이과대학 윤경호 교수 연구팀, 인공지능기반 경두개 집속초음파 치료 보조시스템 개발

계산과학, 의료공학, 인공지능 세 분야의 초 융합 기술을 통해

 환자마다 상이한 두개골의 구조 및 물성 정보를 반영하여 ‘환자 맞춤형 정밀 치료’ 실현

-의료 정보 분야 최상위 저널인 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IF: 7.021) 11월호 게재-

이과대학 수학계산학부(계산과학공학) 윤경호 교수 연구팀은 하버드의대 및 고려대학교와 공동연구를 통해 경두개 집속초음파 변환기의 조정 정보를 치료기기 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있는 인공지능 기반 치료보조 시스템을 개발했다.

[사진, 이과대학 수학계산학부(계산과학공학) 윤경호 교수]

최근 경두개 집속초음파(tFUS)는 비침습적 신경치료 가능성으로 인해 뇌 자극 분야에서 주목을 받고 있다.

 그러나 초음파가 두개골을 관통하는 과정에서 큰 왜곡을 겪게 되어 집속초음파의 초점을 표적 뇌 영역에 정밀하게 생성하는데 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 윤경호 교수 연구팀은 목표한 뇌 영역에 초점을 생성할 수 있는 초음파 변환기의 공간 조정 정보를 제공할 수 있는 딥 러닝 기반 네트워크 모델을 개발하였다. 인공지능 학습에 필요한 트레이닝 데이터는 각 환자의 두개골 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 데이터를 사용하여 각 환자 별 두개골 구조에 대한 서로 다른 두개 내 초음파 전달 특성을 반영하여 구성하였다. 3개의 생체 외 calvaria를 통해 인공지능 모델의 성능을 평가하였으며, 높은 공간 정확도(~99.59%의 변환기 위치 정확도, 집속 ~74.49%의 초음파 초점 일치도, 초점 중심점 기준 ~0.96mm의 초점 위치 정확도)의 변환기 조정 정보를 실시간(~10ms)으로 사용자에게 제공할 수 있었다.

계산과학, 의료공학, 인공지능 세 분야의 초 융합 기술을 통해 환자마다 상이한 두개골의 구조 및 물성 정보를 반영하여 환자 맞춤형 정밀 치료를 가능케 하는 연구로써, 의료 4.0시대를 선도하는 디지털/스마트의료 시스템 개발의 초석이 될 것으로 사료된다. 뿐만 아니라, 개발된 인공지능기반 치료 보조시스템을 통해 경두개  집속초음파의 치료효과와 안전성을 제고함으로써, 뇌암, 치매, 간질, 파킨슨 병 등의 다양한 뇌질환의 비침습적 치료를 앞당 길 것으로 생각된다.

본 연구 결과는 의료 정보 분야 최상위 저널인 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IF: 7.021) 11월호에 게재됐다.