DGIST(총장 국양) 로봇공학전공 박상현 교수팀과 영남대병원 안준홍 교수팀이 CT영상 분석으로 세균성 폐렴과 코로나19를 진단하는 인공지능 모델 개발에 성공했다고 30일 밝혔다.
DGIST는 로봇공학전공 박상현 교수팀과 영남대병원 안준홍 교수팀이 CT영상 내에 주요 병변들을 확인해 분간이 어려운 세균성폐렴과 코로나 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발해 폐렴 진단분야 발전에 획기적인 기여가 기대되고 있다.
 ▲ DGIST 로봇공학전공 박상현 교수(우)와 필립 치콘테(Philip Chikontwe) 박사과정생(좌) (C) DGIST |
폐렴이 악화되면 의사들은 CT 영상을 통해 환자의 상태를 살피는데 세균성폐렴과 코로나19 폐렴의 차이가 미미하고, 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하고 분류하는 것이 어려웠다.
이에 박상현 교수팀은 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하지 않더라도 인공지능이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변들을 주목하여 분류를 수행할 수 있는 모델을 새롭게 제안했다.
새롭게 개발한 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6%의 정확도를 보였으며, 기존에 제안됐던 다른 다중 인스턴스학습 기법들의 성능을 크게 웃돈 것으로 확인된다.
박상현 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 모델은 코로나19 진단 성능을 크게 향상시켜 주었을 뿐만 아니라, 다중인스턴스학습 인공지능 분야에도 큰 개선을 보인 모델”이라고 설명하며 “팬데믹 극복에 기여와 함께 향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 다양한 폐렴 진단에 활용될 수 있을 것”이라는 기대를 전했다.
<아래는 구글번역기로 번역한 기사 전문이다.>
DGIST (President Yang Kook) announced on the 30th that a team led by Professor Sang-Hyun Park of the Department of Robotics and Professor Jun-Hong Ahn of Yeungnam University Hospital has succeeded in developing an artificial intelligence model for diagnosing pneumonia and Corona 19 through CT image analysis.
In DGIST, Professor Sang-Hyun Park's team in the Department of Robotics and Professor Jun-Hong Ahn's team at Yeungnam University Hospital developed a deep learning model that can automatically classify patients with bacterial pneumonia and coronavirus, which are difficult to distinguish by identifying major lesions in CT images, making a significant contribution to the development of the pneumonia diagnosis field. It is expected.
When pneumonia worsens, doctors check the patient's condition through CT images, but the difference between bacterial pneumonia and COVID-19 pneumonia is insignificant, and it is difficult to identify and classify the lesions in the 3D image one by one.
Accordingly, Professor Sang-Hyun Park's team proposed a new model in which artificial intelligence can automatically focus on major lesions in a CT image and perform classification without checking the lesions in the 3D image individually.
The newly developed deep learning model finally showed an accuracy of 98.6% in diagnosing COVID-19, and it is confirmed that the performance of other multi-instance learning methods that have been proposed before is greatly exceeded.
Professor Sang-Hyun Park explained, “The model developed through this study not only greatly improved the diagnostic performance of COVID-19, but also showed a significant improvement in the field of multi-instance learning artificial intelligence.” If the technology is further improved, it can be used to diagnose various pneumonias.”
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