데이터를 무제한으로 증대시켜 영상진단 정확도를 높일 수 있는 기술이 개발됐다.

서울아산병원 융합의학과 김남국 교수팀은 펄린 노이즈를 활용해 의료영상 데이터를 무한대로 만들어낼 수 있는 기법을 인공지능에 적용한 결과, 미만성 간질성 폐질환 진단 정확도가 약 90%로 기존보다 크게 높아졌다고 사이언티픽 리포트(Scientific Report)에 발표했다.

펄린 노이즈(perlin noise)란 자연 현상의 복잡계 이론을 기반으로 게임이나 영화에서 풀숲, 구름, 울퉁불퉁한 언덕을 자연스럽게 구현해내기 위한 컴퓨터 그래픽으로, 비슷한 화면을 계속 만들어내는 기술이다.

기존에도 의료영상을 약간 변형시켜 학습시키는 데이터 증대기술은 있었지만 데 무제한으로 만들어낼 수 없었다.

교수팀은 이 기술을 미만성 간질성 폐질환의 조기 진단에 활용해 보았다.

폐포 사이 간질 조직이 손상돼 점점 숨쉬기 어려워지는 이 질환은 인공지능 진단법을 도입했지만 학습데이터가 부족해서 정확도를 높이는데 한계가 있었다.

교수팀은 미만성 간질성 폐질환자의 고해상도 컴퓨터단층촬영(HRCT) 영상에서 나타나는 5가지 병변 조직과 1가지 정상 조직 패턴 등 총 6가지의 조직 패턴 100개씩을 판독했다.

이를 펄린 노이즈 데이터 증대기업으로 무한대의 의료영상 데이터를 만들어 인공지능 기술에 학습시켰다.

그 결과, 진단 정확도가 90%로 나타났다. 이는 기존 데이터 증대기술을 이용한 인공지능 기술에 비해 9% 높아진 수치다.

또한 HRCT 영상 속 폐 병변과 정상 부분을 구별하는 정확도 역시 10% 높았으며 전문의 보다도 높은 것으로 나타났다.
 

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