GAN으로 합성된 흉부 X-ray를 활용한 의료 인공지능 교육 모델에 관한 사례 연구로

 이규빈, 윤예빈, 함소진(이상 정보통신공학과 3년)과  유원상 교수
 이규빈, 윤예빈, 함소진(이상 정보통신공학과 3년)과  유원상 교수

선문대 정보통신공학과 학생들이 지난 4일부터 6일까지 개최된 '2021 한국정보처리학회 추계학술발표대회(Annual Conference of KIPS)의 논문경진대회에서 장려상을 수상했다고 8일 밝혔다.

이번 대회에서 선문대 이규빈, 윤예빈, 함소진(이상 정보통신공학과·3학년) 3명과 프로메디우스는 작년 11월부터 올해 2월까지 진행한 ‘GAN으로 합성된 흉부 X-ray를 활용한 의료 인공지능 교육 모델에 관한 사례 연구’로 장려상 수상했다.

이들은 유원상 교수(정보통신공학과)가 이끄는 인공지능 영상처리 연구실(AIIP Lab)의 학부생 연구원들로 ‘WE-UP 기업연계 여성 공학교육 프로그램’의 지원을 받아 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 교육 모델의 사례를 제시했다.

왼쪽부터, X-RAY 흉부영상(비정상), Grad-CAM을 활용한 비정상 부위 시각화 이미지
왼쪽부터, X-RAY 흉부영상(비정상), Grad-CAM을 활용한 비정상 부위 시각화 이미지

인공지능을 활용한 의료 진단 관련 시장이 크게 성장하면서 병원, 대학 및 기업을 중심으로 국내외에서 활발한 연구가 진행되고 있지만 개인 정보 관리 등의 위험성으로 의료 데이터 활용이 어려운 실정이다. 이는 전문가를 양성 배출해야 하는 교육 현장에도 영향을 미치고 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 의료 인공지능 대표 기업인 프로메디우스로부터 제공받은 흉부 X-ray 합성 영상을 사용한 의료 인공지능 교육 모델을 개발하고 시험했다.

유원상 교수는 “합성 의료 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델이 현장에서 성공적으로 실험한 사례는 앞으로 흉부 X-ray 뿐만 아니라 MRI, CT 등 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 제시했다”면서 “다양한 의료 인공지능 교육 모델을 지속해서 개발해 나갈 것”이라고 밝혔다.

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