"영상으로 뇌연령 추정"…딥노이드, 학술지 게재

통상적인 임상 MRI 영상만으로 영아 뇌 발달 연령 추정

딥노이드 "전 연령대 뇌 신경영상 AI 솔루션도약 기대"

[서울=뉴시스] 딥노이드는 자사 연구팀과 최영훈 서울대학교병원 영상의학과 교수가 공동 진행한 '영아 뇌 발달 연령 추정' 관련 연구 논문이 국제 학술지 '저널 오브 매그네틱 레조넌스 이미징(Journal of Magnetic Resonance Imaging·JMRI)'에 게재됐다고 16일 밝혔다. (사진=딥노이드 제공) 2026.06.16. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 국내 연구진이 일반적인 임상 자기공명영상(MRI)만으로 영아의 뇌 발달 연령을 추정하는 연구 결과를 발표했다.

딥노이드는 자사 연구팀과 최영훈 서울대학교병원 영상의학과 교수가 공동 진행한 '영아 뇌 발달 연령 추정' 관련 연구 논문이 국제 학술지 '저널 오브 매그네틱 레조넌스 이미징(Journal of Magnetic Resonance Imaging·JMRI)'에 게재됐다고 16일 밝혔다.

JMRI는 와일리(Wiley)가 발행하는 자기공명영상(MRI) 분야 국제 학술지로 영상의학 분야 상위 등급(Q1)에 속한다. 해당 연구는 별도의 특수 촬영 없이 기존 임상 MRI 영상을 이용하여 생물학적 특성을 반영한 영아 뇌 발달 AI 기술의 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.

이번 연구의 핵심은 임상에서 통상적으로 쓰이는 두 종류의 표준 MRI 영상의 비율(T1w/T2w)을 계산해 수초화 신호를 부각한 데 있다. 연구팀은 이렇게 만든 비율 영상을 딥러닝 입력으로 활용하고, 여러 과제를 동시에 학습하는 멀티태스크 구조를 적용해 예측 정확도를 확보했다.

연구팀은 0~24개월 영아 629명의 내부 코호트 데이터로 AI 모델을 학습·검증했다. 비율 영상 기반 모델은 평균 약 1.5개월 수준의 오차로 발달 연령을 추정했으며, 보조 학습과 다중 스케일 기법을 적용한 모델에서는 오차가 약 1.2개월까지 낮아졌다. 특히 학습에 사용한 장비와 다른 제조사의 MRI 장비로 촬영한 외부 검증에서 약 1.16개월의 오차를 보여, 장비 환경이 달라져도 일관된 성능을 유지할 가능성을 예비적으로 확인했다.

이번 성과는 기존 임상 MRI 영상만으로 영아의 뇌 발달 정도를 추정하는 AI 기술의 기반을 마련한 것이다. 딥노이드는 "향후 영아 뇌 신경영상 AI 파이프라인 확장을 통해 전 연령대를 아우르는 제품화 가능성으로 이어 갈 수 있는 기술적 출발점이라는 점에서 사업적 가치를 지닌다"라고 밝혔다.

최우식 딥노이드 대표는 "영아기는 뇌가 가장 빠르게 발달하는 시기인 만큼, 발달 정도를 추정할 수 있는 AI 기술의 가치가 크다"고 말했다. 이어 "이번 연구를 출발점으로 향후 전 연령대를 아우르는 뇌 신경영상 AI 솔루션으로 제품군을 확장할 수 있기를 기대한다"고 덧붙였다.

한편, 딥노이드는 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'를 개발했다. 딥뉴로는 2023년 혁신의료기술로 선정된 데 이어 이듬해 건강보험 비급여 코드를 획득했다. 현재 국내 많은 의료기관에 설치돼 임상 현장에서 활용되고 있다.


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