수술 없이 주삿바늘 통한 새 뇌질환 진단법 개발

단국대병원 현정근 교수팀, 서울대·유니스트와 공동 연구

 단국대병원은 재활의학과 현정근 교수가 강승균 서울대 교수, 김주영 유니스트 교수 연구팀과 함께 개발한 '생분해성 전자 텐트 기술'이 국제 학술지인 '네이처 일렉트로닉스' 최신호에 게재됐다.

 이 기술은 주삿바늘을 통해 전자 텐트를 최소 침습적으로 삽입해 뇌 질환을 진단할 수 있는 새로운 방법으로 소개됐다.

 기존에 뇌전증을 진단하기 위해서는 두개골을 넓게 제거하고 전극을 삽입하는 위험한 수술이 불가피했다.

 이에 따라 뇌출혈, 뇌감염, 뇌척수액 누출 등 심각한 부작용이 발생하거나 수술 후 신경성 고혈압 등의 합병증이 우려되기도 했다.



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'정강이뼈 뒤로 얼마나 기울었나' AI가 자동으로 측정
무릎 관절의 안정성 등에 관여하는 정강이뼈(경골)가 뒤쪽으로 얼마나 기울었는지를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진의 주도로 개발됐다. 서울대병원 정형외과 노두현 교수 연구팀은 2009년부터 2019년까지 촬영된 무릎 관절 측면 엑스레이 영상 1만여건을 바탕으로 '경골 후방 경사각'을 측정할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 최근 밝혔다. 경골 후방 경사각은 종아리 안쪽에 있는 경골을 옆에서 볼 때 관절이 얼마나 뒤로 기울어져 있는지를 나타내는 각도다. 무릎 관절의 안정성과 무릎 수술 후 인공관절 수명에 결정적 영향을 미친다. 이 각도가 크면 클수록 평소에 십자인대를 다칠 위험이 크고, 무릎 인공관절 수술 예후도 나빠질 수 있다. 그러나 경골 후방 경사각을 측정하는 표준화된 방법이 없어 같은 환자라도 측정하는 사람이나 무릎 엑스레이 촬영 각도 등에 따라 결과가 달라질 수 있고, 이 때문에 실제 현장에서 수술 예후 를 가늠하는 지표로 활용되는 데에는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 무릎 엑스레이 영상에서 무릎뼈의 해부학적 기준점 6곳을 자동으로 인식하고, 기준점을 이용해 경골의 기울기를 계산하는 AI 모델을 개발했다. 이 모델은