| 제 목 | 전만식, 김지현 교수 연구팀, npj Digital Medicine (IF 12.4, JCR 상위 0.9 %) 논문 게재 | ||||
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| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2024-11-07 | 조회수 | 464 |
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  전만식, 김지현 교수 연구팀(제 1저자 성대운 박사과정, 이의민 박사과정)은 2024년 11월 npj Digital Medicine에 ‘Deep learning based highly accurate transplanted bioengineered corneal equivalent thickness measurement using optical coherence tomography’ (https://doi.org/10.1038/s41746-024-01305-3)의 논문을 게재하였다. npj Digital Medicine은 과학 분야 세계적 권위지인 네이처 리서치(Nature Research)의 온라인 의학 저널로 ‘HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES’ 분야 JCR 상위 0.9 %이며 Impact Factor는 12.4로 관련 분야의 최상위 저널이다. 본 연구는 경북대학교를 주관으로 경북대학교 병원(안과)과의 공동 연구를 통해 진행되었다. 각막은 외부로부터 눈을 보호하고 빛을 통과시키며 굴절시켜 볼 수 있도록 하는 중요한 조직이며, 손상되고 혼탁해지면 기능적인 부분에 문제가 없더라도 빛이 안구 내로 들어갈 수 없어 시력장애가 발생한다. 각막 이식은 각막 질환의 주요 치료법이지만, 기증자 수급이 제한적이기 때문에 이를 해결하기 위한 생체 공학적 각막 이식체가 활발하게 개발되고 있다. 인공 각막 이식체를 평가하기 위해서 생체 적합성, 구조적 완전성, 물리적 기능이 주요 요소로 고려되고 있으며, 기존의 평가 방법으로는 각막의 복잡한 특성을 완전히 포착하기 어려워, 고도화된 영상 및 평가 기술 개발이 필요했다. 본 연구에서는 이식된 생체 공학적 각막 대체물의 생체 적합성을 정확하게 평가하기 위해 광간섭 단층촬영(Optical Coherence Tomography, OCT)을 이용한 딥러닝 기반 자동 평가 방법을 개발했다. 제안된 방법은 생체 공학적 각막 대체물의 개별 두께 값을 정량적으로 제공하고, 세부적인 두께 분포도와 부피 측정을 가능하게 하였으며, 이는 14일간의 모니터링을 통해 검증되었다. 연구 결과에 따르면, 본 방법은 동물 실험을 넘어, 불투명 영역 자동 분할과 이식된 부분 추출을 포함하여 인간 각막 이식술에 대한 정량적 평가 방법으로서 높은 임상적 유용성을 가질 것으로 기대된다. |
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