최근 국내 연구팀이 회전근개 파열을 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발했다.

회전근개는 어깨를 돌리는 데 관여하는 4개의 근육과 힘줄로, 회전근개 파열은 대표적인 어깨 질환이다. 회전근개 파열 여부와 파열된 위치, 크기, 모양 판단은 수술적 치료를 할 때 환자의 예후에 중요한 영향을 미친다. 현재 회전근개 파열 수술은 세로 단면, 가로 단면, 전면 등 수십장의 단면 MRI를 머릿속으로 조합해 모양을 유추하는 방식으로 이뤄져, 비숙련의라면 정확성과 재현성이 떨어질 수 있다는 문제가 있었다.

이에 건국대병원 정형외과 정석원 교수팀(서울적십자병원 정형외과  이수현 교수, 명지병원 정형외과 이지환 교수)과 시안솔루션(서안나 대표, 정영진 연구소장)은 회전근개 파열 환자 303명의 MRI 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델인 ‘3D U-Net convolutional network’를 이용해 회전근개 파열 부위를 정밀하게 3D로 시각화하는 프로그램을 개발했다. 회전근개 파열 병변 모양을 3D로 감지, 분할해 3차원적으로 시각화하고, 파열 정도를 정량화하는 데 성공했다.

프로그램 분석 결과, 실제 병변과의 일치도를 나타내는 ‘Dice coefficient score’가 94.3%였다. 또 민감도 97.1%, 특이도 95%를 보이며 높은 정확도의 3차원 시각화를 구현했다.

정석원 교수는 “이번 연구는 뼈가 아닌 힘줄 부위를 3차원으로 시각화한 최초의 연구”라며 “회전근개 파열 부위를 등급화하는 지금 단계에서 더 나아가 파열 부위의 분할을 시각화하고, 파열 정도를 정량화했다”고 했다.

연구팀은 “이번 개발로 회전근개 파열 환자의 파열 부위를 시각적으로 명확하고 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 구축해 의사와 환자가 원활하게 소통하며 보다 환자에게 적합한 수술 방법을 결정하고, 예후를 예측하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 했다.

한편, 이번 연구 결과는 국제 저널 ‘PLOS ONE’에 최근 게재됐다.