인공지능 딥러닝을 활용한 디지털 유방촬영술에서의 악성 종양 판독과 임상 적용
doi:10.31916/sjm 2020-01-03 서론 유방암은 전 세계 여성에서 가장 흔히 발생하는 암이자 주요 사망 원인으로 꼽히며 , 조기 진단이 생존율을 높이는 핵심 요인으로 알려져 있습니다 . 디지털 유방촬영술 (Digital Mammography) 은 저에너지 X 선을 사용하여 유방 내부의 미세석회화 (microcalcifications), 종괴 (masses), 구조 왜곡 (architectural distortion) 등을 탐지하는 영상의학적 방법으로 , 조기 발견을 위한 핵심 기술입니다 . 그러나 육안 판독은 주관적 오류 가능성이 있으며 , 이 한계를 보완하기 위해 인공지능 (AI) 딥러닝 기반 자동 판독 시스템 이 빠르게 발전하고 있습니다 . 본 칼럼에서는 AI 기반 디지털 유방촬영 영상 분석 기술 의 최신 연구 결과를 정리하고 , 실제 임상 적용 가능성과 향후 전망을 살펴보겠습니다 . 1. 디지털 유방촬영술의 원리와 임상적 중요성 디지털 유방촬영술은 약 30kVp 의 저에너지 X 선을 사용하여 유방 영상을 획득합니다 . 다른 뼈 X 선과 달리 , 상대적으로 낮은 에너지를 사용해 미세한 병변을 탐지할 수 있습니다 . 미세석회화 : 직경 0.05~1 mm 크기의 밝은 점 형태 병변으로 , 군집 (cluster) 형태일 경우 악성 가능성이 높습니다 . 종괴 (Mass) : 원형 , 타원형 , 엽상형 (lobulated), 불규칙형 , 방사상 (spiculated) 등 다양한 형태를 가지며 , 경계가 불명확할수록 악성 가능성이 큽니다 . 구조 왜곡 : 유방 내 조직 배열이 정상과 달리 당겨지거나 휘어진 형태로 보이는 현상으로 , 암의 주요 지표가 될 수 있습니다 . 2. 인공지능 기반 영상 판독의 필요성 영상의학 전문의는 수많은 판독 경험을 바탕으로 병...