특허 개요
본 특허는 뇌 MRI에서 질병과 관련된 변화를 찾아 알츠하이머병 등 뇌질환 상태를 예측하고, 예측 근거가 되는 뇌 영역을 분석하는 설명가능 인공지능(XAI) 기반 진단 보조 기술입니다. 정상 또는 뇌질환 상태를 가정해 생성한 합성 MRI와 원본 MRI를 회백질 밀도맵으로 변환한 뒤 차이를 분석해 대표 관심영역을 추출합니다. 이후 대표 관심영역을 Query로, 환자별 관심영역을 Key·Value로 활용하는 사후가정 기반 특징표현 주의모듈과 선형분류기로 질병 상태를 예측합니다.
- 핵심 기능
원본 MRI와 사후가정추론으로 생성한 합성 MRI를 회백질 밀도맵으로 변환하고, 두 밀도맵의 차이에서 질병 관련 대표 관심영역과 복셀 좌표를 추출합니다. 추출된 대표 관심영역과 환자별 MRI의 관심영역 간 주의 연산을 수행한 뒤 선형분류기에 입력해 질병 상태를 예측합니다.
- 차별 강점
기존 사후가정추론 기반 XAI는 시각적 설명에 머물러 임상적 해석과 정량 분석에 한계가 있었고, 알려진 바이오마커 중심 분석은 잠재적 관심영역을 반영하기 어려웠습니다. 본 기술은 원본·합성 MRI의 회백질 밀도맵 차이를 정량적 체적 특징으로 활용하고, 이를 주의 기반 분류에 연결해 예측 근거 영역과 질병 상태를 함께 분석하는 방식을 제시합니다.
- 활용 범위
기술·연구 측면에서는 알츠하이머병 스펙트럼(CN·MCI·AD) 분석, 뇌 MRI 기반 질병 상태 예측, 뇌 구조 바이오마커 발굴, 설명 가능한 의료 인공지능 연구에 활용 가능하며, 환자별 질병 진행 분석으로 확장할 수 있습니다. 사업 측면에서는 의료 AI 판독 소프트웨어, 영상진단 솔루션, 치매 치료제 개발의 임상시험 환자 선별 및 동반진단 분야로 확장할 수 있습니다.
연구 개발 단계
알츠하이머 스펙트럼의 CN·MCI·AD 뇌 MRI와 원본·사후가정 합성 이미지를 대상으로, 회백질 밀도맵 차이에서 대표 관심영역을 추출하고 주의 기반 선형분류기에 적용하는 방법을 제시했습니다. 임상 데이터 규모, 외부 검증, 민감도·특이도 등의 정량 성능과 다기관 재현성은 문서에 제시되지 않았습니다.
- 영상 대상: 알츠하이머 스펙트럼 CN·MCI·AD 뇌 MRI 및 원본·사후가정 합성 이미지
- 비교 방식: 원본 회백질 밀도맵과 합성 회백질 밀도맵의 차이 분석
- 영상 처리 조건: 회백질·백질·뇌척수액 세분화, MNI152 공간 등록, 등방성 가우시안 평활화
현재 성과
사후가정추론의 시각적 설명을 회백질 밀도맵으로 변환해 체적 특징을 분석하도록 구성했습니다. 원본·합성 영상 간 차이로 관심영역을 추출하므로, 질병 관련 구조 변화를 수치적으로 해석할 수 있도록 설계되었습니다. 정량적인 예측 성능은 별도 PoC에서 확인이 필요합니다.
CN·MCI·AD 뇌 MRI와 원본·사후가정 합성 이미지를 대상으로 회백질 밀도맵 변환, 관심영역 추출, 주의 기반 분류의 처리 절차를 제시했습니다. 회백질·백질·뇌척수액 세분화와 MNI152 공간 등록, 등방성 가우시안 평활화를 포함한 영상 처리 조건도 기재되었습니다. 외부 코호트와 다기관 환경에서의 재현성은 추가 검증이 필요합니다.
기존 XAI의 시각적 설명을 원본·합성 MRI의 회백질 밀도맵 차이로 정량화하고, 대표 관심영역을 주의모듈의 고정 Query로 활용합니다. 알려진 바이오마커를 수작업으로 지정하는 방식과 달리 질병 관련 대표 및 잠재 관심영역을 분석 대상으로 삼는 점이 차별점입니다. 예측 결과와 그 판단에 기여한 영역을 함께 다루도록 설계된 점이 핵심 특징입니다.
상용화까지 남은 부분
독립 코호트를 활용한 외부 검증과 전향적 임상 검증
민감도·특이도 등 정량 임상성능과 임상 데이터 규모의 제시
다기관 MRI 데이터에서의 재현성, 데이터 편향 및 일반화 성능 검증
실제 임상 워크플로 적용성과 의료기기 소프트웨어 임상성능 평가
기술 이전 형태·도입 과정
도입은 이렇게 진행됩니다.
검토 미팅
귀사 상황·데이터 구조 기준으로 적합성을 논의합니다. 자료 검토만으로 끝나도 됩니다.
PoC 공동 검증
연구팀 동행 하에 귀사 데이터 기준 재학습·성능을 확인합니다.
라이센싱 계약
PoC 결과를 기반으로 희망 형태(실시권·공동연구 등)를 협의합니다.
기술지도·후속
도입 초기 기술지도, 필요 시 후속 공동연구·정부과제 연계까지 진행합니다.
특허 정보
자기공명영상 기반 뇌질환 예측 방법 및 장치
10-2022-0127951 (2022.10.06)
1020240048315 (2024.04.15)
1027602320000 (2025.01.21)
석흥일, 오관석
고려대학교 산학협력단
고려대학교 산학협력단