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| ↑↑ DGIST 로봇공학전공 박상현 교수(우)와 필립 치콘테(Philip Chikontwe) 박사과정생(좌).<DGIST 제공> |
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DGIST(총장 국양) 로봇공학전공 박상현 교수팀이 영남대병원 안준홍 교수팀과 CT영상 내에 주요 병변들을 확인해 분간이 어려운 세균성폐렴과 코로나 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 향후 코로나19로 인해 발생하는 폐렴 뿐 아니라 여러 폐렴 진단에 획기적인 기여가 기대된다.
박상현 교수팀은 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하지 않더라도 인공지능이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변들을 주목하여 분류를 수행할 수 있는 모델을 새롭게 제안했다. 박상현 교수팀은 여러 사례들을 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 문제에 사용되던 다중인스턴스학습(Multiple Instance Learning)을 활용, 새로운 딥러닝 모델을 개발했다.
이 때, 모델의 성능 향상을 위해 CT 영상에서 폐렴 병변들의 위치를 집중적으로 확인할 수 있는 ‘Attention 모듈’을 접목시켰다. 추가적으로 비지도학습 기반의 Contrastive Learning을 이용해 환자별 특징 추출 성능을 극대화 시켜, 새롭게 개발한 모델의 분류성능을 크게 개선했다.
새롭게 개발한 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6%의 정확도를 보였으며, 기존에 제안됐던 다른 다중인스턴스학습 기법들의 성능을 크게 웃돌았다.
박상현 DGIST 로봇공학전공 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 모델은 코로나19 진단 성능을 크게 향상시켜 줬을 뿐만 아니라, 다중인스턴스학습 인공지능 분야에도 큰 개선을 보인 모델이다”며, “팬데믹 극복에 기여할 수 있을 것으로 기대되고, 향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 다양한 폐렴 진단에 활용될 수 있을 것”이라 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 그 우수성을 인정받아 의료영상분석 관련 분야 최상위 저널인 ‘Medical Image Analysis’에 2021년 8월 게재됐다.
윤기영 기자 |
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