뇌종양 MRI 판독의 혁신: 인공지능 딥러닝(CNN)을 활용한 뇌종양 자동 분류 기술의 모든 것
http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2023-01-03 서론: 뇌종양 진단의 패러다임을 바꾸는 인공지능(AI) 전 세계적으로 수많은 사람들의 생명을 위협하는 뇌종양은 조기 발견과 정확한 분류가 환자의 생존율을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 전통적인 뇌종양 진단 방법은 생검(biopsy)이나 요추 천자와 같은 침습적인 절차를 포함하여 환자에게 부담을 주고 시간이 많이 소요되는 단점이 있었습니다. 그러나 최근 몇 년 사이, 인공지능(AI), 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술이 의료 영상 분석 분야에 도입되면서 뇌종양 진단에 혁신적인 변화의 바람이 불고 있습니다. 컴퓨터 비전 기술의 핵심인 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 인간의 시각적 인식 능력을 모방하여 이미지 속의 복잡한 패턴과 특징을 놀라운 정확도로 식별해냅니다. 본 컬럼에서는 CNN 기술, 그중에서도 특히 AlexNet 모델을 기반으로 한 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 활용하여 뇌 자기공명영상(MRI) 이미지를 분석하고, 이를 통해 다양한 뇌종양을 자동으로 분류하는 최신 연구 사례를 세계적인 전문가 수준의 깊이로 상세하게 분석하고 그 미래를 조망하고자 합니다. 이 글을 통해 의료 전문가뿐만 아니라, 뇌종양 진단 기술과 인공지능의 접점에 관심 있는 모든 분들께 유익한 정보를 제공할 것입니다. 1. 핵심 기술: 컨볼루션 신경망(CNN)과 전이 학습(Transfer Learning) 뇌종양 분류 모델을 이해하기 위해서는 먼저 그 기반이 되는 핵심 기술인 CNN과 전이 학습에 대한 이해가 필요합니다. 컨볼루션 신경망(CNN)이란? CNN은 이미지, 영상, 음성 등과 같은 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. 인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하여, 입력된 이미지에서 특징(feature)을 자동으로 추출하고 이를 기반으로 객체를 분류합니...