최장환 이화여대 인공지능학과 교수 연구팀, 인공지능 CT 기술 상위 1% 저널 게재
최장환 이화여대 인공지능학과 교수 연구팀, 인공지능 CT 기술 상위 1% 저널 게재
  • 복현명
  • 승인 2024.10.08 10:56
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최장환(오른쪽) 이화여자대학교 인공지능학과 교수와 이원경 연구원. 사진=이화여대.
최장환(오른쪽) 이화여자대학교 인공지능학과 교수와 이원경 연구원. 사진=이화여대.

[스마트경제=복현명 기자] 최장환 이화여자대학교 인공지능학과 교수 연구팀의 혁신적인 인공지능 CT(컴퓨터단층촬영) 화질 평가 기술 연구가 세계적 권위의 학술지 의료영상분석(Medical Image Analysis) 저널에 게재됐다. 해당 저널은 방사선학, 의료영상 분야 상위 1%에 속한다. 

최 교수팀은 고화질 정답값(ground truth)이 없어도 영상 전문의 수준의 이미지 인식 능력을 가진 인공지능 CT 화질 평가 모델을 개발하는 데 성공했다. 

이는 기존의 전통적 품질 평가 방식이 진단의 정확성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 극복한 연구로 저선량 CT에서 고선량으로 검사한 효과의 선명한 영상을 얻을 뿐 아니라 인체의 방사선 노출을 최소화하는 방안을 제시했다. 

인공지능이 CT 촬영에 도움을 주는 대표적인 방법은 CT 영상 이미지 재구성 기술에 있다. 

전통적인 CT 영상은 몸 주위 여러 각도에서 많은 X선 이미지를 캡처한 뒤 컴퓨터에 의해 3D 이미지로 재구성하는데 이 과정에서 발생하는 잡음이나 허상(artifact)은 피할 수 없는 문제로 알려져 왔다. 

또 기존의 전통적인 인공지능 모델들에는 정답값을 기준으로 학습하는 지도학습이 많이 사용됐으나 의료 영상에서 정답값을 얻는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 드는 한계가 있었다. 

비지도학습(Self-supervised learning)은 AI 학습 방법 중 하나로 데이터에 대한 정답값 없이 학습하는 방식이다. 

최 교수팀은 비지도학습 기반의 인공지능을 도입해 방사선 전문의의 평가 정답값이 없어도 전문의가 평가하는 수준의 CT 이미지 품질을 정확하게 분석할 수 있도록 했다. 

또한 AI 알고리즘이 영상의 잡음을 줄이고 더욱 명확하고 정확한 이미지를 얻게 해줘 환자에 대한 보다 정확한 진단과 치료 계획을 가능케 한다. 

이 방법을 통해 의료진의 영상 평가 시간이 단축될 뿐 아니라 환자에게 가해지는 방사선 노출을 최소화하면서도 이미지 품질이 유지되는 장점이 있다. 

특히 이번 연구는 미국 스탠퍼드대학교와 메이요 클리닉 등 세계 최고 수준의 인공지능, 의료기관들과의 긴밀한 협업으로 진행돼 전 세계 의료 영상 품질 평가 기준을 확립하기 위한 국제적 공동 프로젝트로 주목받고 있다. 

연구팀은 국내 주요 8개 병원과 메이요 클리닉에서 수집한 데이터를 포함해 다양한 인종과 진단 상황을 반영해 CT 이미지를 평가할 수 있는 오픈 소스 데이터 세트를 세계 최초로 구축했다. 

최장환 이화여대 인공지능학과 교수는 “이번 연구는 비지도학습 기반 인공지능 기술이 저선량 CT 이미지 품질 평가에서 얼마나 혁신적인지를 보여줄 뿐 아니라 방사선 노출을 최소화하면서도 진단에 필요한 이미지를 제공하는 방법을 새롭게 제시했다는 의미가 있다”며 “스탠퍼드대, 메이요 클리닉, 독일 FAU대학, 연세대학교와의 협업 덕분에 신뢰도 높은 데이터를 확보하고, 이를 통해 연구의 성과를 극대화할 수 있었다”고 말했다.

 

 

복현명 기자 hmbok@dailysmart.co.kr


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