겐 교수는 ‘임신 초기 태아 구조의 식별 및 분류를 위한 딥러닝 기반 기술’을 주제로 연구 성과를 발표했으며, 학술적 기여도를 인정받아 이번 수상의 영예를 안았다.
이 연구는 박인양·홍수빈 가톨릭대 서울성모병원 산부인과 교수, 삼성메디슨과 공동으로 진행됐다. 연구팀은 임신 11주~13주 사이 산모 925명의 초음파 영상 2만여 장을 수집해, 국제 가이드라인에 따라 가공한 뒤 딥러닝 모델(YOLACT)을 적용해 분석했다.
그 결과, AI모델은 957장의 테스트 영상 중 98.4%를 정확히 분류했으며, 특히 두개골, 심장, 복부 둘레 등 주요 구조에 대해 우수한 성능을 보였다. 반면, 비강골, 목덜미 투명대 등은 형태가 작고 복잡해 일부 검출 누락이 있었다. 영상 처리 속도는 초당 약 25장이었다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
press@hinews.co.kr
