이 연구는 최신 AI 모델인 Grad-CAM을 활용한 CNN과 트랜스포머 모델을 비교해 골전이 진단 성능을 평가한 것으로, 6175명 환자의 데이터를 기반으로 진행됐다. 연구팀은 ResNet, 트랜스포머 모델, ConvNeXt 등의 AI 모델을 비교한 결과, ConvNeXt가 민감도 79%, 특이도 100%로 가장 높은 성능을 보였음을 확인했다.
이석현 교수팀은 이번 연구 성과로 제63차 대한핵의학회에서 ‘젊은연구자상’을 수상했으며, BRIC의 ‘한빛사’에도 등재됐다. '한빛사'는 세계적으로 권위 있는 학술지에 논문을 발표한 한국인 연구자들의 성과를 인정하는 제도다.
임혜정 기자
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