전 교수는 5일 “한국연구재단이 진행하는 2024년도 ‘우수신진 연구사업’에 ‘다중 딥러닝을 이용한 트래킹 기반 회전근개 파열 3차원 초음파 진단 시스템 개발’ 연구가 최종 선정됐다”고 했다.
우수신진연구 사업은 만 39세 이하이거나 박사학위 취득 후 7년 이내, 또는 임용 후 5년 이내인 이공분야 연구자들을 대상으로, 연구의욕 고취 및 연구역량을 극대화해 연구자의 성장을 지원하는 국가기초연구사업이다.
회전근개 파열은 어깨 관절 주위의 존재하는 4개의 근육과 힘줄의 손상으로 통증과 기능 저하를 일으키는 질환. 주로 초음파 및 MRI로 진단하는데, MRI는 병변을 진단하는 정확성은 높으나 촬영 시간이 오래 걸리고 비용 부담이 크다. 반면, 초음파 영상 진단은 간편하고 비용은 저렴하나 부위에 따라서는 정확도가 MRI에 비해 낮다.
특히 병원에서 일반적으로 사용하는 초음파 장비로는 회전근개의 3차원 입체 초음파 영상을 볼 수 없고, 2차원적 진단만 가능하다.
이에 2차원적 회전근개 파열 영상을 3차원 진단이 가능한 시스템을 개발해 현재 사용되는 초음파 기기들과 호환할 수 있는 시스템을 개발한다는 것이다.
전 교수는 “딥러닝 객체검출(Object Detection) 알고리즘 기술인 ‘YOLO 모델’과 딥러닝 기반의 Semantic Segmentation을 활용해 초음파 영상으로부터 회전근개의 파열 부분을 구분하여 3차원의 영역으로 재구성한다”면서 “이를 통해 MRI 수준으로 정확하게 진단할 수 있는 방안을 마련하고자 한다”고 했다.
이어 “이 기술의 잠재력은 회전근개를 넘어 근골격계 질환 전 영역으로 발전시킬 수 있는 초석도 될 것”이라고도 했다.
