[비즈월드] 통계청이 지난해 9월 발표한 2019년 사망원인 통계에 따르면 국내 사망원인 1위는 암이며 2·3위는 심장질환, 폐렴이며 이들 3개 질병이 전체 사망의 45.9%를 차지했다. 그런데 뇌혈관 질환이 4위라는 사실을 아는 사람은 많지 않다.

인구 고령화 및 만성질환자의 증가​로 인해 환자 수가 매년 증가는 뇌혈관 질환의 대표적인 뇌졸중(腦卒中)은 크게 2가지로 구분한다. 전체 뇌졸중의 80% 가까이를 차지하며 뇌에 혈액을 공급하는 혈관이 막히는 ‘허혈성 뇌졸중(뇌경색)’과 전체 뇌졸중의 20%를 차지하며 뇌로 가는 혈관이 터지면서 출혈이 발생하는 ‘출혈성 뇌졸중(뇌출혈)’이 있다. 혈관이 막혔다가 회복되는 ‘일과성 허혈 발작’도 허혈성 뇌졸중에 포함된다.

보편화된 뇌졸중 진단법은 5가지 정도로 ‘뇌 CT’, ‘뇌 MRI’, ‘혈관 조영술’, ‘경동맥 초음파’, ‘심장 초음파’ 등이 있다.

​뇌졸중의 골든타임은 발생 후 3시간 이내에 응급실에 도착해 치료를 받는 것이다. 그러나 이런 비율은 전체 발생환자의 41.8%에 불과하다는 통계도 있다.

지난 2019년 뇌졸중 환자는 61만4000명에 달하고 이로 인한 사망자는 1만4000여명에 이른다. 경제적 손실은 4조8000억원으로 추산되고 있다.

심각한 후유증을 남기거나 생명까지 위협하는 치명적인 질환인 뇌졸중은 긴 근무시간과 야간근무 및 수면부족, 업무상 스트레스 등으로 인해 경우가 대부분이다.

실제로 지난 5월 세계보건기구(WHO)·국제노동기구(ILO)이 공동으로 국제 학술지 ‘환경 인터내셔널’에 발표한 논문에 따르면 세계 인구의 9%가량인 약 5억명이 주당 55시간 넘는 장시간 노동에 시달리면서 허혈성 심장질환과 뇌졸중 사망자가 한해 74만여명에 달했다.

뇌졸중은 뇌에 혈액 공급이 중단 혹은 감소돼 뇌 조직이 산소와 영양분을 받지 못하게 되는 경우 발생하게 된다. 뇌세포는 산소와 영양분의 공급이 차단되면 몇 분 안에 죽기 시작한다. 따라서 뇌졸중은 즉각적인 치료가 매우 중요하다. 뇌졸중에 대해 조기 대처해 뇌 손상 및 기타 합병증을 감소시킬 수 있다.

이런 가운데 국내 한 대학이 단순하게 사람의 얼굴을 스캔해 뇌졸중 발병 여부를 조기에 진단할 수 있는 기술을 개발해 주목을 받고 있다.

해당 기술은 가천대학교 산학협력단이 2020년 9월 18일 출원(출원번호 제1020200120436호)해 올해 7월 1일 등록(등록번호 제102274330호)을 받은 ‘뇌졸중 정도의 진단을 위한 얼굴이미지 분석방법 및 시스템’이라는 명칭의 특허다.

과학기술정보통신부의 ‘AI기술을 활용한 통합진단솔루션 개발’과 ‘의료 빅데이터를 활용한 뇌질환 예측·예방 기술개발 및 전문인력 양성’ 프로젝트의 지원을 받은 해당 기술은 뇌졸중을 조기에 발견, 조치하기 위해 영국에서 개발된 ‘FAST 시스템’의 기술적 한계를 뛰어넘는 것이다

FAST는 ‘Face drooping(안면마비), Arm weakness(팔 마비), Speech difficulty(언어장애), Time to call 911(911 즉시신고)’의 약자로 급성 뇌졸중의 증상 발병을 조기에 발견하고 조치하기 위해 만들어졌다. 

FAST 시스템에 따르면 안면 마비, 팔의 약화 및 언어 장애가 급성 뇌졸중을 감지할 수 있는 주요 증상이다. 

해당 시스템은 FAST 중 첫 단어가 의미하는 ‘Face drooping(안면마비)’에 근거해 개발됐다. 뇌졸중의 전조 현상으로 한쪽 얼굴 부위에 떨림과 마비가 생긴다는 점에 착안한 것이다. 

안면 마비를 자동으로 감지해 뇌졸중을 조기에 진단하기 위한 기술로 환자의 안면 마비의 정도를 용이하게 감지하기 위해서는 안면 마비로 인해 발생하는 뺨 주름 선을 통해 감지할 수 있다. 

그러나 종래에는 이마 주름을 검출하는 데 중점을 두고 있어, 뺨 주름선을 정확히 검출하기 위한 방법은 제시되어 있지 않는 실정이다. 

또 안면마비의 증상이 나타나는 경우, 얼굴의 대칭성이 무너지는 경우가 다수이기 때문에 얼굴의 대칭 정도를 확인할 필요가 있다. 

반면 종래의 안면 마비를 감지해 뇌졸중을 진단하는 방법은 좌우 입술의 대칭 정도만을 기준으로 판단하기 때문에 정확한 뇌졸중 진단을 하기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 따라 뺨 주름선과 입술, 눈썹 등과 같은 얼굴의 전반적인 대칭 정도를 통해 뇌졸중 정도를 판단하는 방법에 대한 연구가 필요했다.

가천대 연구진이 개발한 해당 특허는 얼굴을 촬영해 웃는 얼굴의 이미지를 획득하고 얼굴의 뺨 주름선을 도출하고 기계 학습된 모델을 이용해 얼굴의 뺨 주름선 및 얼굴의 특정 부위의 대칭 정도에 따른 얼굴 이미지 대상자의 뇌졸중 정도를 더 정확하게 판단할 수 있는 획기적인 기술이다.

이를 위해 가천대 연구진은 1개 이상의 프로세서와 해당 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 1개 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨터 장치에서 수행되는 뇌졸중 정도의 진단을 위한 얼굴 이미지를 분석 방법하도록 했다. 

단계적으로 보면 ▲시간에 따른 연속적인 검출 대상자의 얼굴 이미지 그룹을 획득하는 이미지를 획득하고 얼굴 이미지 그룹의 얼굴 이미지에서 얼굴 특징점을 도출하는 얼굴 특징점을 도출하는 단계 ▲얼굴 이미지의 도출된 얼굴 특징점 중 입에 대한 얼굴 특징점들의 종횡비가 설정된 기준에 부합하는 경우 웃는 얼굴 이미지로 선택하는 웃는 얼굴 선택단계 ▲선택된 웃는 얼굴 이미지에 대한 처리를 수행해 뺨 주름선을 도출하는 뺨 주름선 도출단계 ▲얼굴의 입술 부위의 2개 이상의 특정 얼굴 특징점에 기초해 왼쪽 입술 대칭선 및 오른쪽 입술 대칭선을 도출하는 입술 대칭선 도출단계 ▲뺨 주름선에 대한 정보 및 양쪽 입술 대칭선에 대한 정보를 포함하는 판단 기초데이터를 생성하는 판단기초 데이터생성 단계 ▲상기 판단기초 데이터 및 기계 학습된 뇌졸중 정보 판단 모듈에 기초해 판단정보를 도출하는 뇌졸중 판단정보 도출단계를 거치도록 했다.

특히 뺨 주름선 도출단계에서는 웃는 얼굴 이미지의 얼굴 특징점에 기초해 코, 뺨, 입을 포함하는 얼굴 영역에 대한 크롭 이미지를 생성하는 크롭 이미지 생성단계와 해당 크롭 이미지에 대한 전처리를 수행해 그레이스케일크롭 이미지를 생성하고 이 이미지에 대해 주름 감지 방법을 사용해 주름 이미지를 생성하는 경계 감지 단계 및 얼굴 특징점의 위치에 기초해 주름 이미지의 뺨 주름을 제외한 영역의 주름을 제거하는 영역마스킹 단계를 포함시켰다.

영역마스킹 단계는 얼굴 특징점에 기초해 코, 입을 포함하는 얼굴 영역을 마스킹 영역으로 설정하고, 주름 이미지의 마스킹영역 내의 주름을 제거하고, 남은 주름 중 설정된 길이 이상의 주름선을 선택해 뺨 주름선으로 설정하도록 했다.

특징점 세트 매칭 단계는 개인얼굴 특징점 세트에 대해 Procrustes 변환을 수행해 얼굴 이미지 각각에서 도출된 얼굴 특징점에 매칭하고 입에 대한 얼굴 특징점들의 종횡비가 설정된 기준에 부합하지 않는 경우 대상자에게 안내를 표시하도록 했다.

판단 기초데이터 생성단계에서는 왼쪽과 오른쪽 입술 대칭선 기울기와 왼쪽과 오른쪽 눈썹 대칭선의 대칭 정도 이외에 뺨 주름선 등을 종합적으로 판단해 뇌졸중 정도를 판단하도록 했다.

특히 웃는 얼굴 이미지를 분석해 뺨 주름선, 입술 대칭선, 및 눈썹 대칭선을 도출할 수 있고, 도출한 뺨 주름선, 입술 대칭선 및 눈썹 대칭선에 대한 정보를 기계 학습된 모델을 통해 종합적으로 분석해 얼굴 이미지 대상자의 뇌졸중 정도를 판단할 수 있는 효과를 발휘하도록 구성했다.

가천대 연구진은 이런 과정을 거쳐 도출된 뺨 주름선, 입술 대칭선 및 눈썹 대칭선에 대한 정보는 기계 학습된 모델을 통해 종합적으로 분석해 얼굴 이미지 대상자의 뇌졸중 정도를 판단할 수 있는 효과를 발휘할 수 있으며 개인의 특성에 따른 뺨 주름선을 높은 정확도로 감지할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다고 설명했다.

해당 기술이 보완 상용화되면 손쉽고 빠르게 뇌졸중 환자를 발견해 조기 치료가 가능하도록 돕는데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.