의학회(RSNA)가 발행하는 영상의학 인공지능 분야 국제 학술지 ‘Radiology: Artificial Intelligence’에 게재 확정됐다.

/단정민기자 sweetjmini@kbmaeil.com