인공지능, 이젠 뇌파까지 분석한다
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인공지능, 이젠 뇌파까지 분석한다
  • 정종오 기자
  • 승인 2019.08.26 14:26
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분당서울대병원-서울대 연구팀, 뇌신경생리신호 분석에 인공지능 적용 가능성 입증
뇌파 인공지능 분석 전체 알고리즘.[사진=분당서울대병원]
뇌파 인공지능 분석 전체 알고리즘.[사진=분당서울대병원]

 

뇌파 검사에 기존보다 고도화된 딥러닝 모델을 도입해 인공지능 적용이 가능할 것으로 보인다. 분당서울대병원 소아청소년과(신경분과) 황희, 김헌민 교수 팀과 서울대 공과대학 전기정보공학부 윤성로 교수팀은 공동연구를 통해 각성, 수면 단계를 구분하는 알고리즘을 개발하는데 26일 성공했다.

뇌파는 현재 체외에서 측정할 수 있는 유일한 중추신경계의 생리적 마커이다. 수면 검사와 뇌파 검사 등을 통해 다양한 신경계 질환에서 이상 반응을 측정하는 중요한 지표로 사용되고 있다. 이번 연구를 통해 개발된 알고리즘이 파악한 각성과 수면 단계 구분 결과는 3명의 뇌파 전문가가 분석한 자료 대비 약 92% 정도로 높은 정확도를 보였다.

뇌파 검사와 수면 다원 검사를 판독하기 위해서는 의식 상태의 구분이 매우 중요하다. 의식 상태는 뇌파 분석을 통해 각성, 렘수면(잠을 자고 있는데 뇌파는 깨어 있을 때와 비슷한 유형을 보이는 상태 ), 비렘수면(몸과 뇌 모두 잠든 상태) 등으로 나뉜다. 이러한 검사들은 검사 과정 자체의 시간이 매우 오래 걸린다. 수면다원검사는 8시간 이상, 뇌파 검사는 30분 이상 필요하다. 다양한 기준을 동시에 적용하는 까다로운 과정, 판독을 위해 많은 전문가가 오랜 시간을 들여야 하는 문제 등으로 환자와 의료진에 큰 부담으로 작용해왔다.

공동연구팀은 기존 머신러닝을 통한 뇌파 분석모델보다 더 진보한 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)과 장단기 메모리 방식(LSTM, Long-Short Term Memory)의 순환신경망을 동시에 적용한 ‘하이브리드 알고리즘’을 적용했다. 정확도를 높이고 인공지능 뇌파 분석으로 한 걸음 더 나아간 연구결과를 내놨다. 합성곱신경망은 주로 이미지 분석에, 순환신경망은 주로 시계열 분석(시간의 경과에 따른 관측 값을 분석)에 사용된다.

분당서울대병원 연구팀은 218명의 건강한 소아의 정상 뇌파를 분석해 최대 3만5000여 개의 뇌파 분석 단위에 대해 3명의 숙련된 신경과 의사가 각각 독립적으로 수면 단계를 구분했다. 서울대 공과대학 인공지능연구소에서는 이 자료를 바탕으로 다양한 종류의 데이터 조합과 프로세스를 적용해 가장 좋은 성능으로 각성 수면 단계를 자동 분석하는 알고리즘을 개발했다.

연구결과를 보면 실제 맨눈으로 구별이 가장 잘 되는 각성과 제2단계 비렘수면에 대한 분석에서 알고리즘 정확도가 각각 96%와 92%로 높게 나타났다. 뇌파 자체와 주파수 정보를 분석 대상으로 함께 이용할 때 가장 정확도가 높았다. 분석 단위를 30초로 하고 뇌파 전체를 이용할 때 가장 알고리즘의 성능이 좋았다.

연구팀은 앞으로 인공지능 자동 뇌파 분석 소프트웨어에서 전향적으로 뇌파를 분석하면서 그 성능을 더욱 높이는 학습을 진행할 예정이다.

책임 연구자인 황희 교수는 "다년간의 수련과 전문성이 필요한 뇌파 분석에 인공지능을 적용하면 인적 오류를 최소화할 수 있다“며 “인공지능이 고도화됨에 따라 더 정확하고 상세한 분석을 시행해 뇌파 분석의 효율을 높이고 질적 수준 향상을 기대할 수 있다”고 설명했다.

정종오 기자  science@greened.kr

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