'코로나19 영상진단' 정확성 획기적 개선 AI기술 개발

KAIST 예종철 교수 연구팀

KAIST(총장 신성철)는 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

연구진은 이 기술을 이용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과 영상 판독 전문가(69%) 보다 약 17% 더 우수한 정확성을 보였다고 강조했다.

최근 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)으로 세계 각국에서 확진자 수가 급증함에 따라 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 흉부 단순 방사선 촬영(CXR) 검사의 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.

이에 예 교수 연구팀은 자체 개발한 전처리(Preprocessing)와 국소 패치 기반 방식을 통해 이런 문제점을 해결했다. 적은 데이터 세트에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성(Heterogeneity)을 일관된 전처리 과정으로 정규화한 뒤 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냄으로써 이미지의 다양성을 확보했다.

또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 인공지능 기술인 `확률적 특징 지도 시각화' 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들고, 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.

예 교수는 "인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있고 이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것ˮ 이라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

KAIST 오유진·박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 'IEEE 트랜잭션 온 메디컬 이미징'(IEEE transactions on medical imaging)의 '영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월8일자 온라인 판에 게재됐다.


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