KIST, 촉각뉴런 개발…악성 유방암 95.8% 정확도 판별

KIST, 촉각뉴런 개발…악성 유방암 95.8% 정확도 판별

국내 연구진이 악성 종양과 양성 종양을 간단하면서도 높은 정확도로 구분할 수 있는 진단 기술을 개발했다.

한국과학기술연구원(KIST)은 5일 스핀융합연구단 이현정 박사 연구팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장 연구팀이 인공신경망 학습 방법을 접목한 촉각 뉴런 소자를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 ‘어드밴스트 머티리얼스’ 최신호의 표지논문으로 선정됐다.

이번에 개발된 촉각 뉴런 소자는 기존에 보고된 인공 촉각 뉴런 소자와 달리 물체의 딱딱하고 부드러운 정도를 구분할 수 있다. 연구진은 딱딱한 물질일수록 누를 때 압력을 더 빨리 느낀다는 점에 착안했다. 인공 소자는 누르는 힘이 세질수록 더 빈번한 전기적 스파이크를 발생시키며, 압력에 대한 높은 민감도를 갖고 있어 약한 힘도 감지하는 능력을 갖췄다.

연구진은 실제 질병 진단에 활용하기 위해 인공신경망 학습 기법을 접목해 악성·양성 유방암 탄성 이미지에 대한 학습을 진행했고, 최대 95.8% 정확도로 종양의 악성 여부를 구분했다. 유방암의 경우 악성 종양이 양성 종양보다 더 딱딱하고 불규칙한 모양을 지닌다.

KIST 연구진은 “개발된 인공 촉각 뉴런 기술은 구조와 방식이 간단하며, 기계적인 물성을 감지하고 학습할 수 있다. 로봇 수술 등과 같이 수술 부위를 인간이 직접 접촉할 수 없는 환경에서 빨리 인식하고 판단해야 하는 상황에도 유용하게 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

정세영 기자