로그인
보증업체
스포츠중계
스포츠분석
먹튀사이트
지식/노하우
판매의뢰
업체홍보/구인
뉴스
커뮤니티
포토
포인트
보증카지노
보증토토
보증홀덤
스포츠 중계
기타
축구
야구
농구
배구
하키
미식축구
카지노 먹튀
토토 먹튀
먹튀제보
카지노 노하우
토토 노하우
홀덤 노하우
기타 지식/노하우
유용한 사이트
제작판매
제작의뢰
게임
구인
구직
총판
제작업체홍보
실시간뉴스
스포츠뉴스
연예뉴스
IT뉴스
자유게시판
유머★이슈
동영상
연예인
섹시bj
안구정화
출석하기
포인트 랭킹
포인트 마켓
로그인
자동로그인
회원가입
정보찾기
뉴스
더보기
[실시간뉴스]
골목이 온통 '물바다'… 부산, 하천 범람 우려에 주민들 대피
N
[실시간뉴스]
오타니 또 홈런·도루 추가 52-52 달성… 홈런왕도 넘본다
N
[연예뉴스]
“‘베테랑2’ 사이다 無? 이유 있습니다”[편파적인 디렉터스뷰]
N
[연예뉴스]
‘백설공주’ 변요한-김보라, 교통사고 목격자들과 대면 성사
N
[연예뉴스]
레드벨벳 조이, SM 재계약 논의 中
N
커뮤니티
더보기
[자유게시판]
소화좀 시켜주시고!!
N
[자유게시판]
라면에 김밥조지네효
N
[자유게시판]
오늘은 어떤 개쩌는 점심을
N
[자유게시판]
비 장난아니다...
N
[자유게시판]
날씨가 많이 풀렸내요
N
제휴문의 @spostar
제휴문의 @spostar
목록
글쓰기
[IT뉴스]여러 기관에 흩어진 의료 데이터 학습…의료 영상 AI 정확도 높인다
온카뱅크관리자
조회:
41
2024-05-03 09:50:48
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">DGIST·미국 스탠퍼드대 공동 연구진 <br> 개인 정보 문제로 흩어진 의료 데이터 학습 어려워 <br> 분산된 데이터 공유하지 않고 학습하는 ‘연합학습’ 적용해 해결</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6fm7Anf5Fk"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="P8Oqko8tFc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="대구경북과학기술원(DGIST)과 미국 스탠퍼드대 공동 연구진이 여러 의료 기관에 흩어진 데이터를 학습할 수 있는 '다중 장기 영역화 모델'을 개발했다. 다양한 장기 데이터를 학습해 의료 영상의 영역화 정확도를 높일 수 있다./대구경북과학기술원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/03/chosunbiz/20240503095051766bayg.jpg" data-org-width="1085" dmcf-mid="46zNFGmeFD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/03/chosunbiz/20240503095051766bayg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 대구경북과학기술원(DGIST)과 미국 스탠퍼드대 공동 연구진이 여러 의료 기관에 흩어진 데이터를 학습할 수 있는 '다중 장기 영역화 모델'을 개발했다. 다양한 장기 데이터를 학습해 의료 영상의 영역화 정확도를 높일 수 있다./대구경북과학기술원 </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Qh9Eu1hL3A" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/03/chosunbiz/20240503095052080jpnp.png" data-org-width="1800" dmcf-mid="8RxhVzHEFE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/03/chosunbiz/20240503095052080jpnp.png" width="658"></p> </figure> <p dmcf-pid="xvfrq3vaFj" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 대규모 의료 인공지능(AI) 모델을 개발할 수 있는 학습 기술을 개발했다. 개인정보 문제로 대량 학습이 불가능한 의료 영상의 단점을 해결하는 것은 물론 기존 모델보다 우수한 성능을 낼 수 있는 기술이다. 의료계가 최근 주목하는 의료 AI의 성능을 크게 끌어올릴 수 있을 것으로 기대를 모은다.</p> <p dmcf-pid="yjtdYhj43N" dmcf-ptype="general">박상현 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇및기계전자공학과 교수가 이끄는 연구진은 3일 미국 스탠퍼드대와 공동으로 다양한 신체 장기를 영역화할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="WIbcpZIipa" dmcf-ptype="general">병원과 연구기관은 다양한 신체 장기 영상 데이터를 수집해 보관하고 있다. 그러나 AI 성능을 높이려면 이들 기관이 가진 데이터를 모두 통합해 학습하는 모델이 필요하다. 다만 의료 데이터는 개인 정보 유출의 우려로 한 곳에 모아 활용하기 어렵다는 문제가 있다. 개별 기관에 보관한 데이터 만을 활용하기에는 관심 영역이 크게 달라 다양한 장기의 데이터를 동시에 학습하는 것도 어려운 상황이다.</p> <p dmcf-pid="YRvVscRuzg" dmcf-ptype="general">연구진은 서로 다른 장기의 데이터를 외부 유출 없이 효과적으로 활용할 수 있는 연합학습 기반 ‘다중 장기 영역화 모델’을 개발했다. 연합학습은 분산된 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI에게 학습시킬 수 있는 기술이다. 그러나 연합학습은 분산 데이터의 정보를 추출하는 과정에서 정보가 손실되는 ‘망각(Catastrophic Forgetting) 현상이 일어나 실제 의료 AI에 적용하기 어려웠다.</p> <p dmcf-pid="GnGPlrnb0o" dmcf-ptype="general">연구진은 연합학습의 망각 현상을 해결하기 위해 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’ 방법을 사용했다. 모델에 사전 지식을 입력한 후 각 기관에서 갖고 있는 장기 영상을 영역화한 데이터를 함께 활용해 연합학습을 하는 방식이다.</p> <p dmcf-pid="HJW8CDJqFL" dmcf-ptype="general">이렇게 개발한 AI 모델은 적은 파라미터(변수)와 연산량으로도 더 우수한 성능을 내는 것으로 나타났다. AI 모델의 성능을 검증하기 위해 7개의 서로 다른 영역화 데이터가 포함된 복부 데이터셋에 적용했다. 검증 결과, 기존 모델이 66.82%의 성능을 보였으나 새롭게 개발한 모델을 사용했을 때는 71%의 우수한 성능을 보였다.</p> <p dmcf-pid="XgZMTOg2pn" dmcf-ptype="general">박 교수는 “여러 의료기관의 의료영상 데이터를 공유하지 않고도 효과적으로 의료 AI를 학습하고 활용할 수 있게 됐다”며 “의료영상 분석에 큰 도움을 주고 앞으로 대규모 의료 AI 모델 개발에도 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.</p> <p dmcf-pid="Z7N5JP7vFi" dmcf-ptype="general">연구 결과는 국제 학술지 ‘의료 영상 분석’에 지난 3월 25일 소개됐다.</p> <p dmcf-pid="5h9Eu1hLuJ" dmcf-ptype="general">참고자료</p> <p dmcf-pid="19Dpad9H0d" dmcf-ptype="general">Medical Image Analysis, DOI: <span>https://doi.org/10.1016/j.media.2024.103156</span></p> <p dmcf-pid="t0LGMf0CFe" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
댓글등록
댓글 총
0
개
맨위로
이번주
포인트
랭킹
매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.
1
4,000
상품권
2
3,000
상품권
3
2,000
상품권
1
토르왕
900
2
어린사슴의눈망울
800
3
혈마
800
4
올나잇스머프
700
업체홍보/구인
더보기
[구인]
온카 정싸에서 유튜브 방송 BJ 구인중입니다
[구인]
클릭계열 빙고 최상부 카지노1.2% 동행파워볼2% 양방가능 부본사 파트너 모십니다.
[구인]
해외에서 업무 가능 하신 분 구인 합니다
[구인]
★★재택근무 장기적으로 함께하실팀원 모십니다★★
[구인]
다양한 경험의 개발자 구직 합니다. 안정적인 업체 원합니다.
지식/노하우
더보기
[카지노 노하우]
흥부가 놀부될때까지 7
[카지노 노하우]
5월 마틴하면서 느낀점
[카지노 노하우]
바카라 노하우
[카지노 노하우]
룰렛 시스템 가장 큰 팁!
[카지노 노하우]
기회가 온다면 잡으세요.
판매의뢰
더보기
[제작판매]
html5웹미니게임제작 해시게임제작 카드포커게임제작 스포츠토토 카지노 슬롯 에볼루션 토지노 솔루션분양임대재작
[제작판매]
html5웹미니게임제작 해시게임제작 카드포커게임제작 스포츠토토 카지노 슬롯 에볼루션 토지노 솔루션분양임대재작
[제작판매]
html5웹미니게임제작 해시게임제작 카드포커게임제작 스포츠토토 카지노 슬롯 에볼루션 토지노 솔루션분양임대재작
[제작판매]
html5웹미니게임제작 해시게임제작 카드포커게임제작 스포츠토토 카지노 슬롯 에볼루션 토지노 솔루션분양임대재작
[제작판매]
html5웹미니게임제작 해시게임제작 카드포커게임제작 스포츠토토 카지노 슬롯 에볼루션 토지노 솔루션분양임대재작
포토
더보기
N
N
N
N
N
N
채팅하기