Vision AI
CT 이미지 질환 분석
뇌, 폐, 복부 등 다양한 기관의 CT 영상을 분석하여 폐 병변, 뇌동맥 이상, 복부 장기 질환 등 12가지 질환을 탐지하고, 해당 부위 마스크와 이상 여부를 함께 제시하는 AI 진단 보조 시스템입니다.
산업분야
의료
도입비용
650만원
도입기간
1개월
발주처
OO메디컬
작동 프로세스
CT 이미지 입력: 촬영된 CT 파일을 이미지 포맷으로 변환하여 AI 모델에 입력합니다.
AI 분석: AI 모델이 CT 이미지를 분석하여 폐 병변, 뇌동맥 등 12가지 질환을 인식하고 부위를 특정합니다.
진단 보조: 주요 소견에 대해 정상, 비정상 여부를 분석해 정보를 제공합니다. 제공된 소견의 조합으로 주요 질환의 진료를 보조합니다.
주요 모델 특징
Interactive SAM 기반 마스크 라벨링 보조: 초기 라벨링 단계에서 연구자 입력을 기반으로 SAM이 유사한 영역을 확장해주어, 빠르고 정확한 마스크 생성 보조 기능을 제공합니다.
Albumentations 활용 증강 전략 적용: CT 영상의 다양한 노이즈, 대비 변화, 회전/스케일 변화 등을 반영한 증강 기법을 적용해, 모델이 여러 의료기관의 CT 화질 차이에도 강인하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다.
ResNet-34 인코더 기반 U-Net 구조: ImageNet 사전학습된 ResNet-34를 인코더로 사용한 U-Net 아키텍처로, 기관/병변 영역을 픽셀 단위로 세분화하고 이상 병변 윤곽을 정밀하게 그려냅니다.
멀티태스크 병변 탐지 + 이상 여부 분류: 하나의 네트워크가 각 기관별 병변 위치를 탐지 (마스크 + 바운딩 박스) 하고, 동시에 그 부위가 정상인지 비정상인지 이상 여부를 분류하도록 학습됩니다.
효율적 하드웨어 최적화: GPU 서버 또는 병원 내부 워크스테이션 환경에서 INT8 양자화, 모델 경량화, 병렬 처리 등을 적용하여 빠른 실시간 판독이 가능하게 설계되었습니다.
질환 인식 정확도
93.7 %
병변 탐지 성능(mAP)
이상 여부 분류 정확도
진단 보조를 통한 질환 예측 정확도 향상
AI는 폐 병변, 뇌동맥 등 12가지 질환을 동시에 탐지할 수 있습니다. 대규모 데이터셋 기반 모델로 평균 95% 이상의 정확도로 질환 여부를 판단하여, 방사선 전문의의 진단을 확실하게 보조할 수 있습니다.
진단 속도 개선
방사선 전문의 1명당 CT 판독 시간은 평균 10-15분, AI의 자동 판독 시간은 평균 5-10초로, 최대 100배 이상 빠른 진단을 보장합니다.
이를 통해 응급 상황에서 조기 경고를 제공하여 환자 처치까지의 시간을 수 분에서 수십 분 단축할 수 있습니다.
활용 분야
종합 영상 진단 플랫폼 통합: CT + X-ray + MRI 등 다양한 영상 모달리티를 하나의 통합 플랫폼에서 자동 판독하도록 확장 가능.
치료 계획 보조 도구: 병변의 3D 마스크 정보를 활용해 수술/중재 시뮬레이션, 방사선 치료 계획 보조 등에 응용 가능.
임상 연구 데이터 생성 보조: 대규모 환자군의 CT 이미지에서 병변 빈도, 진행 추이 분석 등을 자동화해 임상 연구 보조 도구로 활용.
원격 영상 판독 서비스: 의료 자원이 부족한 지역/클리닉에서도 CT 촬영 후 AI 판독 결과를 의사에게 리포트 형태로 전달하는 원격 진단 시스템으로 활용.