딥러닝으로 삼출성 나이관련 황반변성 진단한다
딥러닝으로 삼출성 나이관련 황반변성 진단한다
  • 권현주 기자
  • 승인 2018.10.19 13:54
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건국대병원 김형찬 교수팀, 삼출성 나이관련 황반변성 병변 구획화에 인공지능의 성능 확인

일반적으로 안과에서 사람의 눈을 진단하기 위해 빛간섭단층촬영(OCT, Optical coherence tomography) 스캐너를 사용한다. OCT 스캔은 비침습적인 방법으로 시신경 유두, 망막 및 각막을 포함한 안구의 구조를 파악하고 분석하는 검사 방법으로 빛을 사용하여 눈의 뒤쪽의 고해상도 3D 이미지를 작성하며, 매번 약 6천 5백만 개의 데이터 포인트를 생성하며 망막의 각 레이어를 매핑, 생성된 3 차원 이미지는 안구 질환을 진단하는 의사에게 제공된다.

하지만 각막혼탁, 백내장, 유리체 출혈 등이 있는 경우에는 빛이 안구 내로 잘 도달하지 못하기 때문에 정확한 영상을 얻기가 어려울 수 있으며, 전문적인 이미지해석 기술과 시간이 많이 소요된다.

구글 딥마인드(DeepMind)가 런던대학(University College)의 무어필드 안과병원(Moorfields Eye Hospital)과의 임상 시험에서 3 차원 OTC 스캔 세트에 새로운 딥러닝 아키텍처를 적용해 녹내장, 당뇨병 성 망막증 및 연령 관련 황반변성과 같은 대표적인 안구 질환 3 가지를 포함하여 50 가지의 일반적인 안구 질환을 인지하도록 학습시켜 진단율을 94.5 %까지 끌어올렸다고 한다. 이는 지난 9월 13일(현지시각) 네이처 메디신(Nature Medicine) 온라인을 통해 발표됐었다.

국내에서도 인공지능 모델이 삼출성 나이관련 황반변성 환자에서 관찰되는 병변들을 높은 정확도로 빠른 시간 내 구획화 하는 기술을 건국대병원 안과 김형찬 교수팀이 개발했다고 18일 밝혔다. 김형찬 교수팀은 삼출성 나이관련 황반변성 환자의 빛간섭단층촬영에서 관찰되는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리를 딥러닝 기술인 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용해 자동으로 구획화 해 안과 전문의와 비교 분석한 것이다.

삼출성 나이관련 황반변성 환자 93명, 93안에서 빛간섭단층촬영 영상을 찍은 후 각각에서 10장의 B-scan을 무작위로 추출해 총 930장을 확보했으며, 이 중 550장은 회전, 늘임, 줄임 등의 변화를 거쳐 11550장으로 증강시킨 후 신경망 학습에 활용하고 140장은 학습 과정이 적절하게 이뤄지는지 확인하는 용도로 사용했다. 남은 240장은 훈련된 학습망의 테스트에 사용했다.

김 교수팀은 인공지능과 2명의 안과 의사 간의 Dice coefficient(다이스 계수), 양성예측도, 민감도, 상대면적차이, 급내상관계수 및 구획화에 사용한 시간을 확인했다. 그 결과, 240장의 시험데이터에 대해 신경망과 안과 의사 1간의 다이스 계수는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리 순서로 0.78, 0.82, 0.75, 0.80 로 나타났다. 양성예측도는 0.79, 0.80, 0.75, 0.80, 민감도는 0.77, 0.84, 0.73, 0.81로 확인됐다. 

상대면적차이는 –4.32%, -10.00%, 4.13%, 0.34%로 10% 이내였고, 급내상관계수는 0.98, 0.98, 0.97, 0.98로 높게 측정되었다. 신경망과 의사 2간에, 의사 1과 의사 2간의 결과도 유사하였다. 진단의 정확도 면에서는 안과의사와 신경망이 유사한 결과치를 낸 것. 반면 시험 데이터를 구획화하는 데 있어서는 의사가 약 10시간, 신경망은 약 10초로 신경망의 속도가 현저히 빨랐다.

한편 김 교수는 “컨볼루션 신경망이 상대적으로 훨씬 짧은 시간에 다양한 삼출성 나이관련 황반변성 병변의 구획화를 정확하게 수행했다”며 “향후 병변들의 정량적 분석에 유용할 것”이라고 연구 의의를 밝혔으며, 이 연구는 지난 7월에 안과학 분야의 최고 권위 학술지인 ‘미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology(AJO)’ 게재됐다.

 

 


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