▲ ETRI 전종흥 박사(左)와 이병남 박사가 3D프린팅으로 제작한 의료 시뮬레이션을 위한 머리뼈 모형을 들고 기술을 설명하고 있다.

국내 연구진이 인공지능(AI)과 3D프린팅 기술을 활용해 환자별 맞춤형 의료기기를 만들 수 있는 국제 표준 개발에 나선다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난달 25일 ‘의료 영상 기반 의료 3D프린팅 모델링’에 관해 신규 제안한 국제 표준화 2건이 최종 승인됐다고 28일 밝혔다.

채택된 표준화 항목에는 CT영상과 안와(眼窩) 영상을 기반으로 의료용 3D프린터 보형물 제작에 필요한 요구사항과 제작 과정에서 필요한 인체조직별 분할 절차에 관한 내용이 담겼다.

지금까지는 환자 상태에 맞는 의료 장비를 마련하기 위해서는 수작업을 통해 프린팅 모델을 만들어야 했다. 영상 속 조직 부위를 명확히 구분해내는 작업이 쉽지 않기 때문이다. 제작 시간도 오래 걸려 급한 상황에서 제약이 많았고 표준안이 없어 타 의료진의 데이터를 활용하기도 어려웠다.

이에 2018년부터 ETRI 전종홍 책임연구원을 중심으로 연세대 심규원 교수, 서울여대 홍헬렌 교수 등의 협력으로 구성된 공동 연구팀은 3D프린팅 모델을 만드는 과정을 딥러닝으로 자동화하는 방안에 관한 표준 개발에 나섰다. 특히 의료 영상으로부터 특정 인체조직 모델을 만드는데 가장 중요한 분할 과정을 인공지능 기반으로 자동화하는 기술도 포함하고 있다.

연구팀이 제안해 개발에 나서는 표준화 작업에는 미국 FDA와 북미영상의학회(RSNA), DICOM 등의 전문가들도 참여할 예정이어서 의료 및 관련 산업계에 큰 파급력을 끼칠 것으로 예상된다.

특히 연구진은 표준 개발과 검증을 위해 안와 뼈 영역 500세트 이상의 CT 의료 영상 학습/실험용 데이터를 개발하고, 인공지능 기반의 분할 실험 결과를 5편 이상의 국제 학회 논문으로 발표를 하기도 하였다.

또한, ETRI는 3D스캐닝 및 3D 프린팅용 저작/편집 도구 개발, 바이오/전자 소자 3D 프린팅 기술 개발 등의 연구 경험을 바탕으로 2015년부터 3D프린팅과 스캐닝 국제 표준화를 선도할 수 있는 위원회 신설을 위해 노력해왔다. 이를 통해 본 표준화 항목을 승인한 워킹그룹(WG)12를 2018년 8월 신설하고 국내·외 전문가들과 협력하며 의료 분야 국제 표준화를 선도하고 있다.

연구팀은 향후 ‘3D 재구성(Reconstruction)’, ‘3D 포맷 변환(Conversion)’ 등에도 딥러닝 기술을 적용해 왜곡과 손실 없는 정밀 자동 모델링이 가능하도록 추가 국제표준을 만든다는 계획이다.

국제 표준 워킹그룹(WG12) 의장인 ETRI 이병남 박사는 “의료 3D 프린팅 국제표준 개발을 가속화시키기 위해 WG12를 중심으로 치과, 정형외과, 의료 인공지능, 의료 영상 등 관련 국제표준화 기구와의 협력도 더욱 강화시켜 나가겠다”고 말했다.