뇌신경생리신호 분석에 인공지능 적용 가능성 입증
뇌신경생리신호 분석에 인공지능 적용 가능성 입증
  • 박재영 기자
  • 승인 2019.08.26 19:11
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분당서울대학교병원, 뇌파에 알고리즘 적용해 성공적으로 각성 및 수면 단계 구분
분당서울대병원 소아청소년과 황희, 김헌민 교수의 사진.
분당서울대병원 소아청소년과 황희, 김헌민 교수의 사진.

[성남=광교신문] 분당서울대병원 소아청소년과(신경분과) 황희, 김헌민 교수 팀과 서울대학교 공과대학 전기정보공학부 윤성로 교수팀은 공동 연구를 통해 각성 수면 단계를 구분하는 알고리즘을 개발하는데 성공했다고 밝혔다.

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

분당서울대학교병원과 서울대학교 공동 연구팀은 기존 머신러닝을 통한 뇌파분석모델보다 더 진보한 합성곱신경망(CNN; Convolutional Neural Network)과 장단기 메모리 방식(LSTM; Long-Short Term Memory)의 순환신경망을 동시에 적용한 하이브리드 알고리즘을 적용해 정확도를 높이고 인공지능 뇌파분석으로도 한걸음 더 나아간 연구결과를 내놨다. 합성곱신경망은 주로 이미지 분석에, 순환신경망은 주로 시계열 분석(시간의 경과에 따른 관측 값을 분석)에 사용된다.

연구결과에 따르면 실제 육안으로 구별이 가장 잘 되는 각성과 제 2단계 비렘수면에 대한 분석에서 알고리즘의 정확도가 각각 96%92%로 높게 나타났고, 뇌파 자체와 주파수 정보를 분석 대상으로 함께 이용할 때 가장 정확도가 높았으며 분석 단위를 30초로 하고 뇌파 전체를 이용할 때 가장 알고리즘의 성능이 좋았다.

이번 연구는 과학기술정보통신부가 후원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 기계 학습을 이용한 지능형 의료 소프트웨어 개발 사업인 닥터 앤서프로젝트의 일환으로, 인공지능 알고리즘은 뇌전증 세부 과제에서 개발 중인 자동 뇌파 분석 소프트웨어에 각성 상태 구분을 위한 모듈에 탑재될 예정이다. 연구팀은 향후 인공 지능 자동 뇌파 분석 소프트웨어에서 전향적으로 뇌파를 분석하면서 그 성능을 더욱 높이는 학습을 진행할 예정이다.


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