인하대, 의료영상 암·세포 픽셀 단위 정밀 예측 기술 개발

인하대는 최근 이상철 전기컴퓨터공학과 교수가 이끄는 시각인공지능연구실이 의료영상에서 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

인하대 시각인공지능연구실은 최근 의료영상과 생체신호 등 미래 헬스케어 전반에 관련한 핵심 연구를 수행하고 있다. 그 결과 인공지능 분야에서 세계 수준의 학술대회(BMVC·ICIP)와 저널(Elsevier CVIU·Elsevier PR)에 다양한 분야의 논문을 발표하는 등 주목할 만한 성과를 내고 있다.

인하대 시각인공지능연구실 소속 남주현 박사과정 학생은 ‘다중 스케일-주파수 주의 매커니즘을 이용한 모달리티 및 도메인 일반화 가능한 의료영상 분할’이라는 주제의 논문을 통해 의료영상 분할 인공지능 모델인 ‘MADGNet’을 개발했다고 밝혔다.

MADGNet은 의료영상 분야의 피부경·현미경·초음파·내시경·CT 등 다양한 모달리티에 대한 병변 분석 기술로 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있다.

각 모달리티는 서로 다른 특성을 가지고 있다.  MADGNet은 모달리티 간 도메인 차이가 큰 데이터셋에서의 병변 분할 문제에서 세계 동종 경쟁 연구팀의 기술보다 큰 성능 향상을 보였다는 것이 남주현 학생의 설명이다.

도메인 차이는 기존에 보유한 데이터와 새롭게 취득한 데이터의 분포에서 발생할 수 있는 간극을 말한다.

이 같은 연구 결과는 지금까지 심층신경망 모델이 다양한 병변 크기 정보에만 관심을 갖던 것과 다르게 모달리티 간 주파수 분포가 더 크다는 점에 착안해 얻은 성과다.

연구 결과가 담긴 논문에는 남주현 학생을 포함해 누르 수리자 샤즈와니(Nur Suriza Syazwany) 박사과정 학생, 김수정 박사과정 학생, 이상철 교수가 저자로 참여했다.

논문은 컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 수준 학술대회인 CVPR에 게재됐다. CVPR는 세계적 컴퓨터 비전 연구자들이 모이는 주요 행사로, 높은 수준의 연구 성과를 보고하는 장으로도 손꼽힌다.