ETRI, 의료이미지 연구 경쟁력 전세계에 알렸다

[서울파이낸스 여용준 기자] 국내 연구진이 글로벌 의료이미지 학회에서 주최한 대회에서 세계 1위를 차지했다. 

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난달 6일부터 닷새간 국제의료영상컴퓨팅 및 인터벤션 학술대회(MICCAI) 행사의 일환으로 모로코 마라케시에서 열린 당뇨발 의료이미지 데이터를 활용해 AI 성능을 겨루는 대회(DFUC)에서 세계 1위를 차지해 글로벌 연구경쟁력을 알렸다고 6일 밝혔다.

올해 대회의 목표는 '당뇨발의 자기지도학습 기반 인스턴스 분할'이었다. 특히 라벨링 되지 않은 의료 데이터를 활용한 병변의 영역 분할이 주요 과제로 제시됐다. 

그동안 이 과제는 주로 지도학습을 통해 이뤄졌다. 하지만 지도학습은 수만 장 이상의 관련 사진 등 데이터가 필요하다는 단점이 있었다. 또 의료 데이터의 특성상 라벨링이 어렵고 비용이 많이 소요됐다.

이러한 단점 때문에 자기지도학습은 이 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 부상하고 있다. 자기지도학습은 적은 양의 데이터로도 병변의 영역을 잘 알아낼 수 있다. 또 자기지도학습 기반 인스턴스 분할은 같은 종류일지라도 병변을 개별 식별하고 그 경계를 정확하게 구분해 내는 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 기술들은 라벨이 없는 데이터에서 자동으로 병변을 분할해 내는 데 중요한 기여를 할 수 있다.

이처럼 당뇨병이나 각종 피부 질환 주요 병변의 정확한 영역을 찾아 의사가 진료할 때 치료 방법을 도울 수 있는 보조적 수단으로 큰 도움이 되고 있다. ETRI 연구팀은 대회 주최 측에서 제공한 2000여개의 테스트 데이터에 ETRI의 변형된 자기지도학습모델을 적용해 대회 최고 성적을 거뒀다. 

이 과제는 노인성 만성 질환인 욕창과 당뇨발 관리에 중점을 두고 있다. AI 기술을 적용한 의료 영상 분석 기술뿐 아니라 욕창 예방을 위한 섬유형 압력 매트, 당뇨발 진단을 위한 광학단층촬영(OCT), 테라헤르츠 기술을 활용한 당뇨발 수분도 측정 장비 개발을 진행하고 있다. 

이를 통해 연구진은 노인 만성 질환의 조기 진단과 치료를 위한 첨단 의료 솔루션을 제공하고 더 많은 의료 분야에 AI를 적용하고 글로벌 경쟁력을 더욱 강화할 계획이다.

이세형 ETRI 인공지능융합연구실 박사는 "이번 연구 성과를 기반으로 당뇨발 이미지를 분석하는 기술을 더욱 고도화할 뿐 아니라, 노인성 피부 질환 관리, 특히 욕창과 같은 만성 피부 질환 진단 및 예측 기술 개발에도 이 기술을 적용할 예정"이라고 말했다.

이번 챌린지에 수상된 논문은 의료 영상 분석 분야의 국제 학술지인 의료 이미지 분석에 게재될 예정이다. 

이번 대회에는 한국, 미국, 영국, 폴란드 등 7개국에서 12개 팀이 참가했다. ETRI 연구진은 기술력과 AI 모델을 통해 최고의 성과를 달성했다.

이 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행되는 '노인 만성 피부 질환 관리를 위한 XR 트윈 기술개발' 과제 및 광주광역시의 지방보조사업 지원의 일환으로 진행됐다.