딥노이드는 자사 연구팀이 참여한 '성별 인식 적대적 변분 오토인코더(Sex-Aware Adversarial Variational Autoencoder‧이하 SA-AVAE)' 관련 연구 논문이 국제 학술지(Internet of Things)에 게재됐다고 17일 밝혔다.
이번 논문 게재는 'SA-AVAE’ 프레임워크가 학술적 우수성과 기술적 혁신성을 갖춘 연구로서 국제적으로 인정받았음을 의미한다. 해당 성과는 생물학적 뇌 연령과 실제 나이의 차이를 추정하고 신경퇴행성 뇌질환을 조기 예측하는 데 기여할 수 있다.
딥노이드에 따르면 이번 연구의 혁신은 분석의 어려움으로 기존 연구에서 잘 활용되지 않았던 기능적 MRI(fMRI)를 구조적 MRI(sMRI)와 함께 융합한 데 있다. SA-AVAE 프레임워크는 두 영상 모달리티에 담긴 정보를 정밀하게 분리·통합함으로써 뇌 연령 추정의 정확도를 높였으며 대규모 OpenBHB 데이터셋을 활용한 검증에서 기존 연구 대비 높은 수준의 성능을 달성했다.
해당 프레임워크가 임상 현장에 적용될 경우 신경퇴행성 뇌질환을 보다 이른 시점에 예측하고 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 뇌 연령을 기반으로 신경퇴행성 뇌질환의 위험도를 평가할 수 있음에 따라 의료 AI 시장의 성장에도 긍정적인 영향을 줄 것으로 보인다.
최우식 딥노이드 대표는 “초고령화 사회에서 치매·파킨슨병 등 신경퇴행성 뇌질환의 조기 발견과 예방은 개인과 사회 모두에게 매우 중요한 과제”라며 “자사가 보유한 뇌 영상 분석 기술을 바탕으로 뇌 연령 추정 등 사회적 수요가 많은 연구를 이어가며 의료 AI 시장에서 기술적 경쟁력을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.
