대구경북과학기술원(DGIST)은 로봇공학전공 박상현 교수팀이 컴퓨터단층촬영(CT) 영상 분석으로 세균성 폐렴과 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 환자를 자동으로 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 30일 밝혔다.

박 교수팀은 영남대병원 안준홍 교수팀과 함께 인공지능을 활용해 폐렴 진단을 진단하는 새로운 기술을 개발했다.

폐렴 진단 분야에서 CT 영상 분석을 위한 딥러닝 기술 적용 연구가 활발하지만, 코로나19 폐렴과 세균성 폐렴을 정확히 구분하는 데 한계가 있다.

두 폐렴에 차이가 미미하고 3차원 CT 영상 내 병변들을 일일이 확인하고 분류하기가 어렵기 때문이다.

박 교수팀은 의사가 일일이 확인하지 않더라도 인공지능이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변들을 주목해 분류를 수행하는 모델을 제안했다.

여러 사례를 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 '멀티플 인스턴스 러닝'을 활용해 새로운 딥러닝 모델을 개발했다.

또 이 모델 성능 향상을 위해 CT 영상에서 폐렴 병변들 위치를 집중적으로 확인할 수 있는 어텐션 모듈을 접목하고, 콘트라스티브 러닝을 이용해 환자별 특징 추출 성능을 극대화했다.

새로 개발한 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6% 정확도를 보였고, 기존에 제안된 다른 딥러닝 기법들 성능을 크게 웃돌았다고 연구팀은 밝혔다.

박 교수는 "이번에 개발한 모델은 팬데믹 극복에 기여할 뿐 아니라 다양한 폐렴 진단에 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

연구 결과는 지난달 국제학술지인 '메디컬 이미지 어날리시스'에 실렸다.