인공지능(AI)을 이용한 이미지합성 기술로 고품질의 관절염 X선 영상을 얻을 수 있게 됐다.
서울대병원 정형외과 노두현 교수팀(최병선 전임의, 인공지능 연구소 안건 학생)은 인공지능인 생성적 적대 신경망을 이용해 전문의도 구별하기 어려운 수준의 무릎관절염 X선 이미지 생성 모델을 개발했다고 미국정형외과학회지(Journal of Orthopaedic Research)에 발표했다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 사람의 눈에 매우 사실적이고 현실적인 이미지를 생성하는 대표적인 합성 데이터 기술이다. 가짜 데이터를 생산하는 생성기(機)와 진짜와 가짜를 구분하는 판별기(機)가 경쟁해 진짜와 흡사한 가짜 데이터를 생성한다.
교수팀은 관절염환자 1만명의 무릎 X선 이미지를 분석해 적대 신경망을 개발했다.
영상 2천장 이상을 이용해 신뢰도 높은 이미지를 만들자 원본과 구별이 어려울 정도였다.
이어 실제 영상과 생성 이미지 각 50개씩 섞은 100장을 정형외과 전문의 2명, 컴퓨터 비전 전문가 2명, 영상의학과 전문의 1명으로부터 분석받았다.
그 결과, 정확도는 각각 34%, 44%, 46%, 57%, 50%로 나타났다. 교수팀에 따르면 전문의도 실제와 생성물을 확실하게 구별하기 힘들다는 것을 보여주는 결과다.
또한 질병 고유의 해부학적 특성이나 윤곽선, 뼈 테두리, 관절 등의 이미지 품질 분석에서도 실제와 매우 유사한 것으로 나타났다.
교수팀은 이번 연구결과에 대해 "심층학습(Deep Learning) 중 생성적 적대 신경망을 이용해 전문가도 구분하기 힘든 합성 익명 데이터를 만들었다는 점에서 의의가 있다"고 설명했다.
