본교 의대 의공학교실 서재원 대학원생(지도교수 김광기)이 지난달 10일부터 13일까지 제주에서 열린 International Forum on Medical Imaging in Asia 2023(IFMIA)에서 우수 포스터상을 수상했다. 

 연구제목은 ‘A deep Learning-based breast mass detection algorithm using dual-view mammography’ 로 딥 러닝 기반의 인공지능 네트워크를 제안함으로써 유방 X선 영상에서 유방 종괴 검출 성능을 높이고자 했다. 

 유방 X선 영상은 유방암 선별 검사에 사용되는 주요한 모달리티(modality)로, 하나의 유방을  다양한 각도로 촬영해 표준 영상인 상하 촬영상과 내외 사위 촬영상을 동시에 활용, 유방암진단의 정확도를 높이게 된다.

 이 연구는 임상 진단의 접근법에 기반하여 두 표준 영상을 동시에 활용하는 새로운 합성곱 신경망 모델을 제안하였으며 단일 영상과의 비교를 통해 제안한 모델의 유효성을 검증하였다. 이를 통해 전 세계 여성 암 발생률 및 사망률의 주요 원인 중 하나인 유방암 진단을 보조함으로써 조기 진단 및 진단 정확도 향상을 통해 유방암 사망률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구는 경기도의 연구 지원을 통해 수행됐다.