기존 치매 선별검사 위음성 오류 및 의료취약지역 시공간적 제약 보완 및 개선

(왼쪽부터) 김호중 인공지능융합학부 박사과정생, 박도근 연구원, 장정우 석사과정생, 주영기 박사과정생, 원동옥 교수. 사진=한림대학교

한국금융경제신문=정진아 기자 | 한림대학교 인공지능융합학과 원동옥 교수팀이 지난 25일 세계 최고 의료영상학회 ‘MICCAI 2025’에 논문을 발표했다고 29일 밝혔다.

MICCAI는 의료영상분야에서 최고로 인정받는 권위있는 학술대회로, 매년 의료영상·컴퓨터 보조 중재와 관련된 분야의 세계 유수 생의학 과학자, 엔지니어, 그리고 임상의 등이 참여한다.

이번 MICCAI 2025는 지난 23일부터 27일까지 대전에서 개최됐으며, ‘From Concept to Clinical and Pan-Asian Connection’을 주제로 진행됐다. 행사는 산업계와의 협력을 통한 이론적 개념의 임상적용, 다양한 아시아 국가들의 참여 확대를 통한 포용적 의료 네트워크 형성을 위해 다양한 연구자들이 함께 모여 그간의 연구 성과들을 공유하기 위한 목적으로 마련됐다.

연구팀은 이번 학술대회에서 ‘SSPNet: Towards Feasible Spatio-Spectral Portraits-Based Deep Learning Framework for Neurodegenerative Disease Multi-Classification (SSPNet: 신경퇴행성 질환 다중 분류를 위한 공간-스펙트럼 이미지 기반 딥러닝 프레임워크의 실현가능성)’이라는 주제의 연구 결과를 발표했다.

해당 연구는 기존 치매 선별검사의 위음성 오류와 의료취약지역의 시공간적 제약을 보완하기 위해 EEG(뇌파)기반 딥러닝 프레임워크를 제안했으며, 치매 아형을 포함한 다중 분류뿐 아니라 기존 치매아형의 위음성 문제도 개선한다.

이에 실제 임상환경에서 기존 선별검사 보완해 초기 식별과 조기 치료적 개입을 가속화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대받고 있는 것으로 알려졌다.


□출처 : 한국금융경제신문 (https://www.kfenews.co.kr)

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- 교수신문 (https://www.kyosu.net/news/articleView.html?idxno=145266)

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