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소아 고관절 이형성증은 1000명당 2~3명에게 발생하는 질환이다. 소아의 정상적인 고관절 발달을 위해서는 조기진단이 중요하다.
연령대마다 소아의 진단방법이 다르고, 전문의의 숙련도에 따라 진단 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 전체 소아 연령에서 일관적으로 정확도를 보장할 수 있는 진단기술이 필요했다.
누운자세로 촬영한 하복부 X-선 영상에서 대퇴골두를 중심으로 영상패치(영상조각)를 수학적인 알고리즘으로 추출하고, 추출된 영상패치로부터 질환유무를 진단하도록 인공 신경망을 학습시켰다. 계산 효율성과 진단 정확도는 높이고, X-선 영상에서 질환 유무를 자동으로 판별하게 했다.
그 결과, 숙련된 전문의와의 진단 성능 비교에서도 통계적으로 차이가 없었다.
조연진 서울대병원 소아영상의학과 교수는 “수학적 방법으로 개발한 진단기술이 의료진의 진단정확도를 높일 수 있음을 확인했으며, 소아영상의학과가 부족한 지방의 의료환경에서 의료의 질을 높일 진단소프트웨어로 발전할 수 있을 것”이라고 기대했다.
연구결과는 대한영상의학회지 4월호에 게재됐다.