[이데일리 김승권 기자] 딥바이오는 이달 자체 개발한 유방암 분석 AI 알고리즘의 성능 평가 연구 결과를 바이오 엔지니어링 분야의 저명한 학술지 ‘MDPI Bioengineering’ 특별 호에 발표했다고 21일 밝혔다.
AI 알고리즘은 유방암 수술 후 채취한 검체에서 침윤성 유방암(invasive ductal carcinoma, IDC)의 병변과 비침윤성 상피내암( ductal carcinoma in situ,DCIS)의 병변을 정확하게 분할하여 암종을 식별하는 것이다.
일반적으로 병리학 전문의가 현미경 검사를 통해 육안으로 진단을 실시할 경우 암 병변에서 침윤성 유관암(IDC)과 비침윤성 상피내암(DCIS)가 혼합되는 문양이 나타나 암을 식별하기 어렵다.
딥바이오는 이번 연구에서 헤마톡실린과 에오신(H&E)으로 염색된 유방암 병리 슬라이드 이미지를 활용해 유방암 병변을 사용자에게 자동으로 제공하는 유방암에 대한 다중 해상도 선택적 분할 모델 ‘MurSS’(A Multi-resolution Selective Segmentation Model for Breast Cancer)를 활용했다.
이렇게 학습된 MurSS는 유방암 H&E 슬라이드에서 96.88%(95% 신뢰 구간 95.67~97.61%)의 픽셀 레벨 정확도를 달성했다. 이는 기존에 발표된 최신 딥러닝 모델들에 비해 높은 정확도에 해당한다.
곽태영 딥바이오 CTO는 “다중 해상도 선택적 분할모델(MurSS)을 사용하면 유방암 병리 슬라이드에서 암 영역을 보다 정확히 계측해 관내상피암 등을 제외한 침습암의 크기 측정에 도움을 줄 수 있다”라고 밝혔다.
한편, 딥바이오는 유방암 분석AI솔루션으로 유방 절제술 슬라이드 이미지에서 관심 영역을 자동으로 감지할 수 있는 스크리닝 솔루션인 딥디엑스 브레스트-리섹션(DeepDx® Breast - Resection),유방암 림프절 전이 관련 글로벌 영상 분석 경진대회인 카멜레온 챌린지(Camelyon17 Challenge)에서 2019년 참가 이후 성능의 우수성 면에서 현재까지 1위를 유지하고있는 감시 림프절 생검 슬라이드 이미지 분석 인공지능 소프트웨어 딥디엑스 브레스트-에스엘엔비(DeepDx® Breast - SLNB: Sentinel Lymph Node Biopsy)를 자체 유방암 파이프라인으로 보유하고 있다.
X
