뇌동맥류 연구의 혁신: 대규모 다중 모달 데이터셋 'Aneumo' 등장

18명의 연구진이 개발한 대규모 다중 모달 뇌동맥류 데이터셋 'Aneumo'는 427개의 실제 뇌동맥류 형태를 기반으로 85,280개의 혈류 역학 데이터를 제공, 딥러닝 기반 뇌혈관 질환 진단 및 예측 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. GitHub에서 공개적으로 접근 가능합니다.

전 세계적으로 매년 수많은 사람들이 뇌동맥류로 인한 심각한 뇌혈관 질환으로 고통받고 있습니다. 뇌동맥류의 파열은 높은 사망률로 이어지기 때문에 조기 진단과 위험 평가가 매우 중요합니다. 하지만 기존의 진단 방법은 형태학적 요인과 환자 특이적 요인에만 초점을 맞춰, 혈류역학적 영향을 정확히 파악하는 데 한계가 있었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, Xigui Li 박사를 비롯한 18명의 연구진은 **대규모 다중 모달 뇌동맥류 데이터셋 'Aneumo'**를 개발했습니다. Aneumo는 427개의 실제 뇌동맥류 형태를 기반으로, 제어된 변형을 통해 10,660개의 3D 형태를 합성하고, 각 형태에 대해 8가지 정상 상태 질량 유량 조건에서 컴퓨터 유체역학(CFD) 계산을 수행하여 총 85,280개의 혈류 역학 데이터를 생성했습니다. 이 데이터는 혈류 속도, 압력, 전단 응력 등 주요 매개변수를 포함하며, 신경외과 의사에 의해 그 정확성이 검증되었습니다. 뿐만 아니라, 이미지, 점 구름 또는 기타 다중 모달 데이터를 입력으로 사용하는 작업을 지원하기 위해 분할 마스크도 포함되어 있습니다.

단순히 데이터셋을 제공하는 데 그치지 않고, 연구진은 혈류 매개변수 추정을 위한 벤치마크도 함께 제시했습니다. 이를 통해 현재 모델링 방법의 성능을 평가하고 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 'Aneumo'는 혈류 역학, 생체 의학 공학, 임상 위험 평가 분야에서 데이터 기반 접근 방식을 촉진하고, 뇌동맥류 연구의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

'Aneumo' 데이터셋과 코드는 GitHub(https://github.com/Xigui-Li/Aneumo)에서 공개적으로 접근 가능합니다. 이는 전 세계 연구자들에게 혁신적인 연구 기회를 제공하고, 궁극적으로 뇌동맥류로 인한 사망률 감소에 기여할 수 있는 중요한 발걸음입니다. 'Aneumo'를 통해 딥러닝 기반 뇌혈관 질환 진단 및 예측 기술의 발전이 가속화될 것으로 예상하며, 이는 의료 영상 분석과 예측 정확도 향상에 크게 기여할 것입니다.

주요 특징:

• 427개의 실제 뇌동맥류 형태 기반, 10,660개의 3D 형태 합성
• 8가지 유량 조건에서 CFD 계산, 총 85,280개의 혈류 역학 데이터 생성
• 신경외과 의사 검증 완료
• 이미지, 점 구름 등 다중 모달 데이터 지원
• 혈류 매개변수 추정 벤치마크 포함
• GitHub 공개 (https://github.com/Xigui-Li/Aneumo)