엑스레이 영상 이용 십자인대파열 예측모델 개발
엑스레이 영상 이용 십자인대파열 예측모델 개발
  • 이지혜
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  • 승인 2022.12.13 16:09
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(왼쪽부터) 보라매병원 영상의학과 김동현·채지원 교수 [사진=보라매병원 제공]
(왼쪽부터) 보라매병원 영상의학과 김동현·채지원 교수 [사진=보라매병원 제공]

[헬스코리아뉴스 / 이지혜] 측면 무릎 X-ray 이미지만으로 무릎 십자인대 파열을 예측할 수 있는 딥러닝 모델이 개발됐다. 

보라매병원 영상의학과 김동현·채지원 교수 연구팀은 건국대학교병원 영상의학과 강지희 교수와 함께 2019년 10월부터 2020년 10월까지 국내 2개 의료기관(보라매병원, 건국대병원)에서 수집한 1433개의 측면 무릎 X-ray 영상 이미지 데이터를 기반으로 학습된 ‘딥러닝 모델(DLM)’을 개발하고 전방 십자인대파열 예측에 대한 민감도와 특이도 및 AUC(Area Under Curve)를 분석했다.

민감도와 특이도는 예측 모델의 성능을 나타낼 때 주로 활용되는 수치다. 민감도는 전체 대상자 중 해당 질환을 가진 대상자를 구분해내는 성능을, 특이도는 해당 질환이 없는 대상자를 구분해내는 성능 수준을 의미한다. AUC는 모델 성능 평가에 있어서 수치적인 기준이 될 수 있는 값으로 1에 가까울수록 성능이 우수한 모델이라 평가한다.

연구 결과, 연구팀이 개발한 딥러닝 모델을 이용하면 측면 무릎 X-ray 영상만으로도 전방 십자인대파열을 효과적으로 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

성능 분석에서 해당 딥러닝 모델의 전방 십자인대파열 예측에 대한 민감도와 특이도는 각각 86.8%와 89.4%로 확인됐다. ‘AUC(Area Under Curve)’ 면적을 분석한 결과에서도 최댓값인 1에 근접한 0.927의 우수한 성능 수치가 확인됐다.

연구팀에 따르면, 일반 방사선과 전문의의 진단 정확성보다 유의하게 높은 성능 수치로(P=0.043), 근골격계 방사선 전문의의 진단 정확성과 비교해도 유사한 수준(p=0.193)에 해당한다.

김동현 교수는 “이번 연구는 무릎 X-ray 영상만으로 전방십자인대 파열을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고 진단 성능을 입증하였다는 것에 큰 의미가 있다”고 말했다.

채지원 교수는 “해당 딥러닝 모델과 관련한 추가적인 연구와 개발이 이루어진다면, X-ray를 이용한 보조 진단만으로도 응급실 등에 내원한 외상 환자의 전방십자인대 파열 가능성을 예측하고, 보다 신속한 처치가 진행될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 

이번 연구결과는 국제근골격학회의 공식 학회지인 ‘근골격계 방사선학(Skeletal Radiology)’의 최근호에 게재됐다.


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