● 본 과제는 환자별 두개골 및 뇌 구조 특성을 반영하여 치료 현장에서 실시간으로 의료진을 보조하는 “물리인지 인공지능 기반 경두개 집속초음파 치료 지능화 기술”을 개발하여 경험과 주관적 판단의 한계를 넘어 개인화된 최적의 치료를 가능하게 하는 차세대 스마트 치료 원천기술 확보를 목표로 함.

○ AI 해석/유도 집속초음파 통합 시스템 구현 - 집속초음파 AI 가속 해석/유도 가시화 기술을 본 주관연구개발기관이 현재 임상시험 중인 LIFU 시스템(NS-US series)에 통합하여, 준실시간 초음파 변환기 유도기능과 초음파 음압장 가시화 기능을 가진‘AI 유도 집속초음파 시스템’의 시작품을 제작함 ○ 집속초음파 AI 네트워크 학습 기술 및 Pre-Op. AI 학습 SW 모듈 개발 - 집속초음파 AI 네트워크 학습 소프트웨어는 시술 전 1) 환자 의료영상을 이용해 2) 고도화되는 전산수치해석 in-house code로 다수(~500개)의 전산수치결과를 생성하고 3) 이를 학습데이터로 이용해 가속 해석/유도 AI 네트워크를 생성 - 전체 시스템에 통합될 수 있도록 모듈형식으로 SW를 개발함 ○ AI 집속초음파 유도 기술 및 Intra-Op. AI 유도 SW 모듈 개발 - 목표하는 영역에 집속초음파의 초점을 실시간으로 위치시키는 변환기 위치 유도 기술 개발 - 의료기기의 경우 정확한 타겟팅 성능이 중요하므로 준 실시간 기준 전산수치해석 결과대비 타겟 적중률 95% 이상을 목표로 현재 개발된 기술의 고도화를 진행 - 전체 시스템에 통합될 수 있도록 모듈형식으로 SW를 개발 ○ AI 집속초음파 가속 해석 기술 및 Intra-Op. AI 해석 SW 모듈 개발 - 두개골을 고려한 변환기 위치 및 자세에 따른 실시간 (< 20ms) 집속초음파 음압장 예측 기술 개발 - 전산수치해석 기법의 결과를 이용해 초음파전달 해석을 ANN으로 근사하는 대리모델을 구성함으로써 가속 초음파전달 해석 수행 ○ 초음파 전달 해석 전산해석 기술 고도화 및 전산해석 SW 모듈 개발 - 기 개발된 in-house code를 해석시간 1-2분 내, 타겟 적중률 75 % 수준으로 높이도록 고도화 ○ 통합 Pre-Op. SW 개발 - 개발한 초음파 전달 전산해석 SW모듈과 고려대연구팀에서 개발하는 AI 학습 SW모듈을 통합하여 Pre-Op. AI학습 SW를 개발 - 환자의 CT 의료영상을 제공받으면 데이터의 가공부터 학습까지 자동으로 수행하는 준자동Pre-Op. 소프트웨어를 제공하며, 임상환경에서 비공학자가 쉽게 사용할 수 있는 형태로 개발 ○ AI 가속해석 및 유도 결과 가시화 기술 및 통합 Intra-Op. SW 개발 - 2종의 AI　SW모듈의 결과 (음압장 분포, 유도된 변환기 좌표)를 가시화 기술 개발 - 임상의에게 변환기의 위치에 따른 음압장을 시각화함. 또한, 목표 영역에 초점을 위치시키기 위한 변환기 위치를 실시간 3차원 의학영상으로 시각화하여 시술 편의성을 극대화함 - AI 가속해석 SW