국내 연구팀, 딥러닝 기반 캡슐 내시경 개발

국내 연구팀, 딥러닝 기반 캡슐 내시경 개발: 오영주 / 기사승인 : 2021-04-05 02:02:47

병원에서 하는 여러가지 검사 중, 유독 거부감이 있는 몇 가지가 있다. 그 중 하나인 내시경은 카메라가 달린 기다란 연성케이블을 사람의 입 또는 항문을 통해 사람의 위나 대장 내부로 깊이 넣고 모니터를 통해 건강검진을 한다.

내시경은 장기의 건강상태를 시각적으로 볼 수 있는 필수 검사이지만, 여러가지 이유로 사람들이 꺼려하고 두려워하기 마련이다.

우선, 검사를 하는 과정에서 의사를 포함한 타인이 나의 신체를 접촉하고 다룬다는 점에서 거부감과 수치스러움이 따른다. 또한, 내시경의 과정이 매우 고통스럽다,

많은 사람이 내시경을 쉽게 극복하기 위해서 수면 내시경을 선호하는 편이다. 하지만, 이 또한 그들의 문제에 완벽한 대안은 되지 못한다.

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이에, 포스텍과 가톨릭대학교의 의생명공학 합동 연구팀이 인공지능 기반의 캡슐 내시경을 개발했다. 캡슐 내시경은 알약 모양의 초소형 캡슐로 입으로 삼켜 식도, 위, 소장 등의 사진을 촬영해준다. 사람이 음식을 섭취하고 변으로 나오기까지의 8-12시간 동안, 초당 몇 십 장의 이미지를 찍어 데이터 셋을 만든다. 또한, 캡슐이 매우 작고 무선이기 때문에, 기존의 내시경이 관찰하지 못했던 원인 모를 질병들을 검출할 수 있다.

캡슐 내시경은 식도를 넘어가는 순간부터 사진을 연속적으로 촬영한다. 그리고 사진이 입력으로 들어옴과 동시에 딥러닝 모델을 통해서 질병의 유무를 가려낸다.

딥러닝 모델은 두가지가 쓰였는데, 하나는 출혈 및 소장의 궤양을 판별하는 모델이고, 다른 하나는 단순하게 전체적인 신체의 상태가 정상인지 비정상인지를 구분하는 모델이다. 해당 모델에 사용된 딥러닝 알고리즘은 인간보다 빠르고 정확하게 장기의 건강을 파악할 수 있다.

이 알고리즘은 영상 분석 특화 딥러닝 기법 중에 하나인 VGGNet 기반의 CNN(컨벌루션 인공 신경망)을 기반으로 영상을 분류하고 학습시켰다. 그 결과 96% 이상의 높은 정확도를 보였으며, 현재 99% 이상의 정확도를 목표로 개발 중이다.

현재 단계에서는 궤양이나 혹이 작거나 촬영된 숫자가 적을 경우에 오진의 확률이 있다는 한계가 있지만, 그 가능성은 무궁무진하다.