대구보건대, '2024 한국방사선학회 추계학술대회' 최우수상

인공지능 기반 의료영상 분석 연구 논문 발표

대구보건대 방사선학과 교수와 학생들이 수상 후 포즈를 취하고 있다. 대구보건대 제공

대구보건대 방사선학과 학생들이 대전시 NGO 지원센터에서 지난 9일 열린 '2024 한국방사선학회 추계학술대회'에서 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석 연구 논문을 발표해 최우수상과 우수상을 수상하는 성과를 거뒀다.

방사선학과 학생들은 방사선학과 인공지능을 결합한 연구를 통해 의료영상 분석에서 AI의 실용성을 증명하고자 이번 학술대회에 참가했다.

방사선학과 2학년 학생들은 박정규 교수의 지도로 AI 관련 연구 논문 2편을 발표해 주목을 받았다. 특히 최주홍, 김충섭 학생이 각각 최우수상과 우수상을, 박정규 교수가 포스터 논문 부문에서 우수상을 각각 수상했다.

최우수상을 받은 최주홍 학생은 논문에서 머신러닝 기반의 티처블 머신(Teachable Machine)을 활용해 폐렴 CT 영상을 정상 영상과 폐렴 영상으로 구분하는 연구를 진행했다. 이번 연구는 폐렴이 타 질환에 비해 발병 위험이 높고 조기 진단이 환자 예후에 중요한 영향을 미친다는 점에서 AI가 의료영상 분석에서 높은 정확도를 발휘할 수 있는 가능성을 제시했다.

우수상을 수상한 김충섭 학생은 장시간 스마트폰 사용으로 인해 증가하는 거북목 증후군을 인공지능으로 감지할 수 있는 모델을 개발했다. 티처블 머신을 활용해 거북목 증후군의 발생을 감지하고 자세 교정을 위한 대안을 제시해, 일상적인 자세 관리와 예방에 AI의 적용 가능성을 열었다.

박정규 교수는 방사선 조사거리와 측정 시간에 따른 형광유리선량계(PLD)의 신뢰성을 분석한 연구를 발표했다. 연구 결과, PLD가 방사선 조사 후 즉시 측정 시 높은 재현성을 보였으나, 시간이 경과한 후에는 신뢰도가 낮아지는 한계를 발견했다. 이러한 이유로 다양한 피폭선량계를 활용한 추가 연구의 필요성을 강조했다.