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2026년 10월 02일 10:46 김평화 기자

뇌 MRI부터 흉부 CT까지…딥노이드, MICCAI서 의료영상 AI 기술력 입증

딥노이드가 세계적 의료영상 AI 학회에서 기술력을 인정받았다.

딥노이드는 국제의료영상처리학회 'MICCAI 2026'에서 뇌 백질 병변 분할 AI 논문을 발표하고, 학회 공식 챌린지에서도 다수 부문 상위권에 올랐다고 2일 밝혔다.

MICCAI는 의료영상 분석과 컴퓨터 보조 중재 분야를 대표하는 국제 학술대회다. 올해 행사는 지난 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 열렸다.

딥노이드는 이번 학회에서 뇌 백질 병변을 정밀하게 분할하는 AI 모델 'HiRAM'을 제안했다. HiRAM은 'Hierarchical Region-Aware Multi-Granularity Mamba'의 약자다.

뇌 MRI 촬영 기법인 T2-FLAIR에서 관찰되는 백질 고신호강도 병변과 다발성경화증 병변은 뇌혈관 질환과 탈수초 질환의 진단·경과 평가에 쓰이는 핵심 영상 지표다. 다만 병변 크기가 작고 여러 곳에 흩어져 있으며 경계도 불분명해 AI로 정확히 구분하기 어렵다.

HiRAM은 적은 연산량으로 넓은 영역의 영상 정보를 처리하는 '맘바' 구조를 기반으로 한다. 병변을 내부, 경계, 배경 등 세 영역으로 나눠 영역별 특성에 맞게 학습할 수 있도록 한 것이 특징이다.

공개 데이터셋 2종으로 성능을 검증한 결과, HiRAM은 기존 AI 모델 10종을 모두 앞섰다. 분할 정확도를 나타내는 다이스 계수는 기존 최고 성능 모델보다 백질 고신호강도 병변에서 5.1%포인트, 다발성경화증 병변에서 3.3%포인트 높았다.

공식 챌린지 성과도 냈다. MICCAI 공식 챌린지는 전 세계 연구팀이 같은 데이터와 평가 기준으로 의료영상 AI 성능을 겨루는 국제 경진대회다.

딥노이드는 뇌종양 분할 분야 대표 챌린지인 'BraTS 2026'의 뇌 전이암 부문에서 최종 2위를 차지했다. 이 과제는 뇌 MRI에서 전이암 병변을 세부 영역별로 분할하는 과제다. 딥노이드는 학회 현장에서 구연 발표도 진행했다.

이 밖에도 3D 의료영상 비전-언어 AI 챌린지 'VLM3D'에서 뇌 MRI 이상소견 분류 1위, 흉부 CT 이상소견 분류 2위, 흉부 CT 판독문 생성 4위를 기록했다.

흉부 X-ray 결핵 AI 챌린지 'TREAT-MMTB'에서는 결핵 진단 2위, 결핵 공동 병변 검출·분할 3위를 차지했다. 판독 소견 기반 3D CT 병변 분할 챌린지 'ReXGroundingCT'에서는 5위에 올랐다.

딥노이드는 이번 성과가 산업통상부 '글로벌 연계형 멀티모달 의료 특화 초거대 생성형 AI 기술개발' 과제의 지원을 받아 거둔 결과라고 설명했다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 MICCAI에서 흉부 X선부터 흉부 CT, 뇌 MRI까지 병변 검출·분할, 다중 질환 분류, 판독문 생성에 이르는 기술력을 국제 무대에서 고르게 검증받았다"며 "특정 영상에 국한되지 않고 여러 모달리티에서 고르게 성과를 낸 것은 판독 워크플로우 전반을 지원하는 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업이라는 딥노이드의 비전과 맞닿아 있다"고 말했다.

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