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 http://dx.doi.org/10.9718/JBER.2023.44.1.11 서론: 외과 의사의 '눈'과 경험, 그 한계를 넘어서 직장암은 전 세계적으로 높은 발병률을 보이는 암 중 하나로, 특히 남성과 여성 모두에게 세 번째로 흔하게 발생하는 암입니다 . 직장암의 치료에서 수술은 매우 중요한 역할을 하지만, 직장이 해부학적으로 복잡하고 좁은 골반강 내에 위치하고 있어 수술의 난이도가 상당히 높습니다 . 따라서 성공적인 수술을 위해서는 수술 전 환자의 해부학적 구조를 정확히 파악하고 수술의 어려움을 예측하는 것이 무엇보다 중요합니다 . 이러한 수술 전 평가 과정에서 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 필수적인 도구로 자리 잡았습니다 . MRI는 직장 종양은 물론, 종양을 둘러싼 직장간막과 골반 구조를 명확하게 보여주어 수술 계획 수립과 난이도 예측에 결정적인 정보를 제공합니다 . 현재까지는 외과 전문의가 다수의 MRI 영상 슬라이스 중에서 자신의 임상적 경험과 지식을 바탕으로 수술 위험도 평가에 가장 중요하다고 판단되는 특정 슬라이스를 직접 선택하여 분석하는 방식으로 이루어져 왔습니다 . 하지만 이러한 방식에는 몇 가지 한계점이 존재합니다. 첫째, 어떤 슬라이스가 가장 중요한지에 대한 판단이 의사의 주관적인 경험에 크게 의존하기 때문에 재현성이 떨어질 수 있습니다 . 즉, 동일한 환자의 MRI를 보더라도 의사마다 다른 슬라이스를 선택할 수 있으며, 심지어 같은 의사라 하더라도 시간에 따라 다른 선택을 할 수 있습니다 . 둘째, 수많은 영상 슬라이스를 일일이 검토하고 선별하는 과정은 상당한 시간과 노력을 요구합니다 . 이러한 한계를 극복하고, 보다 객관적이고 효율적인 직장암 수술 위험도 예측 방법을 찾기 위해 의료 인공지능 분야에서는 '라디오믹스(Radiomics)'라는 혁신적인 기술에 주목하고 있습니다. 라디오믹스는 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 의료 영상 속의 미세한 패턴과 질감 정보를 ...