새 유방영상기법, 조직검사 “감소”
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작성자 관리자 작성일18-12-19 10:02 댓글0건본문
| 인공지능(AI) 알고리즘으로 영상의 특성ㆍ패턴 분석 | |||||||||
이 연구 결과는 Radiology 온라인 판 12월 11일자에 게재됐다. 연구팀에 따르면 이 기술은 ‘three-compartment breast(3CB)’ 영상으로 불리는데, 非대조 이중-에너지 유방조영술을 이용하여 의심되는 유방 종괴의 생물학적 조직 구성(수분, 지질, 단백질)을 판정한다. 이번 연구를 위해 미국 시카고대학교 카렌 드러커 박사팀은 이중-에너지 유방조영술을 이용하여 의심되는 유방종괴를 가진 109명의 여성을 조사했다. 3CB 영상은 유방조영술로 생산된 것이며, 유방조영술 레이디오믹스(mammography radiomics) 기법으로 분석됐다. 기법은 인공지능(AI) 알고리듬을 이용해서 영상의 특성 및 패턴을 분석하는 것이다. 3CB 영상과 유방조영술 레이디오믹스를 결합했을 때 방사선과 전문의에 의해서 의심스러운 것으로 간주도니 유방종괴에서 암을 예견하는 능력이 개선됐다. 이 새로운 방법은 양성예측도(PPV)를 육안 해석의 32%에서 49%로 개선시켰으며, 전체 조직검사가 36% 더 적었다. 3CB-레이디오믹스 기법은 35건의 암 중 하나만 놓쳐 97%의 민감도를 나타냈다. 드러커 박사는 “이러한 결과는 매우 유망하다. 유방조영술의 콜백 비율은 생각보다 훨씬 더 높다. 3CB 영상 분석과 유방조영술 레이디오빅스를 결합했을 때 콜백의 감소가 상당했다”고 밝혔다. 연구팀은 “3CB 영상은 최소한의 작업 흐름 변경과 사소한 수정만으로 기존의 유방조영술이나 유방 단층영상합성 장비를 이용해서 수행할 수 있기 때문에 진단 유방 영상에서, 그리고 스크리닝 검사에서 3CB 영상의 광범위한 응용 가능성이 존재한다”고 강조했다. 연구팀은 “이번 연구는 3CB 영상의 응용에 대한 보다 많은 연구가 필요함을 보여주었다”면서 “우리는 이미 유방 단층영상합성 장비에 3CB 영상을 통합하는 연구를 개시했다”고 결론졌다. | |||||||||
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