ÄÄÇ»ÅÍ´ÜÃþÃÔ¿µ(CT) °°Àº Á¤¹ÐÇÑ ÀǷ῵»óÀ» ÅëÇؼµµ ¸ðµÎ ¾Ë¾Æ³»±â ¾î·Á¿î Æó ¼Ó ¹Ì¼¼ÇÑ ±â°üÁö¸¦ ÀΰøÁö´É ±â¼ú·Î ºü¸£°í Á¤È®ÇÏ°Ô ¾Ë¾Æ³¾ ¼ö ÀÖ°Ô µÆ´Ù.
¾ÕÀ¸·Î õ½ÄÀ̳ª ¸¸¼ºÆó¼â¼ºÆóÁúȯ(COPD) µî ÁßÁõ ÆóÁúȯÀ» ´õ¿í Á¶±â¿¡ ¹ß°ßÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù.
¼¿ï¾Æ»êº´¿ø À¶ÇÕÀÇÇаú ±è³²±¹ ․ ¿µ»óÀÇÇаú ¼Áعü ±³¼ö(»çÁø ¿ÞÂʺÎÅÍ)ÆÀÀº ÀÚüÀûÀ¸·Î °³¹ßÇÑ ÀΰøÁö´É ±â¼ú·Î ÈäºÎ CT ¿µ»óÀ» ºÐ¼®ÇÑ °á°ú, ü³» ±â°üÁö¸¦ Æò±Õ 2ºÐ ¸¸¿¡ ¾à 90%ÀÇ Á¤È®µµ·Î ºÐ¼®Çس´ٰí ÃÖ±Ù ¹àÇû´Ù.
õ½Ä, COPD, °£Áú¼º ÆóÁúȯ µî ÁßÁõ ÆóÁúȯÀ» Á¤È®ÇÏ°Ô Áø´ÜÇϱâ À§Çؼ´Â ¹Ì¼¼ÇÑ ±â°üÁö±îÁö ºÐ¼®ÇØ¾ß ÇÑ´Ù. ±× Áß¿¡¼µµ ƯÈ÷ ±â°üÁöÀÇ º® µÎ²²¸¦ ÆľÇÇÏ´Â °ÍÀÌ Áß¿äÇѵ¥, °ø±â Áß ±ÕÀ̳ª ¾Ë·¹¸£±â¸¦ ÀÏÀ¸Å°´Â ¹°Áúµé°ú ½Î¿ì°Ô µÇ¸é º® µÎ²²°¡ µÎ²¨¿öÁö±â ¶§¹®ÀÌ´Ù.
ÇÏÁö¸¸ ±â°üÁö´Â ³ª¹µ°¡Áöó·³ µÎ²²°¡ ¾à 1mm ¹Ì¸¸ÀÎ ±â°üÁö·Î±îÁö °è¼Ó °¥¶óÁ® ÀǷ῵»ó¿¡¼ º¸ÀÌÁö ¾Ê´Â °æ¿ì°¡ ¸¹À¸¸ç, È£ÈíÀ̳ª ½ÉÀåÀÇ ¿òÁ÷ÀÓ¿¡ µû¶ó ¿µÇâÀ» ½±°Ô ¹Þ¾Æ Á¤È®ÇÏ°Ô ±× µÎ²²¸¦ ÆľÇÇÏ´Â °Ô ½±Áö ¾Ê´Ù. ½ÇÁ¦ »ç¶÷ÀÌ ÀÏÀÏÀÌ ÆľÇÇÏ´õ¶óµµ ½Ã°£ÀÌ ¸Å¿ì ¿À·¡ °É¸°´Ù´Â ÇÑ°è°¡ ÀÖ¾ú´Ù.
±è³²±¹ ‧ ¼Áعü ±³¼öÆÀÀÌ ¾ÆÁÖ ¹Ì¼¼ÇÑ ±â°üÁöÀÇ ±¸Á¶»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó µÎ²²±îÁö ºü¸£°í Á¤È®ÇÏ°Ô ºÐ¼®Çس»´Â ÀΰøÁö´É ±â¼úÀ» Á÷Á¢ °³¹ßÇØ, ±× µ¿¾È ÈäºÎ CT °Ë»ç·Î´Â Á¶±â¿¡ ¹ß°ßÇϱ⠽±Áö ¾Ê¾Ò´ø ÁßÁõ ÆóÁúȯÀ» ºü¸£°Ô Áø´ÜÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÈ °ÍÀÌ´Ù.
¿¬±¸ÆÀÀº 2.5D ÇÕ¼º°ö½Å°æ¸Á(CNN, Convolutional Neural Network)À» Àû¿ëÇÑ ÀΰøÁö´É ±â¼úÀ» ÀÚüÀûÀ¸·Î °³¹ßÇØ 59¸íÀÇ Æó Áúȯ ȯÀÚÀÇ ÈäºÎ CT °Ë»ç ¿µ»ó ÀڷḦ ÇнÀ½ÃÄ×´Ù.
2.5D ÇÕ¼º°ö½Å°æ¸ÁÀº ƯÁ¤ ¹°Ã¼ÀÇ °¡·Î, ¼¼·Î, ³ôÀÌ »çÁø ¿©·¯ ÀåÀ» Á¾ÇÕÇØ 3D À̹ÌÁö¸¦ ¸¸µé¾î ÇнÀÇÏ´Â µö·¯´×(deep-learning) ±â¹Ý ±â¼úÀÌ´Ù. 3D À̹ÌÁö¸¦ ÇнÀÇϱ⠶§¹®¿¡ ´Ù°¢µµ¿¡¼ Á¤È®ÇÏ°Ô ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
ÈäºÎ CT °Ë»ç »çÁø(ÁÂ)°ú ÀΰøÁö´É ±â¼úÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ºÐ¼®ÇÑ ±â°üÁö »çÁø(¿ì). ¿À¸¥ÂÊ »çÁø¿¡¼ ÆĶõ»öÀÌ ÀΰøÁö´É ±â¼úÀÌ Ã£¾Æ³½ ±â°üÁöÀÌ°í, ÇϾá»öÀÌ ¿µ»óÀÇÇÐ Àü¹®°¡°¡ ÀΰøÁö´É ºÐ¼® °á°ú¸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î Ãß°¡ÀûÀ¸·Î ã¾Æ³½ ±â°üÁöÀÌ´Ù.
°Ë»ç ¿µ»ó ÇнÀ ÈÄ ¿¬±¸ÆÀÀº Æó Áúȯ ȯÀÚ 10¸íÀÇ ÈäºÎ CT °Ë»ç ¿µ»óÀ» È°¿ëÇØ ÀΰøÁö´É ±â¼úÀÇ À¯È¿¼ºÀ» °ËÁõÇßÀ¸¸ç, ÃÖÁ¾ÀûÀ¸·Î Æó ÁúȯÀÚ 8¸íÀÇ ÈäºÎ CT °Ë»ç ¿µ»óÀ¸·Î ÀΰøÁö´É ±â¼úÀÇ Á¤È®µµ¿Í ºÐ¼® ¼Óµµ¸¦ ½ÃÇèÇß´Ù.
±× °á°ú »ç¶÷ÀÌ Á÷Á¢ ÇÏ´Â °Í ´ëºñ 90% Á¤µµÀÇ Á¤È®µµ·Î ±â°üÁö º® µÎ²²¸¦ ÆľÇÇسÂÀ¸¸ç, ½Ã°£µµ ¾à 2ºÐ¹Û¿¡ °É¸®Áö ¾Ê¾Ò´Ù.
±è³²±¹ ¼¿ï¾Æ»êº´¿ø À¶ÇÕÀÇÇаú ±³¼ö´Â ¡°¿©·¯ »óȲÀû Á¦¾àÀ¸·Î ÀÇ·áÁøÀÌ ÀǷ῵»ó¿¡¼ 100% Á¤È®ÇÏ°Ô ¸ðµç ±â°üÁö¸¦ ãÀ» ¼ö°¡ ¾ø±â ¶§¹®¿¡, »ç¶÷ ´ëºñ 90%ÀÇ Á¤È®µµ·Î ±â°üÁö¸¦ 2ºÐ ¸¸¿¡ ã¾Æ³½´Ù´Â °ÍÀº ¸Å¿ì Á¤È®ÇÏ´Ù°í º¼ ¼ö ÀÖ´Ù¡±¸ç, ¡°ÀΰøÁö´É ±â¼ú·Î ÈäºÎ CT °Ë»ç ¿µ»óÀ» ºÐ¼®ÇØ ¹Ì¼¼ÇÑ ±â°üÁö±îÁö ã¾Æ³½ ÈÄ ¿µ»óÀÇÇÐ Àü¹®°¡°¡ Ãß°¡ÀûÀ¸·Î ºÐ¼®Çϸé ÁßÁõ Æó ÁúȯÀ» ´õ¿í ºü¸£°Ô Áø´ÜÇÏ°í Ä¡·áÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù¡±°í ¹àÇû´Ù.
ÇÑÆí À̹ø ¿¬±¸ °á°ú´Â ÀǷ῵»ó ºÐ¼® ºÐ¾ß¿¡¼ Àü ¼¼°èÀûÀ¸·Î °¡Àå ±ÇÀ§ÀÖ´Â Àú³ÎÀÎ ¡®ÀÇ·á ¿µ»ó ºÐ¼®(Medical Image Analysis, IF=5.356)¡¯¿¡ ÃÖ±Ù °ÔÀçµÆ´Ù.