AI 기반 의료 영상 분석 솔루션
(MCV V1)이란?
GBPL의 새로운 AI 영상 분석 솔루션(MCV V1)은 컴퓨터 비전(CV) 기술을 활용하여 X-ray 영상을 분석하고, 폐 질환 및 이상 징후를 자동으로 감지하여 의료 전문가의 진단을 지원하는 솔루션입니다.
본 솔루션은 최신 딥러닝 모델을 적용하여 높은 정확도로 질환을 식별하여, 의료 현장에서 빠르고 효율적인 진단을 가능하게 합니다.

  • Medical Image Analysis

    의료 영상 분석

    Chest_X-ray 이미지를 자동으로 분류 및 이상 여부 감지

  • Deep Learning-based Diagnostic Support

    딥러닝 기반 진단 지원

    ResNet50 모델과 ViT 모델을 활용한 특징 추출 및 분석

  • Real-time Diagnosis Capability

    실시간 진단 가능

    빠른 분석 속도를 통해 실시간 의료진 지원 가능

  • Accuracy Improvement

    정확도 향상

    · Batch Normalization, ReLU 활성화 함수 등 최적화 기법 적용
    · HeatMap을 활용한 폐렴 특징 시각화
    · 다중 레이블 폐렴 진단

  • Abnormality Detection

    이상 징후 감지

    바이러스성 폐렴, 박테리아성 폐렴, 진균성 폐렴 등 다양한 폐렴 유형을 딥러닝 알고리즘을 활용하여 감지

  • Various Decision-making Applications

    다양한 알고리즘 기법 적용

    Hybrid Model 적용 ResNet50 + ViT(Vision Transformer)

영상 분석 솔루션의 데이터 활용 절차
데이터 수집
데이터 유형 - 흉부 X-ray 이미지 데이터
- 폐렴, 결핵, 기타 폐 질환을 포함한 의료 영상 데이터
- 추가적으로 확보된 AI Hub 및 의료기관 제공 데이터
데이터 규모 - 총 37,500여개의 X-ray 영상 데이터
- 다수의 의료 연구기관 및 공공 데이터셋 활용
데이터 출처 - 국내/외 의료기관 및 연구소에서 제공하는 환자 X-ray 영상
- AI Hub 및 공개 의료 데이터셋을 통한 보완
데이터 전처리
크기 조정 모델 입력 크기에 맞춰 X-ray 영상(256x256, 512x512)으로 정규화
정규화 픽셀 값을 0~1 범위로 변환하여 모델 학습 및 최적화
노이즈 제거 필터링 및 히스토그램 균등화를 통해 이미지 품질 향상
데이터 증강 다양한 촬영 조건에서도 일반화된 학습이 가능하도록 랜덤 크롭, 밝기 조절, 회전 등 적용
이상 데이터 제거 의료 전문가의 검토를 거쳐 품질이 낮거나 잘못된 레이블이 있는 데이터를 필터링
영상 분석 솔루션 적용 기술

  • TensorFlow | Keras

    고성능 연산 기능과 직관적인 API 활용

  • Hybrid Model (ResNet50 + ViT) 모델 적용

    고성능 모델을 활용하여 폐 질환 감지

  • Dropout, Batch Normalization, 클래스 변경 등

    성능 향상 및 안정성 개선

  • Random Cropping, 이미지 스케일링 및 회전 적용

    일관된 성능 유지

  • GPU 기반(A6000 * 2), Conda 24.x, Cuda 12.4 활용

    빠른 처리 및 모델 학습 시간 단축

기대 효과

  • 의료진
    업무 경감

    AI 기반 분석을 통해 의료진의 보다
    신속하고 정확한 진단 수행이 가능

  • 진단 정확도
    향상

    기존 수작업 분석 대비 높은 정밀도를 제공

  • 의료 접근성
    확대

    자동화된 분석을 통해 의료 서비스가
    부족한 지역에서도 활용 가능

  • AI 기반
    연구 지원

    추가적인 의료 영상 데이터 연구 및 학습 가능