턱뼈영상과 골밀도점수로 골다공증 예측
턱뼈영상과 골밀도점수로 골다공증 예측
  • 김준호 기자
  • 승인 2020.02.11 10:08
  • 댓글 0
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기존 통계나 머신러닝아닌 딥러닝 모델, 정확도 86%

턱뼈 X선 영상과 골밀도검사 결과로 골다공증을 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.

고대안산병원 치과 이기선 교수는 턱뼈 전체를 촬영하는 치과 기본 검사인 X선 파노라마 영상에 골밀도 검사결과인 T스코어를 대입해 훈련한 딥러닝 모델이 골다공증 환자 선별에 예측에 유용하다고 국제학술지 임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)에 발표했다.

골다공증은 침묵의 질환으로 알려져 있을 만큼 질환 인지도 및 치료율이 낮다. 국내 국민건강통계 자료에 따르면 골다공증환자의 20%정도만이 인지하고 있다.

이 교수는 골다공증환자에서 골밀도 감소로 치과용 턱뼈영상에서도뼈 이미지 특이성이 나타난다는 여러 국내외 연구결과에 착안했다. 

이번 연구는 기존에 통계적 모델이나 머신러닝 모델에 기반한 연구 결과가 아닌, 골밀도 점수(T-Score)를 기반으로 학습한 딥러닝 모델을 대상으로 했다.

우선 턱뼈를 파노라마 영상 촬영한 다음 골밀도 점수를 기반으로 최신 설명 가능한 인공지능(explainable AI) 알고리즘 중에 하나인 Grad-CAM을 적용했다. 

그 결과, 골다공증 환자와 비-골다공증 환자의 치과용 파노라마 엑스레이를 분류하는 이미지상의 특이점의 위치를 파악할 수 있는 것으로 확인됐다.

이기선 교수는 과거 삼성SDS에서 소프트웨어 개발자로 근무 경력이 있는 의료인으로, 현재 해당 주제로 교육부 주관의 개인 국책연구과제를 수행 중이다.



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