인하대, 의료영상 암·세포 픽셀 단위 정밀 예측기술 개발

피부경·현미경·초음파 등 다른 특성 가진 모달리티 병변 분석
컴퓨터 비전 분야 세계 최고 수준 학술대회 ‘CVPR’ 게재 성과

(좌측부터)인하대 시각인공지능 연구실 소속 남주현 박사과정생, 누르 수리자 샤즈와니(Nur Suriza Syazwany) 박사과정생, 김수정 박사과정생, 이상철 전기컴퓨터공학과 교수/제공=인하대

인하대학교 이상철 전기컴퓨터공학과 교수가 이끄는 시각인공지능 연구실이 의료영상에서 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다.

인하대 시각인공지능 연구실 소속 남주현 박사과정 학생은 '다중 스케일-주파수 주의 매커니즘을 이용한 모달리티 및 도메인 일반화 가능한 의료영상 분할'(Modality-agnostic domain generalizable medical image segmentation by multi-frequency in multi-scale attention)' 주제의 논문을 통해 의료영상 분할 인공지능 모델인 'MADGNet'을 개발했다고 30일 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 문제에 있어 세계 동종 경쟁연구팀의 기술보다 큰 성능 향상을 보였다는 게 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 가지던 것과 다르게 모달리티 간 주파수 분포가 더 크다는 점에서 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 CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)에 게재됐다. CVPR은 세계적인 컴퓨터 비전 연구자들이 모이는 주요 행사로, 높은 수준의 연구 성과를 보고하는 장으로도 손꼽힌다.

남주현 학생은 오는 6월 미국 시애틀에서 열리는 'CVPR 2024(IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference)'에서 해당 논문을 발표할 예정이다.

한편, 시각인공지능 연구실은 최근 의료 영상과 생체 신호 등 미래 헬스케어 전반에 관련된 핵심 연구를 수행하고 있다. 인공지능 분야에서 세계 수준의 학술대회(BMVC·ICIP)와 저널(Elsevier CVIU·Elsevier PR)에 다양한 분야의 논문을 발표하는 등 주목할 만한 성과를 내고 있다.

지도교수인 이상철 인하대 전기컴퓨터공학과 교수는 "이번에 개발한 기술은 기존 의료영상의 병변 분할 기술에 있어 벤치마크될 가능성이 클 것으로 전망된다"며 "인공지능·컴퓨터 비전 분야에서 세계 최고 수준의 연구 결과를 이끌어 낸 성과로, 앞으로도 지속해서 학계를 선도하는 연구를 수행하고, 양질의 교육환경을 조성하도록 최선을 다하겠다"고 말했다. 인천=주관철 기자 orca2424002@