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  • 기사등록 2022-06-07 09:44:05
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[트리니티메디컬뉴스=강다은 기자] 한국과학기술연구원(KIST) 스핀융합연구단 이현정 박사팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장팀이 ‘인공 촉각 뉴런’ 소자와 인공신경망 학습 방법을 이용해 유방암을 진단하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.

   

새로 개발한 인공 촉각 뉴런은 조직의 딱딱한 정도를 파악해 악성 종양과 양성 종양을 구분한다. 이 기술을 적용한 결과, 유방 종양의 악성 여부를 95.8%의 정확도로 구분해냈다.

   

파이낸셜뉴스에 따르면, 연구진이 개발한 인공 촉각 뉴런 소자는 딱딱한 물질일수록 누를 때 압력을 더 빨리 느낀다.

   

여기에 착안한 연구팀은 누르는 힘이 클수록 더 빠른 전기적 스파이크를 발생시키도록 하고, 압력에 대한 감지 민감도 역시 개선해 실험했다. 이 소자에서 발생되는 전기적 스파이크의 속도는 0.00001초 이하다. 일반적으로 물체를 누르는데 수 초가 걸리는 것과 비교해 10만 배 이상 속도가 빨라 실시간으로 누르는 힘의 변화를 스파이크로 변환할 수 있다.

   

연구팀은 “이 인공 촉각 뉴런 기술은 간단한 구조와 방식으로 물질의 기계적 성질을 감지하고 학습할 수 있어 유방암 진단에 유용한 것으로 판단된다”고 설명했다.

   

연구팀은 “저전력, 고정확도의 질병 진단 뿐 아니라 로봇수술처럼 의료진이 수술 부위를 직접 접촉할 수 없는 환경에서 빠른 시간 내에 인식하고 판단해야 할 때 유용하게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.



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