MRI 속 청력상태 예측 고유 요소 분리
백영미 기자 = 인공지능(AI)을 기반으로 영상 데이터에서 병변의 다양한 특징을 추출하고 분석하는 영상 기법(Radiomics·라디오믹스)으로 자기공명영상(MRI)을 분석해 청신경 종양 환자의 청력 상태를 효과적으로 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
청신경 종양 환자의 경우 종양의 크기와 함께 청력 상태에 따라 수술, 관찰 등 치료 방법이 달라지기 때문에 이를 예측하는 것은 치료법을 계획하고 결정하는 데 매우 중요하다.
고려대학교 안산병원 이비인후-두경부외과 최준 교수 연구팀(이비인후-두경부외과 최준, 임강현 교수, 의생명연구센터 이승학 교수)은 73명의 청신경 종양 환자의 115개 MRI 결과와 청력 상태를 라디오믹스 기법을 통해 연구를 진행했다고 16일 밝혔다. 라디오믹스 영상 분석 기법을 이용해 청신경 종양과 청력 상태의 상관 관계를 분석한 연구는 이번이 처음이다.
연구팀은 MRI 영상 속 70가지 라디오믹스 특징 가운데 청력 상태를 가장 잘 예측할 수 있는 고유 요소들을 분리해냈고, 10회 이상 반복 분석해 신뢰도와 안정성을 확보했다. 이를 통해 청신경 종양 환자의 청력 상태를 객관적으로 예측할 수 있는 연구 방법을 제시했다.
최 교수는 ”청신경 종양의 치료 방법을 결정할 때는 종양의 크기와 청력 상태 등을 종합적으로 판단해 결정한다“며 ”MRI를 통해 획득한 정보를 인공지능에 기반한 라디오믹스 영상 기법으로 분석해 청신경 종양 환자의 청력 상태 등을 예측할 수 있었고, 라디오믹스 기법으로 더욱 고도의 결과를 도출할 수 있다는 것을 증명했다는 점에서 큰 의미가 있다“고 말했다.
연구팀은 고려대의료원 P-HIS(클라우드 정밀의료 병원정보시스템)와 접목해 추후 진료 현장에서 활용할 수 있도록 힘을 모을 예정이다.
이번 연구 결과는 '유럽 이비인후과 학회지(European Archives of Oto-Rhino-Laryngology)' 최신호에 실렸다.
