DGIST, CT영상 분석 코로나19의 폐렴 진단하는 AI 모델 개발

대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양)은 박상현 로봇공학전공 교수팀이 안준홍 영남대병원 교수팀과 공동으로 CT영상 주요 병변을 확인해 분간이 어려운 세균성 폐렴과 코로나19 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 30일 밝혔다. 코로나19로 인해 발생하는 폐렴 뿐 아니라 여러 폐렴 진단에 활용 가능할 것으로 기대된다.

박상현 DGIST 로봇공학전공 교수(오른쪽)와 필립치콘테 박사과정생. 이들은 CT영상을 분석해 코로나19의 페렴과 세균성 폐렴을 자동으로 분류하는 딥러닝 모델을 개발했다.
<박상현 DGIST 로봇공학전공 교수(오른쪽)와 필립치콘테 박사과정생. 이들은 CT영상을 분석해 코로나19의 페렴과 세균성 폐렴을 자동으로 분류하는 딥러닝 모델을 개발했다.>

폐렴이 악화되면 의사는 CT 영상을 통해 환자 상태를 살핀다. 정확한 CT 영상 분석을 위한 딥러닝 기술 적용 연구가 활발하지만 코로나19 폐렴과 세균성 폐렴을 정확히 구분하기는 어렵다.

박 교수팀은 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하지 않더라도 인공지능(AI)이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변을 분류할 수 있는 새로운 모델을 제안했다. 여러 사례를 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 문제에 사용되던 '다중인스턴스학습' 기법을 활용, 새로운 딥러닝 모델을 개발했다.

딥러닝 모델 구조
<딥러닝 모델 구조>

모델 성능 향상을 위해 CT 영상에서 폐렴 병변의 위치를 집중적으로 확인할 수 있는 '어텐션(Attention) 모듈'을 접목시켰다. 새롭게 개발한 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6% 정확도를 보였다.

박상현 교수는 “개발한 모델은 코로나19 진단 성능을 크게 향상시켰을 뿐만 아니라, 다중인스턴스학습 AI 분야에도 큰 개선을 보인 모델이다. 향후 다양한 폐렴 진단에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 그 우수성을 인정받아 최근 의료영상분석 관련 분야 최상위 저널인 '메디컬 이미지 아날리시스(Medical Image Analysis)'에 게재됐다.

제안한 모델이 관심 갖는 부분을 시각화한 결과
<제안한 모델이 관심 갖는 부분을 시각화한 결과>

대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com