[메디칼업저버 박선혜 기자] 국내 연구팀이 딥러닝 기능을 활용한 새로운 뇌 분할 분석법을 개발했다.

가톨릭대 성빈센트병원 재활의학과 임성훈 교수와 뉴로핏 이지연·김동현 박사 연구팀은 딥러닝의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기능을 활용해 기존 뇌 분할 분석법 한계를 극복한 자동화 된 뇌 분할 프로그램을 개발했다. 이를 통해 비침습적 뇌신경조절치료 분야에 한 단계 도약을 이끌어냈다고 평가된다.

뇌 분할 분석법은 뇌 질환 진료나 연구에 활용되는 기법이다. 비침습적 신경조절치료를 위해서는 반드시 필요한 과정이다. 

하지만 기존 뇌 분할 분석법은 많은 시간과 과정을 거쳐야 하고, 뇌졸중 등 뇌 기질적 변화가 있는 경우 뇌 분할을 자동화할 수 없다는 한계가 있었다.

연구팀이 개발한 새로운 분석법은 뇌 조직을 세분화·수치화할 수 있는 새로운 프레임 워크가 적용돼 기존 분석법 대비 처리 속도와 성능이 대폭 향상됐고 정확도가 높아졌다.

특히 그동안 비정상 및 정상 뇌 분할 분석법에 대한 여러 연구가 있었지만, 뇌졸중 병변에 대한 세분화 된 자동 뇌 분할 분석법 연구는 이번이 처음이다.

이번에 개발된 분석법은 임성훈 교수가 뉴로핏과 개발에 성공한 뇌영상치료계획 소프트웨어 뉴로핏 테스랩(NEUROPET tES LAB)에 적용됐다. 

현재 국내 여러 의료기관에서 뇌 손상 환자에 대한 인공지능(AI) 활용 개인 맞춤형 신경조절치료 효과를 검증하는 연구에 활용하고 있다.

임 교수는 "새롭게 개발한 뇌 분할 분석법은 뇌신경조절치료를 시행할 때 전기적 흐름을 정확하게 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 자극을 줘야 하는 부위를 대략적으로 추정해 진행하는 기존 블라인드 방식이 아닌 정확한 예측치를 바탕으로 한 치료가 가능하다"며 "뇌 손상 환자의 신경조절치료 분야에 획기적 변환점을 가져올 것"으로 기대했다. 

한편 이번 연구 성과는 의공학 분야 국제학술지 Computers in Biology and Medicine 2월호에 실렸다.