아주대와 한국전자통신연구원(ETRI) 대경권연구센터 연구팀이 ‘2022 국제의료영상처리학회(MICCAI)’에서 개최한 경진대회 중 하나인 ‘엔도스코픽 비전 챌린지(ENDOSCOPIC VISION Challenge)에서 2위를 차지했다. 해당 연구 내용은 올 10월 국제 저명 학술지에 게재됐다.

해당 성과의 주인공은 한국전자통신연구원에 위촉 연구원으로 파견된 우리 학교 대학원 분자과학기술학과 박사과정의 장용은∙권민주 학생(지도교수: 의과대학 생리학교실/대학원 분자과학기술학과 이광 교수)과 한국전자통신연구원의 김광주 선임 연구원이다. 

공동 연구팀은 지난해 9월 ‘2022 국제의료영상처리학회(MICCAI)’의 일환으로 열린 경진대회 ‘엔도스코픽 비전 챌린지(ENDOSCOPIC VISION Challenge)의 SurgT-a challenge for tissue tracking in surgery 부문에서 2위에 올랐다. 대회 후원은 Intuitive surgical, NVIDIA가 맡았다. 

싱가포르에서 진행된 이번 경진대회에는 미국 빅테크 기업 NVIDIA, 캐나다 토론토대, 영국 킹스칼리지, 런던대, 벨기에 루벤가톨릭대, 싱가포르의 싱가포르국립대(NUS) 등 세계 유수의 연구원·기업팀이 참여해 열띤 경쟁을 펼쳤다. 

이번 경진대회에서는 외과수술 영상 내 조직의 일부 영역을 추적하는 알고리즘을 개발하는 과제가 주어졌다. 단, 학습용 영상 데이터에는 정답이 없고 검증용 영상 데이터에는 정답이 있는 자가학습 방법(self-supervised learning)을 이용해야 하는 것이 관건이었다. 외과수술 영상 내 조직의 일부 영역을 특정할 특징 추출 작업은 매우 어려운 과제다. 대회 1위는 일본의 AI 수술 관련 기업 Jmees가, 3위는 캐나다의 토론토대 연구팀이 각각 수상했다. 

아주대∙한국전자통신연구원 연구팀은 비지도학습 방법(unsupervised learning)을 활용한 추적 알고리즘인 UDT(Unsupervised Deep Tracking) 모델을 응용하여 외과수술 영상 내 일부 조직의 특정 영역에 대해 스스로 정답을 만들어 학습하는 데 주력했다. 

연구팀은 이번에 발표한 기술이 앞으로 문제를 스스로 인지해 가설을 만들고 검증하여 인공지능 기술로 확장하는데 기여할 것으로 기대된다고 밝혔다. 나아가 최소한의 데이터만으로도 스스로 학습하여 발전하는 인공지능 시스템 개발에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것으로 보고 있다.

공동 연구팀의 연구 내용은 의학 및 생물학 이미지 분석 분야의 저명 학술지인 <메디컬 이미지 애널러시스(Medical Image Analysis, IF: 13. 8)> 올 10월자에 게재됐다. 

* 위 사진 설명 - 아주대 대학원 분자과학기술학과 장용은, 권민준, ETRI 김광주 선임연구원, 아주대 이광 교수

* 아래 사진 설명 - 외과 수술 영상을 활용한 조직 내 일부 영역 추적 기술 예시