국내 교수팀이 인공지능 기반 의료영상 처리 실력을 국제적으로 인정받았다.

최근 인공지능을 활용해 CT나 MRI 등 의료영상을 분석하는 기술 연구가 전 세계적으로 활발하게 진행되고 있는 가운데 서울아산병원 의료영상지능실현연구실은 최근 스페인 그라나다에서 개최한 ‘국제 인공지능 의료영상 분할 대회’에서 2위를 차지한 것이다.

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

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

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 매우 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 의료영상지능실현연구실(MI2RL, Medical Imaging Intelligent Reality Lab)은 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 대회에 참가했다.

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

[사진] 인공지능 네트워크로 분할한 폐 의료영상 사진. 초록색 선은 실제 폐 영역을 의미하며, 빨간색 선은 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 네트워크가 분할한 폐 영역을 의미한다.

김남국 교수는 “의료영상 분할 분야가 발전되면 종양 등 질환의 위치와 상태, 크기를 지금보다 더 정확하게 파악할 것으로 기대되기 때문에 국내외에서 활발하게 연구되고 있다”며, “아직은 보완해야 할 점이 있지만 더 높은 정확도와 속도로 의료영상을 분할하는 인공지능 네트워크를 개발해 국내외 의료영상 분야를 선도할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.