오늘은 치매나 뇌졸중과 같은 뇌질환을 진단하는 인공지능 AI 학습데이터를 어떻게 만드는지에 대하여 함께 알아보려고 합니다.
뇌의 구조와 뇌질환의 관계
인간의 뇌는 정교하면서도 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 신경계의 중추가 되는 기관으로 대뇌와 소뇌, 중간뇌, 다리뇌, 숨뇌로 이루어졌습니다. 대뇌는 정신활동, 소뇌는 신체 균형유지, 중간뇌는 눈의 운동조절, 연수는 호흡, 심장박동, 소화 운동조절, 간뇌는 체온, 혈당, 삼투압 조절, 척수는 흥분전달, 반사중추 기능을 합니다. 뇌질병의 대표적인 예로 알츠하이머와 뇌졸중이 있습니다. 알츠하이머는 치매를 일으키는 퇴행성질환으로 최근에 노인층 환자뿐 아니라 젊은 층에서 환자들이 늘어나고 있어 많은 관심을 집중시키고 있습니다. 증상은 기억력 감퇴와 언어능력 저하, 시공간 파악능력 저하가 있으며 인지기능 장애, 성격변화, 우울증, 망상, 환각, 수면장애, 무관심, 등과 같은 정신행동 증상과 대소변 변실금과 몸의 경직, 보행장애, 욕창, 폐렴, 요도감염, 낙상 등의 신체증상들이 합병증으로 나타납니다. 이러한 심각한 뇌 질환들을 조기에 진단하여 치료하는 것은 무엇보다 환자와 가족들 모두의 삶의 질을 높일 수 있는 중요한 문제입니다.
뇌질환을 진단하는 인공지능 AI "뉴로핏"
'뉴로핏'은 MRI 영상을 보고 눈으로 쉽게 볼 수 없는 뇌현상을 보여주고 뇌질환 치료와 진단을 안내해 주는 인공지능 AI입니다. '뉴로핏' 빈준길 대표는 AI기반 뇌영상 분석기술을 이용하여 치매나 뇌졸중을 개선하기 위한 진단-치료 가이드 의료 솔루션을 개발하였습니다. 치매환자인 할머니로 인하여 삶에 큰 변화들이 있었고 자연스럽게 치매에 관심을 가지고 뇌질환과 관련된 연구에 집중하게 되었다고 합니다. 알츠하이머와 같은 뇌 질환들은 뇌의 특정 영역들이 비정상적으로 급격한 위축이 일어나는데 '뉴로핏'은 신경퇴화로 위축된 영상을 보고 정보를 추출하고 분석하여 진단을 쉽게 할 수 있도록 해줍니다. '뉴로핏'의 핵심기술인 세그엔진은 뇌 MRI 영상에서 인공지능이 97개의 뇌 영역을 정확하게 구획화하고 각 영역의 구조정보인 부피와 두께를 정확하게 수치화하는 기술입니다. '뉴로핏'은 뇌 구조를 분석하는 세그멘테이션, 세그엔진, 등 다양한 병변 분석기술을 이용한 치매진단과 뇌졸중 진단 제품들을 개발하였으며 모델링과 시뮬레이션 기술을 활용하여 다양한 치료와 설계 소프트웨어들을 개발하고 있습니다. 2010년부터 실제 사람의 뇌와 유사한 뇌모델을 복원하여 물리적 현상을 해석하는 내비게이션 시스템연구를 해왔고 2016년부터 법인을 설립하여 본격적으로 치매와 다양한 뇌 질환과 관련된 뇌 모델링 분야에 대한 연구를 하면서 기술을 상용화시키는 데 성공하였습니다. 완전 자동으로 1분 내에 인공지능이 뇌 영역을 구획화하여 구조 정보를 추출하고 사람의 뇌와 유사한 뇌 모델까지 만들 수 있는 기술이 현재 개발되었으며 계속 새로운 기술을 개발하고 있습니다.
인공지능 AI 학습 데이터 뇌영상 속 "뇌실" 바운딩 작업
사람마다 뇌 MRI 영상은 다양하므로 수많은 변수들을 고려한 다양한 품질의 데이터를 수집하여 인공지능에게 학습시키는 것이 중요합니다. 완벽하고 정확한 데이터를 수집할수록 인공지능은 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하게 됩니다. 이런 인공지능의 역할에는 데이터를 수집하는 사람의 정확하고 사명감 있는 데이터 작업이 필요합니다.
그러면 뇌 영상 속 '뇌실'을 바운딩하는 작업을 어떻게 하는지 알아보겠습니다.
아래 이미지는 MRI 영상 속 뇌실 이미지입니다. 여기서 가운데 X모양으로 되어있는 부분이 뇌실입니다. 뇌실은 뇌 안에 존재하는 4개의 서로 연결된 빈 공간이며 안에는 뇌척수액으로 차있습니다.
바운딩 작업을 할 때 이미지를 확대하여 뇌실의 검은색이 짙은 부분만 박스를 그려주고 회색 부분은 박스에 포함시키지 않습니다. 뇌실 바운딩이 정확하게 끝났다면 다음은 태깅을 해주고 저장합니다.
뇌실의 모양은 사람마다 다르게 보이는데 이 모양과 구조를 파악하여 뇌 질환을 진단하는데 중요한 정보를 제공한다고 합니다.
뇌실에 대한 바운딩이 끝났다면 반드시 태깅을 잊지 말고 해준다음 저장해야 합니다.
이렇게 오늘은 인공지능 AI가 뇌 MRI 영상을 보고 뇌 질환을 진단하는데 어떤 데이터 정보를 필요로 하는지에 대하여 알아보았습니다.
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