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AI 기반 기술로 관상동맥시술 피폭량 절반으로 줄인다 관상동맥 정밀 시술에 필수적인 실시간 영상검사 ‘관상동맥조영술’의 방사선 피폭량을 절반 이하로 줄일 수 있는 국산 인공지능 기술이 상용화를 향한 첫걸음을 내디뎠다. 분당서울대병원은 순환기내과 강시혁 교수팀(공동연구자 장윤화 ㈜내비온 이사)이 개발한 인공지능 기반 저선량 관상동맥조영술(CAG) 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부 ‘딥사이언스 창업 기획 과제’에 선정됐다고 밝혔다. 과제명은 ‘방사선 선량 저감 및 진단 정확도 향상을 위한 생성형 AI 솔루션 개발 및 실시간 영상 처리 Standalone(독립형) 시스템 구현’이다. ▲분당서울대병원은 순환기내과 강시혁 교수 이번 기술의 핵심은 관상동맥조영술 과정에서 환자와 의료진에게 노출되는 방사선량을 획기적으로 줄이면서도 영상의 질은 유지하는 데 있다. 현재 심근경색, 협심증 등 관상동맥질환의 진단과 치료에 쓰이는 관상동맥조영술은 1초당 15프레임 수준의 매끄러운 영상을 출력하기 위해 높은 강도의 X선을 사용하고, 이는 곧 고농도의 방사선 피폭으로 이어진다. 반대로 프레임을 낮출수록 시술자의 육안으로 느껴질 만큼 영상이 뚝뚝 끊어지며 극도의 세밀함을 요하는 관상동맥시술의 정확도에 악영향을 미친다. 연구팀은 이 딜

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