뇌파 보고 수면단계 맞히는 AI 개발

2019.08.26 19:30
분당서울대병원과 서울대 공대 연구팀이 뇌파를 보고 수면단계를 정확하게 구분하는 AI를 개발했다. 게티이미지뱅크 제공
분당서울대병원과 서울대 공대 연구팀이 뇌파를 보고 수면단계를 정확하게 구분하는 AI를 개발했다. 게티이미지뱅크 제공

국내 연구팀이 뇌파를 이용해 수면단계를 빠르고 정확하게 구분하는 인공지능(AI)을 개발했다. 

분당서울대병원은 서울대 공대 연구팀과 함께 뇌파를 분석하는 알고리즘을 개발해, 뇌파 전문가가 분석한 것과 비교했을 때 정확도가 92%가 넘었다고 26일 밝혔다. 

 

뇌파는 현재 중추신경계의 생리적 활성을 몸밖에서 측정할 수 있는 유일한 지표다. 뇌파검사나 수면다원검사를 하려면 환자의 의식 상태를 구분하는 일이 매우 중요한데 뇌파검사 시 30분 이상, 수면다원검사 시 8시간 이상 소요할 만큼 번거롭다. 

 

황희 분당서울대병원 소아청소년과 교수와 김헌민 교수팀은 신경과 전문의 3명에게 건강한 어린이 218명의 뇌파 3만5000여 개를 보고 수면단계를 구분하도록 했다. 이 데이터를 바탕으로 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수팀이 합성곱신경망(CNN)과 장단기메모리(LSTM)의 순환신경망을 동시에 적용해, 뇌파를 이용해 수면 단계를 빠르고 정확하게 구분하는 AI를 개발했다. CNN은 주로 이미지를 분석할 때, LSTM 순환신경망은 주로 시계열을 분석할 때 사용하는 머신러닝 기술이다.

 

연구 결과 AI가 각성 상태와 비렘수면 상태를 구분하는 정확도는 각각 96%와 92%로 높게 나타났다. 뇌파 자체와 주파수를 함께 분석할 때 정확도가 가장 높았고, 분석 단위를 30초로 하고 뇌파 전체를 분석할 때 AI 성능이 가장 좋았다. 

 

연구를 이끈 황희 교수는 "수 년 동안 수련과 전문성의 필요한 뇌파 분석에 AI를 적용하면 인적 오류를 최소화할 수 있다"며 "AI가 고도화됨에 따라 더 정확하고 상세하게 뇌파를 분석할 수 있을 것"이라고 기대했다. 이 연구 결과는 국제학술지 '국제전기전자기술자협회지(IEEE 엑세스)' 7월호에 발표됐다.

 

연구팀이 개발한 수면단계 구분 AI의 전체 프로세스. 분당서울대병원 제공
연구팀이 개발한 수면단계 구분 AI의 전체 프로세스. 이미지 분석에 활용하는 CNN과 시계열 분석에 활용하는 LSTM 순환신경망을 적용했다. 분당서울대병원 제공

 

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