Medical Image 분야에서의 Deep Learning 응용


약 100여년 전, 의학분야에 처음 Medical Image가 도입되었을 때 그것은 의학 분야의 패러다임을 바꾸었습니다. X-RAY와 같은 의영상 기술을 통해 비침습적으로 내부 장기들을 볼 수 있고, 이를 통해 병을 진단할 수 있고, 암환자의 경우 자신의 남은 수명 또한 알 수 있었습니다. 최근, Deep Learning 기술의 발전이 이 분야에 적용됨으로써 의영상 분야에 다시 한 번 새로운 가능성을 만들어나가고 있습니다.


CBInsigt에서 제시한 이 HeatMap을 보시면 Medical Image분야에 대한 투자가 2015년에 정점을 찍고 계속해서 높은 관심을 받고 있는 것을 볼 수 있습니다. 그만큼 이 분야에 많은 가능성이 있다는 것을 알 수 있습니다. IBM 연구자에 따르면 Medical Image 데이터가 전체 Medical 데이터의 90%를 차지한다고 합니다. 용량만 놓고 말하면 소위 말하는 "헬스케어 데이터" 의 대부분이 Medical Image 데이터 인 것입니다. 데이터의 양만 보더라도 이 분야가 헬스케어 산업에서 차지하는 비중이 매우 높다는 것을 알 수 있습니다. 영상의학 전문의들은 병원에서 하루에 수많은 영상 데이터를 본다고 합니다. 그러므로 그러한 의사들이 마주치는 데이터로부터 어떤 특징을 추출해서 정보를 효율적으로 보여주는 방식이 진단의 속도와 정확성을 높이고 병원이 더 많은 환자를 처리할 수 있게 되어 사회적 문제 해결에도 도움이 될 수 있는 것이죠.


현재 Medical Image 분야에서 Machine Learning, Deep Learning이 응용되는 부분


Tumor Detection


미국에서는 년간 500만건의 피부암의 발생이 보고된다합니다. 피부암은 미국에서 가장 흔하게 진단되는 암이며, 미국의 헬스케어 시스템에서 80억달러가 매년 피부암 치료에 사용된다고 합니다. 이중에서 악성흑색종(Melanoma)의 경우 치명적인 종양인데, 빠른 진단과 치료가 이루어진다면 높은 확률로 이를 치료할 수 있습니다. 피부암은 언제 진단되느냐에 따라 생존률이 15%~65%로 달라지며, 빠른 진단과 치료가 이루어진다면 5년 생존률은 무려 98%에 달한다고 합니다. 피부암을 진단하기 위해서는 피부암을 영상이미지에서 찾아내는 것(Detection)이 중요합니다. Deep Learning을 통해 피부암과 관련된 특징들을 학습하고 이를 통해 피부암을 찾아내는 것이 응용되는 부분 중 하나입니다.


피부 병변의 양성/악성 분류하는 CNN (출처 - https://web.stanford.edu/~kalouche/cs229.html)


다음으로 폐암(Lung Cancer) Detection에도 DeepLearning이 많이 사용됩니다. 주로 폐의 CT scan 데이터를 통해 암을 Detection 하는 알고리즘이 많이 사용되고 있습니다. (Enlitic 이라는 Medical Image 관련 호주 회사) 이 회사에 보고에 따르면 이미지로부터 폐암의 특성을 찾아내는 정확도가 영상의학 전문의보다 높다고합니다.


Medical Image 분야에서는 데이터를 어떻게 획득하냐는 문제가 있습니다. 데이터가 있어야 이를 통해 학습하는 알고리즘을 만들 수 있기 때문입니다. IBM은 2015년 8월 Merge Health Care라는 의영상업체를 인수함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였습니다. Merge의 홈페이지에 가보면 이제 IBM Watson HealthCare라는 이름이 붙어있습니다. IBM은 Merge의 약 300억개의 Medical 이미지 데이터를 통해 Watson을 학습시켜 의사의 진단을 보조할 수 있도록 하는 방법을 꾸준히 연구해나가고 있습니다.



간암 Segmentation하는 논문의 Groud Truth 데이터 Deep Learning은 이러한 CT 데이터를 학습하여 테스트 데이터가 들어왔을 때,

간의 위치와 종양의 위치를 Segmentation 할 수 있다.


암 전이 Tracking


Medical Image는 non-invasive로 질병을 모니터링함으로써 의학적인 중재에 활용할 수 있습니다. Deep Learning은 시간의 흐름에 따른 영상 데이터를 통해 암의 전이 과정을 추적하는데 활용되기도 합니다. 이 논문은 유방암의 Historical 데이터를 통해 암 전이 과정을 평가한 논문입니다. Fraunhofer Institute for Medical Image Computing 은 2013년도에 딥러닝을 통해 암 이미지의 변화를 추적하는 새로운 툴을 공개하였습니다. 이를 통해 임상의들이 암 치료를 어떻게 할지를 결정할 수 있습니다. 이러한 기술들이 더욱 발전된다면 암의 Progress 모니터링을 자동화할 수 있는 가능성이 있습니다.



Tumor Detection & Classification 사례


병변이 의심되는 지점을 찾더라도 그것이 양성인지 악성인지 분류하는 것이 필요한데 삼성은 초음파 이미지에 딥러닝을 활용하여 유방의 병변을 분석하는데 활용하고 있습니다. 삼성의 시스템은 수많은 유방의 케이스를 학습함으로써, 해당 병변의 특성과 그것이 양성인지 악성인지를 분류해 냅니다. 특히 의영상 분야에서는 한국 스타트업의 활약이 두드러지는데 대표적으로 LunitVuno가 있습니다. Lunit은 유방암 Detection 대회에서 마이크로소프트와 IBM을 제치고 1위에 올라 CB Insight 선정 100대 AI 스타트업에 그 이름을 올린 것으로 유명합니다. 삼성 연구원들이 퇴사후 2014년에 설립한 Vuno의 경우 Medical Image Interpretation분야에서 의사를 보조하는 기술을 개발하고 있습니다. 여기에 머신러닝/딥러닝 기술이 들어가며, 이를 통해 의사의 진단 과정을 더욱 빠르고 정확하게 보조하는 역할을 합니다. 

Vuno의 데모영상(https://youtu.be/i7CS05WvOLE)을 보면 Medical Image 데이터를 통해 DILD(Diffuse Interstitial Lung Disease)를 Detection하는 시스템의 데모를 볼 수 있습니다.



참고

https://www.techemergence.com/deep-learning-applications-in-medical-imaging/