딥노이드가 세계적 권위의 의료영상 AI 학회 ‘MICCAI 2026’에서 뇌 백질 병변 분할 AI 논문을 발표했다고 2일 밝혔다. 학회 공식 챌린지에서도 다수 부문 상위권에 오르며 기술력을 인정받았다.

MICCAI는 의료영상 분석과 컴퓨터 보조 중재 분야를 대표하는 국제 학술대회로, 지난 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 열렸다. 딥노이드는 이번 학회에서 뇌 백질 병변을 정밀하게 분할하는 AI 모델 ‘HiRAM(Hierarchical Region-Aware Multi-Granularity Mamba)’을 제안했다.

HiRAM은 뇌 MRI 촬영 기법인 T2-FLAIR에서 관찰되는 백질 고신호강도(WMH) 병변과 다발성경화증(MS) 병변을 대상으로 한다. 이들 병변은 크기가 작고 흩어져 있으며 경계가 불분명해 AI로 구분하기 어려웠다. HiRAM은 적은 연산량으로 넓은 영역의 영상 정보를 처리하는 ‘맘바(Mamba)’ 구조를 기반으로, 병변을 내부·경계·배경의 세 영역으로 나눠 학습하도록 설계됐다.

공개 데이터셋 2종으로 검증한 결과 HiRAM은 기존 AI 모델 10종보다 높은 성능을 보였다. 분할 정확도를 나타내는 다이스 계수(DSC)는 기존 최고 성능 모델보다 백질 고신호강도 병변에서 5.1%p, 다발성경화증 병변에서 3.3%p 높았다.

딥노이드는 MICCAI 공식 챌린지에서도 우수한 성적을 거뒀다. 뇌종양 분할 분야의 대표 챌린지인 'BraTS 2026'의 뇌 전이암 부문(BraTS-METS)에서 최종 2위를 차지했다. 뇌 MRI에서 전이암 병변을 세부 영역별로 분할하는 과제로, 학회 현장에서 구연 발표도 진행했다.

이 외에도 3D 의료영상 비전-언어 AI 챌린지 ‘VLM3D’에서 뇌 MRI 이상소견 분류 1위, 흉부 CT 이상소견 분류 2위, 흉부 CT 판독문 생성 4위를 기록했다. 흉부 X-ray 결핵 AI 챌린지 ‘TREAT-MMTB’에서는 결핵 진단 2위, 결핵 공동 병변 검출·분할 3위를, 판독 소견 기반 3D CT 병변 분할 챌린지 ‘ReXGroundingCT’에서 5위를 차지했다.

딥노이드의 이번 성과는 산업통상부 '글로벌 연계형 멀티모달 의료 특화 초거대 생성형 AI 기술개발' 과제의 지원을 받아 얻은 결과다.

최우식 대표는 “이번 MICCAI에서 흉부 X선부터 흉부 CT, 뇌 MRI까지 병변 검출·분할, 다중 질환 분류, 판독문 생성에 이르는 기술력을 국제 무대에서 검증받았다”며 “특정 영상에 국한되지 않고 여러 모달리티에서 성과를 낸 것은 에이전트 AI 기반 의료 서비스 기업이라는 비전과 맞닿아 있다”고 말했다.

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