[의학신문·일간보사=진주영 기자] 고려대학교 안산병원 치과 이기선 교수가 파노라마 영상에 골밀도 검사결과를 대입해 훈련한 딥러닝 모델이 골다공증 환자 선별에 예측에 유용하다는 연구결과를 발표했다.

이기선 교수는 치과용 파노라마 엑스레이상의 턱뼈에서도 골밀도 감소에 따른 뼈 이미지 특이성을 이용하면 골다공증 유병 여부를 선별할 가능성이 높다는 연구결과에 주목했다.

이에 이기선 교수는 "딥러닝 기반의 실용화될 수 있는 인공지능 알고리즘의 개발 가능성을 제시해 본 것"이라고 밝혔다.

이번 연구결과는 기존 통계적, 머신러닝 모델에 기반한 연구 결과가 아닌 골밀도 점수를 기반으로 학습한 딥러닝 모델에 관련된 논문으로, 특히 Grad-CAM 알고리즘을 적용해 골다공증·비골다공증 환자의 엑스레이의 어느 부분을 보고 구분했는지 비교 분석하는 국내외 첫 연구 결과이다.

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