황도식 교수-래빗 공동 연구팀, 캡슐 내시경 영상 진단 AI 경진대회 ‘1위’

소장 내 병변(궤양, 림프종, 종괴, 출혈) 검출 과제 1위 달성

전기전자공학과 황도식 교수팀과 의료 데이터 분석 및 진단 소프트웨어 스타트업 래빗(대표 어태준) 공동 연구팀이 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주최한 캡슐 내시경 ‘병변 검출 AI 경진대회’에서 최종 1위를 차지했다.

이번 대회는 ‘장기 표면을 촬영한 캡슐 내시경 영상에서의 병변 검출’을 도전 과제로 진행됐다. 소장 내시경 검사에서 빈번히 관찰되는 궤양, 림프종, 종괴, 출혈을 캡슐 내시경 영상 분석을 통해 검출하는 것이다. CT, MRI 등의 단층 촬영 의료 영상과는 달리, 내시경 영상은 낮은 해상도, 잦은 움직임, 장기 내 이물질 등의 이유로 병변 검출의 난이도가 매우 높다. 특히, 캡슐 내시경 영상은 알약 형태의 캡슐이 장기를 돌아다니며 영상을 촬영하는 최고 난이도 기술로서 병변 검출을 위해 매우 높은 수준의 영상 분석 기술을 필요로 한다.

연구팀은 통상적으로 사용하는 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN) 대신에 스윈 트랜스포머(swin transformer)를 백본(backbone) 네트워크로 사용함으로써 높은 병변 검출 성능을 달성했으며, 또한 YOLOv5x, YOLOR 모델 등 다양한 모델의 장점을 종합할 수 있도록 Weighted Box Fusion (WBF) 방식으로 앙상블을 수행해 모델의 성능을 크게 개선했다. 수백만 영상 프레임 중 병변이 있는 프레임만 신속히 선별해 주기 때문에 진단 속도와 정확도 향상 측면에서 그 의미가 매우 크다.

이번 AI 경진대회는 11월 15일부터 12월 6일까지 약 3주 동안 진행됐으며, 국내외 총 250개 팀이 참여했다. 래빗의 어태준 대표는 “이번 대회를 통해 내시경 데이터 분석에 있어서 국내 최고의 기술력을 보유하고 있음을 확인했고, 향후 글로벌 의료 시장에서 경쟁 가능한 기술력을 갖춰 나가겠다.”며 우승 소감을 밝혔다. 부상으로는 500만 원의 상금이 수여된다.