최흥국 교수

전립선암, 유방암, 방광암 등 다양한 암종의 조직영상 및 MRI 영상에서 병리학적 특징을 정량적으로 추출하는 텍스처 분석 기술의 필요성에서 연구를 시작했습니다. 조직 슬라이드(WSI) 영상과 MRI 영상의 텍스처 분석을 기반으로 하는 Gleason Grading 자동화 알고리즘을 개발했으며, 세포핵의 형태학적 특징을 정량화하는 3차원 형태학적 세포핵 분석 기법을 함께 구축했습니다. 이 기술은 전립선암 병리 진단 보조, 유방암 세포핵 정량분석, 신장 및 방광암 조직영상의 등급분류 등 여러 진단 영역에 적용되고 있습니다. 전자파 유방영상 기반 유방종양 분석 보조진단 시스템은 인제대학교에서 개발되어 (주)제이엘케이인스펙션에 기술이전되었습니다(2016년, 2017년). 검증 결과 전립선암의 악성/양성 분류 정확도는 88.7%, Grade 4/5 구분 정확도는 92.5%, AUC는 93.1%를 기록했습니다. 해당 기술은 TRL 7-8 단계로 CE 인증을 획득했으며, 의료 AI 기업을 통한 상용화가 추진되고 있습니다.

알츠하이머 질환의 진행에 따른 해마의 형상 변화와 경도인지장애의 조기 진단을 위해 뇌 MRI 분석 기술을 연구했습니다. 뇌 해마 영역의 3차원 중심점 거리를 분석하고 형태학적 변형을 정량적으로 측정하는 알고리즘을 핵심 기술로 개발했습니다. 이 기술은 알츠하이머 조기진단 소프트웨어, 경도인지장애(MCI) 판별, 뇌졸중 진단 솔루션 등에 적용되고 있습니다. 검증 결과 알츠하이머 진단 정확도 90%, 경도인지장애 진단 정확도 83%, AUC 0.95를 달성했습니다. 본 원천기술은 국내 최초로 3등급 의료기기 식약처 인허가를 획득한 솔루션인 JBS-01K에 적용되었습니다. 해당 기술은 TRL 9 단계로 식약처 인허가를 획득하여 상용화가 완료된 상태입니다.

다기관(Multi-center)에서 수집된 MRI 데이터의 정규화와 임상 현장 활용을 위한 병리 영상 가시화 플랫폼의 필요성에서 연구를 진행했습니다. 다기관 MRI 데이터 정규화 기술과 병리 영상 가시화 플랫폼을 핵심 기술로 개발했으며, 대학병원 임상 보조 툴과 심장 SPECT 영상 정량분석에 이를 적용했습니다. 이 플랫폼은 국내 11개 주요 대학병원에서 임상 보조 툴로 활용되고 있습니다. 하버드 대학교 및 국내 11개 대학병원과 협력하여 140만 장 규모의 뇌졸중 MRI 데이터셋을 구축했습니다. 해당 기술은 TRL 5-6 단계로 병원 현장에서의 유효성 검증을 완료한 상태입니다.