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국내 AI 의료영상 분석 기술, 국제적 인정

서울아산병원, ‘국제 인공지능 의료영상 분할 대회’ 2위 수상
질환 위치·크기·상태 정확히파악…의료영상 분할 기술 선도

이상철 기자 | 기사입력 2018/10/17 [16:34]

국내 AI 의료영상 분석 기술, 국제적 인정

서울아산병원, ‘국제 인공지능 의료영상 분할 대회’ 2위 수상
질환 위치·크기·상태 정확히파악…의료영상 분할 기술 선도

이상철 기자 | 입력 : 2018/10/17 [16:34]

▲ 김남국 교수

【후생신보】 인공지능을 활용해 CTMRI 등 의료영상을 분석하는 기술 연구가 전 세계적으로 활발한 가운데 국내 연구팀의 인공지능 기반 의료영상 처리 실력이 국제적 인정을 받았다.

 

서울아산병원 의료영상지능실현연구실은 최근 스페인 그라나다에서 열린 국제 인공지능 의료영상 분할 대회에서 2위를 차지했다고 밝혔다.

 

국제의료영상처리학회(MICCAI)가 주관하는 이 대회는 올해 처음 열렸으며 전 세계에서 약 190여 개의 팀이 참가했다. 각 팀은 직접 개발한 인공지능 기반 의료영상 분할 시스템으로 뇌종양, 심장, , 전립선, , 췌장, 대장 등 총 10개의 장기의 의료영상을 분할해 3차원 모델로 만들어내는 속도와 정확도를 겨뤘다.

 

의료영상 분할이란 단층으로 촬영된 CT(컴퓨터단층촬영)MRI(자기공명영상) 같은 진단용 의료영상에서 체내 장기들과 종양 등의 경계선을 명확하게 그려 구분해내는 것이다.

 

분할된 의료영상들을 종합하면 몸 속 구조를 3차원으로 구현해낼 수 있어 의료진이 환자를 더 정확하게 진단하고 치료 계획을 세울 수 있고 치료 반응도 더 빠르게 평가할 수 있다. 또한 시각적인 자료를 바탕으로 환자에게 쉽게 설명할 수 있어 환자가 느끼는 수술 불안감을 최소화시킬 수 있다.

 

사람이 직접 의료영상을 분할할 수도 있지만 시간이 오래 걸리기 때문에 지금까지는 활발하게 시행되지 않았는데 인공지능(AI)을 활용하면 빠른 시간 내에 몸 속 구조를 3차원 이미지로 나타낼 수 있다.

 

서울아산병원 융합의학과 김남국 교수가 이끄는 의료영상지능실현연구실은 카카오브레인과 뷰노와 함께 CT, MRI 등 의료영상에서 체내 장기나 질환의 위치를 인지하는 인공지능 네트워크 E-Net과 체내 장기와 질환의 경계선을 정확하게 그려 분할하는 P-Net 인공지능 네트워크를 결합한 Cascade U-Net을 자체적으로 개발해 이번 대회에 참가했다.

 

김 교수팀은 약 80%의 정확도로 체내 장기와 질환을 3D 이미지로 구현해냈으며 1초당 약 100장의 의료영상을 분할해내 약 10초 이내에 장기의 상태를 3D 이미지로 나타냈다.

 

한편 김 교수는 의료영상 분할 분야가 발전되면 종양 등 질환의 위치와 상태, 크기를 지금보다 더 정확하게 파악할 것으로 기대되기 때문에 국내외에서 활발하게 연구되고 있다아직은 보완해야 할 점이 있지만 더 높은 정확도와 속도로 의료영상을 분할하는 인공지능 네트워크를 개발해 국내외 의료영상 분야를 선도할 수 있도록 노력하겠다고 밝혔다.

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