ECR은 유럽영상의학회(ESR)가 주관하는 세계적인 영상의학 학술대회다. 2월 26일부터 3월 2일까지 오스트리아 빈에서 열린다.
이번 연구를 통해 초음파 영상에서 갑상선 결절을 실시간으로 검출하고, 검사자가 놓칠 수 있는 영역을 자동으로 감지하는 '아웃포커스 경고 시스템'을 도입한 AI 모델을 구현했다. 이 모델은 검사자의 경험 수준과 관계없이 정확한 검사가 가능하도록 지원한다.
해당 모델은 갑상선 결절 예측 성능을 나타내는 DSC(Dice Similarity Coefficient) 지표에서 내부 검증 86.68%, 외부 검증 75.66%를 기록하며 유효성을 입증했다. 또 초당 5.51 프레임의 속도로 실시간 자동 검출이 가능함을 확인했다.
아웃포커스 시스템의 경우 모델이 예측한 갑상선 결절의 위치가 이미지 경계에 얼마나 가까운지를 평가하는 경계 마진 기준에서 83.06%의 최적 정확도를 달성했다.
이재혁 딥노이드 임상연구팀장은 "이번 연구는 AI 기술을 활용해 초음파 검사 신뢰성을 높이고, 나아가 영상의학 분야에서 의료 AI의 가능성을 확장하는 중요한 발판이 될 것"이라며 "향후 실시간 검출 성능의 고도화와 다양한 병원에서 임상적 검증을 거쳐 실사용 가능성을 높이겠다"고 밝혔다.
이미선기자 already@dt.co.kr
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