[한국기술뉴스] 울산대학교 심장내과 강수진교수 연구팀은 허혈 예측을 진단하는데 정확도가 우수한 관상동맥 병변진단 시스템을 개발했다. 개발된 기술은 울산대학교 산학협력단을 통해 2019년 08월 05일 특허를 출원(출원번호 제1020190095167호)했다. 특허 명칭은 '초음파 영상 기반의 기계 학습을 통한 관상동맥 병변 진단 시스템 및 이의 진단 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

혈관 내 초음파란 초음파 카테터를 통해 수집한 영상으로 관상동맥의 상태를 확인하는 기술입니다. 종래의 혈관 내 초음파 검사는 협착 병변에서 허혈의 유무를 알 수 없어 스텐트 시술의 필요성 여부를 결정할 수 없다는 한계점이 있습니다.

그래서 혈관 내 초음파로 협착 병변의 형태를 관찰하되, 분획 혈류 예비력 검사를 별도로 시행하여 시술을 요하는 허혈성 병변을 가려낼 것을 권유하고 있습니다. 그러나 분획 혈류 예비력 검사는 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 있습니다.

울산대학교 강수진 교수 연구팀은 혈관 내 초음파 영상만으로 혈역학적 허혈 상태를 진단할 수 있는 방법을 발명했습니다.

혈관 내 초음파 검사를 통해 초음파 영상을 획득합니다. 허혈 병변 진단 시스템은 딥러닝 모델을 이용해 관상동맥 내강과 혈관벽의 경계가 분리된 마스크 영상을 획득합니다. 이후 마스크 영상으로부터 자동 추출된 정보들을 머신러닝 모델에 입력하여 분획 혈류 예비력 검사의 수치를 예측하고, 허혈 동반 여부를 판단합니다.

연구팀은 본 시스템을 통해 임상적 실험을 진행하였고, 81%에 달하는 높은 정확도로 허혈을 예측할 수 있었습니다.

본 발명에 따르면 분획 혈류 예비력 검사의 압력철선을 사용하지 않고 혈관 내 초음파 검사만으로 허혈 상태를 진단할 수 있어, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 시술 중 허혈 진단을 통한 치료의 필요성 여부를 결정할 수 있다는 점에서 무분별한 스텐트 시술을 줄일 수 있습니다.

본 발명을 통해 촌각을 다투는 의료 현장에서 관상동맥 협착 병변을 진단하고 치료하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.