분간 어려운 폐렴과 코로나19 환자..'AI'로 정확하게 찾아낸다

- DGIST 연구진, CT영상 분석 코로나19 폐렴 진단 AI 모델 개발

세균성폐렴과 코로나 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝 모델. 첫 번째 줄은 관심 값을 의미하며, 두 번째 줄은 입력 CT 슬라이스, 세 번째 줄은 관심영역 시각화, 네 번째 줄은 원본 영상과 관심영역을 함께 보인 시각화, 네 번째 줄은 관심영역을 폐 영역으로 국한한 시각화이다.[DGIST 제공] 박상현(오른쪽) 교수와 필립 치콘테 박사과정생.[DGIST제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇공학전공 박상현 교수팀이 영남대병원 안준홍 교수팀과 CT영상 내에 주요 병변들을 확인해 분간이 어려운 세균성폐렴과 코로나 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 30일 밝혔다.

폐렴이 악화되면 의사들은 CT 영상을 통해 환자의 상태를 살핀다. 정확한 CT 영상 분석을 위한 딥러닝 기술 적용 연구가 활발하지만 코로나19 폐렴과 세균성 폐렴을 정확히 구분하는 것엔 한계가 있었다. 특히 두 폐렴의 차이가 미미하고, 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하고 분류하는 것이 어려워, 최근 여러 분야에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 모델들도 성능이 제한적이었다.

박상현 교수팀은 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하지 않더라도 인공지능이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변들의 분류를 수행할 수 있는 모델을 새롭게 제안했다. 연구팀은 여러 사례들을 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 문제에 사용되던 다중인스턴스학습을 활용, 새로운 딥러닝 모델을 개발했다.

개발한 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6%의 정확도를 보였으며, 기존 제안됐던 다른 다중인스턴스학습 기법들의 성능을 크게 웃돌았다.

박상현(오른쪽) 교수와 필립 치콘테 박사과정생.[DGIST제공]

박상현 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 모델은 코로나19 진단 성능을 크게 향상시켜 주었을 뿐만 아니라, 다중인스턴스학습 인공지능 분야에도 큰 개선을 보였다”면서 “팬데믹 극복에 기여할 수 있을 것으로 기대되고, 향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 다양한 폐렴 진단에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구결과는 우수성을 인정받아 의료영상분석 관련 분야 국제학술지 ‘메디컬 이미지 애널리시스’ 8월 게재됐다.

nbgkoo@heraldcorp.com