인공지능(AI) 기업 제이엘케이가 ‘패치 정합을 이용한 학습 데이터 증가 장치 및 방법’에 대한 국내 특허를 등록했다고 2일 공시를 통해 밝혔다.
이번 특허는 다양한 의료 영상 취득 장비와 환경의 차이로 인한 영상 품질의 차이를 극복하고, 나아가 데이터가 적은 특수 질환에 대해서도 유효한 학습 데이터를 확보하고 인공지능 학습 성능을 개선할 수 있는 기술이다.
의료 현장에서 암 환자의 진단 및 치료를 위해 의료진의 판단이 필요한 경우 조직병리 영상이 많이 사용된다. 이러한 조직병리 영상에서 인공지능이 세포 모양이나 조직 형태를 인식하고 구분하도록 하기 위해서는 대량의 조직병리 영상 학습데이터를 확보해 인공신경망에 입력하는 것이 중요하다. 하지만 조직 구조를 더 잘 보이게 하기 위해 조직을 염색하는 과정과 염색된 조직영상을 취득하는 기기가 다양하다보니 영상 품질의 차이가 발생하기도 하다. 게다가 데이터 양도 충분하지 않으면 높은 정확도의 인공지능을 만들기가 어렵다.
제이엘케이는 이러한 환경에서도 의료영상에서 병변 영역과 겹치는 비율을 분석해 이미지의 크기 조절과 다중 각도의 회전 영상을 기반으로 복수의 부분 영상의 학습 데이터를 만들었다. 클러스터링 기법, 히스토그램 분석과 인공신경망을 포함한 단계를 거쳐 학습 성능 개선에 유효한 부분을 증가시켜 학습 성능 개선과 높은 정확도를 확보하기 위한 기술을 개발했다.
제이엘케이 관계자는 "MRI, CT, X-Ray, 내시경 등 의료 현장에서 사용되는 다양한 영상에도 적용가능하고, 희귀질환과 같이 적은 양의 의료 영상에 대해서도 정량적인 데이터 분석 기술을 바탕으로 충분한 학습 데이터를 구축할 수 있다"며 "환자의 뇌 질환 및 암의 예후를 더욱 정밀하게 예측하기 위해 의료 인공지능 솔루션 개발 및 고도화에 활용될 수 있다"고 말했다.
석지헌 머니투데이방송 MTN 기자