[테크월드=이건한 기자] 인체 수술을 위한 장비 제작에 인공지능(AI)을 접목해 제작 시간을 단축하고 이를 표준 기술로 제정하는 안이 국제기구를 통과했다.
한국전자통신연구원(ETRI)이 '의료 영상 기반 3D 프린팅 모델링'에 관해 제안한 국제 표준화 2건이 최종 승인을 받았다고 밝혔다. 이번에 채택된 표준화 항목에는 CT와 안와(眼窩) 영상을 기반으로 수술용 의료기기와 인체 삽입형 기기, 사전 시뮬레이션 기구 등을 환자 맞춤형을 제작하는 데 필요한 요구사항과 제작 과정에서 필요한 인체 조직별 분할 절차 등에 관한 내용이 담겨 있다.
과거에는 환자 상태에 맞는 의료 장비를 마련하기 위해 수작업을 통한 프린팅 모델을 만들어야 했다. 영상 속 조직 부위를 명확히 구분하는 작업이 쉽지 않았기 때문이다. 제작 시간도 오래 걸려 위급 상황에 대한 제약이 많았고, 표준안이 없었던 탓에 타 의료진의 데이터를 활용하기도 어려웠다.
ETRI가 개발한 표준안은 3D 프린팅 모델 제작 과정을 딥러닝으로 자동화한다. 특히 의료 영상으로부터 특정 인체조직 모델을 만들 때 가장 중요한 '분할(Segmentation)' 과정을 인공지능 기반으로 자동화하는 기술도 포함하고 있다.
ETRI는 2018년부터 ETRI 전종홍 책임연구원을 중심으로 연세대 심규원 교수, 서울여대 홍헬렌 교수 등과 협력하며 본 성과를 낼 수 있었다고 밝혔다. 공동 연구팀은 표준 개발과 검증을 위해 안와 뼈 영역 500세트 이상의 CT 의료 영상 학습/실험용 데이터를 개발했으며, 인공지능 기반의 분할 실험 결과를 5편 이상의 국제 학회 논문으로 발표했다.
또한, 3D 스캐닝 · 3D 프린팅용 저작/편집 도구 개발, 바이오/전자 소자 3D 프린팅 기술 개발 등의 연구 경험을 바탕으로 2015년부터 3D 프린팅과 스캐닝 국제 표준화를 선도할 수 있는 위원회 신설을 위해 노력해왔다. 이를 통해 본 표준화 항목을 승인한 워킹그룹(WG)12를 2018년 8월 신설하고 국내·외 전문가들과 협력하며 의료 분야 국제 표준화를 선도하고 있다.
공동연구팀은 향후 ‘3D 재구성(Reconstruction)’, ‘3D 포맷 변환(Conversion)’ 등에도 딥러닝 기술을 적용하여 왜곡과 손실 없는 정밀 자동 모델링이 가능하도록 추가 국제표준을 만들겠다는 계획을 밝혔다.
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