딥노이드, MICCAI서 뇌 MRI 논문·전이암 분할 2위

• HiRAM, 공개 데이터셋 2종서 기존 AI 모델 10종보다 높은 성능
• 뇌 MRI·흉부 CT·X선 챌린지 입상…분류·분할·판독문 생성 평가

[데일리팜=황병우 기자]딥노이드는 국제의료영상처리학회 MICCAI 2026에서 뇌 백질 병변 분할 AI 논문을 발표하고, 공식 챌린지 뇌 전이암 부문에서 최종 2위를 차지했다고 2일 밝혔다.

MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)는 의료영상 분석과 컴퓨터 보조 중재 분야의 국제 학술대회로, 지난달 27일부터 이달 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 열렸다.

딥노이드는 이번 논문에서 뇌 백질 병변을 정밀하게 분할하는 AI 모델 HiRAM(Hierarchical Region-Aware Multi-Granularity Mamba)을 제안했다. 연구 대상은 뇌 MRI 촬영 기법 T2-FLAIR에서 관찰되는 백질 고신호강도(WMH) 병변과 다발성경화증(MS) 병변이다.

회사에 따르면 이들 병변은 뇌혈관 질환과 탈수초 질환의 진단·경과 평가에 활용되지만, 크기가 작고 여러 곳에 흩어져 있으며 경계가 불분명해 정확한 분할이 어렵다. HiRAM은 적은 연산량으로 넓은 영상 영역을 처리하는 맘바(Mamba) 구조를 기반으로 병변을 내부·경계·배경으로 나눠 영역별 특성에 맞게 학습하도록 설계됐다.

공개 데이터셋 2종을 활용한 성능 비교에서 HiRAM은 기존 AI 모델 10종보다 높은 성능을 보였다. 분할 정확도를 나타내는 다이스 계수(DSC)는 기존 최고 성능 모델보다 WMH 병변에서 5.1%p, MS 병변에서 3.3%p 높았다.

공식 챌린지에서도 여러 평가 과제에서 상위권에 올랐다. MICCAI 공식 챌린지는 세계 연구팀이 같은 데이터와 평가 기준으로 의료영상 AI 성능을 겨루는 경진대회다. 딥노이드는 BraTS 2026의 뇌 전이암 부문인 BraTS-METS에서 최종 2위를 기록했다. 뇌 MRI에서 전이암 병변을 세부 영역별로 분할하는 과제로, 학회 현장에서 구연 발표도 진행했다.

3D 의료영상 비전·언어 AI 챌린지 VLM3D에서는 뇌 MRI 이상소견 분류 1위, 흉부 CT 이상소견 분류 2위, 흉부 CT 판독문 생성 4위를 차지했다.

흉부 X선 결핵 AI 챌린지 TREAT-MMTB에서는 결핵 진단 2위와 결핵 공동 병변 검출·분할 3위를 기록했다. 판독 소견 기반 3D CT 병변 분할 챌린지 ReXGroundingCT에서는 5위에 올랐다.

이번 성과는 산업통상부의 글로벌 연계형 멀티모달 의료 특화 초거대 생성형 AI 기술개발 과제 지원을 받아 이뤄졌다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 MICCAI에서 흉부 X선부터 흉부 CT, 뇌 MRI까지 병변 검출·분할, 다중 질환 분류, 판독문 생성에 이르는 기술력을 국제 무대에서 고르게 검증받았다"며 "특정 영상에 국한되지 않고 여러 모달리티에서 고르게 성과를 낸 것은 판독 워크플로우 전반을 지원하는 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업이라는 딥노이드의 비전과 맞닿아 있다"고 말했다.