[리얼타임코리아=김범기기자]케이메디허브 첨단의료기기개발지원센터가 동서울대학교와 동물모델 조직병리 염색 영상의 뇌 손상 영역을 분류하는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘 성능 비교 연구 결과를 발표했다.최근 조직병리 분야에서는 병리학자들이 질병 진단과 병변 분류를 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 진단 보조용 딥러닝 기반 인공지능 기술이 활발하게 개발되고 있다.이러한 기술 개발의 일환으로 첨단의료기기개발지원센터 최종률 책임연구원과 동서울대학교 전자공학과 오태근 교수 연구팀은 의료 인공지능 및 조직병리 영상 분석 응용 분야를 공동 연구했다.연구진은 뇌졸중을 유발한 전임상 동물모델의 뇌 조직 병리염색 영상에서 뇌졸중 병변과 괴사성 세포가 존재하는 영역을 탐지·분류를 위한 알고리즘에 가장 최적화된 딥러닝 영상 분류 모델들을 적용, 성능을 비교 분석했다.그 결과, 6개 합성곱 신경망 기반 딥러닝 영상 분류 모델 비교군 가운데 InternImage＊와 DenseNet-121/169 이 높은 정확도와 빠른 추론 속도를 보였다. 특히 DenseNet-121은 두 가지 병리염색 영상 분류 시나리오 모두에서 우수한 성능을 보였다.본 연구는 국제학술지 ‘생체의료 신호 처리 및 제어(Biomedical Signal Processing and Control, IF(2024) = 4.9)’에 ‘A comparative study on deep learning architectures for a classification of photothrombotic damaged regions in histopathological rabbit brain images’를 제목으로 온라인 게재됐다.연구진은 연구 결과와 함께 병리염색 분석 소프트웨어의 개발 및 임상 연구와의 연결 방안도 함께 제시했다. 박구선 케이메디허브 이사장은 “인공지능 기술의 발전이 의료 진단 보조와 치료계획 수립 등 의료 분야로 활발하게 적용되고 있는 시점”이라며, “이번 연구 결과를 기반으로 조직병리 영상 분석 소프트웨어 및 의료 인공지능과 이를 응용한 의료제품의 개발, 기업 지원·연구자 창업 지원까지 균형 있게 확대되기를 기대한다”고 말했다.한편, 첨단의료기기개발지원센터는 이번 연구 결과를 바탕으로 병리 영상 분석 소프트웨어와 인공지능 영상 분석, 분류기술 개발 및 관련 기업 지원에 앞장설 계획이다.