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연세대 황도식 교수팀, 의료 인공지능 경진대회 crossMoDA 세계 1위
연세대 황도식 교수팀, 의료 인공지능 경진대회 crossMoDA 세계 1위
  • 최승우
  • 승인 2021.12.07 13:40
  • 댓글 0
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- 비지도 학습을 통한 MRI 영상에서의 전정신경초종 분할 챌린지 -
- 높은 분할 정확도로 의료 AI 분야 세계 최고 경쟁력 증명 -

연세대학교 황도식 교수(전기전자공학과) 연구팀(신형섭·김현규·전요한·김세원·어태준 연구원)은 의료 인공지능(AI) 분야 세계 최고 권위를 자랑하는 국제의료영상처리학회(MICCAI)가 개최한 의료 인공지능 경진대회 ‘Cross-Modality Domain Adaptation for Medical Image Segmentation (crossMoDA) Challenge’에서 세계 1위를 차지했다.

이번 챌린지는 차세대 인공지능 방법론으로 부각되고 있는 ‘비지도 학습(unsupervised learning)’을 통한 도메인 적응(domain adaptation) 기반 의료 영상 분할(medical image segmentation)을 주제로 열렸다.

도전 과제는 ‘MRI 영상에서의 전정신경초종(Vestibular Schwannoma) 분할’이었다. 전정신경초종은 뇌 신경에 생기는 양성 종양 중 전정신경 부위의 신경막세포에 생기는 종양으로서, 뇌와 청신경을 압박하며 심한 신경 증상을 유발할 수 있기에 조기 진단 및 정확한 추적(follow-up) 관찰이 중요하다.

의료 영상에서의 전정신경초종 분할을 위해 일반적으로 조영 증강 T1 강조 영상(contrast-enhance T1 MRI)이 사용돼 왔지만, 최근에는 고해상도 T2 강조 영상(high-resolution T2 MRI)이 보다 신뢰할 수 있고 안전한 대안으로 제시되고 있다. 

이번 챌린지는 조영 증강 T1 강조 영상으로 학습시킨 인공지능 모델을 고해상도 T2 강조 영상에 적용해 높은 성능의 전정신경초종 분할 모델을 개발하는 것을 목표로 했다. 인공지능 학습을 위한 의료 데이터 수집 및 라벨링(labeling) 문제를 극복할 수 있는 고난도의 비지도 학습 기반 도메인 적응을 주제로 했다는 점에서 상당한 의미가 있다.

챌린지는 올 3월부터 약 5개월 동안 진행됐으며, 전 세계 각국 341개 팀이 참여했다. 황도식 교수 연구팀은 도메인 변환(image translation) 및 자기 학습(self-training) 기반 네트워크를 구성해 비지도 학습의 한계를 극복하고 영상 분할 성능을 끌어올렸으며, 다른 팀들의 성능을 훨씬 뛰어넘는 높은 분할 정확도로 확실한 1위를 차지해 의료 AI 분야에서의 세계 최고 경쟁력을 증명했다. 부상으로는 NVIDIA에서 후원하는 최고급 그래픽 처리 장치인 NVIDIA RTX 3090이 수여된다.


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