딥노이드는 의료영상 AI 학회 ‘국제의료영상처리학회 2026’(MICCAI)에서 뇌 백질 병변 분할 AI 논문을 발표했다고 2일 밝혔다.
MICCAI는 의료영상 분석과 컴퓨터 보조 중재 분야를 대표하는 국제 학술대회로, 지난 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 열렸다.
이번 학회에서 딥노이드는 연구논문을 통해 뇌 백질 병변을 정밀하게 분할하는 AI 모델 ‘HiRAM’을 제안했다.
HiRAM은 적은 연산량으로 넓은 영역의 영상 정보를 처리하는 ‘맘바’ 구조를 기반으로, 백질 고신호강도병변과 다발성경화증 병변을 내부·경계·배경의 세 영역으로 나눠 영역별 특성에 맞게 학습이 가능하다.
공개 데이터셋 2종으로 모델 성능을 검증한 결과, HiRAM은 기존 AI 모델 10종을 모두 앞섰다. 분할 정확도를 나타내는 다이스 계수는 기존 최고 성능 모델보다 백질 고신호강도 병변에서 5.1%p, 다발성경화증 병변에서 3.3%p 높았다.
최우식 대표는 “이번 MICCAI에서 흉부 X선부터 흉부 CT, 뇌 MRI까지 병변 검출 및 분할, 다중 질환 분류, 판독문 생성에 이르는 기술력을 국제 무대에서 고르게 검증받았다” 고 말했다.