▲ 서울아산병원 융합의학과 김남국 교수

적은 수의 의료영상 데이터를 무한대로 생성해 진단의 정확성을 높일 수 있는 의료 기술이 개발됐다.

서울아산병원 융합의학과 김남국 교수팀은 펄린 노이즈 기법을 활용해 적은 수의 의료영상 데이터를 무한대로 만들어낼 수 있는 기법을 인공지능에 적용했다.

서울아산병원 영상의학과는 미만성 간질성 폐질환 환자의 고해상도 컴퓨터 단층촬용(HRCT) 영상에서 나타날 수 있는 5가지 병변 조직 패턴과 정상 조직 패턴 총 6가지의 조직 패턴 100개씩을 판독했다.

그 결과 기존의 데이터 증대 기법을 이용한 딥러닝 기반 인공지능 기술 대비 진단 정확도가 9% 정도 더 높은 약 90%인 것으로 나타났다.

또한 고해상도 컴퓨터단층촬영 영상 속 폐 병변과 정상 부분을 구분해내는 영역 분할에서도 전문의와 비교해 높은 정확도를 보였으며, 기존 인공지능 기술과 비교해서도 약 10% 정도 성능이 향상된 것으로 나타났다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번에 연구를 진행한 미만성 간질성 폐질환 외에도 여러 상황적 제약으로 많은 양의 의료 영상 데이터를 얻기 힘들었던 질환에 펄린 노이즈 데이터 증대 기법을 활용하면 의료용 인공지능 기술의 진단 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

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