초음파 영상에서의 딥러닝 기반 바늘 검출: D-Attention Unet의 혁신적 접근
doi:10.9718/JBER.2020.41.5.195 의료 영상 분석은 최근 인공지능(AI)과 딥러닝(Deep Learning)의 눈부신 발전과 함께 새로운 도약을 맞이하고 있습니다. 특히, 초음파 영상(Ultrasound Image)은 비용 효율성과 실시간성 덕분에 임상 현장에서 광범위하게 활용되지만, 영상 해석의 난이도로 인해 정확한 진단 보조에는 한계가 있었습니다. 그중에서도 바늘 검출(Needle Detection)은 생검(biopsy)이나 근접치료(brachytherapy)와 같은 침습적 시술에서 환자의 안전과 직결되는 핵심 기술입니다. 최근 발표된 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3D 영상과 연속 영상 문맥(context)을 동시에 활용한 새로운 딥러닝 모델, D-Attention Unet 을 제안하였습니다 본 칼럼에서는 이 모델의 원리와 임상적 가치, 그리고 기존 모델과의 차별성을 전문가적 관점에서 분석합니다. 1. 기존 초음파 영상 분석의 한계 초음파 영상에서 바늘을 정확히 검출하기 어려운 이유는 다음과 같습니다. 조직과 바늘의 유사성 : 초음파 영상에서 바늘은 종종 주변 지방조직과 비슷한 밝기나 형태를 보여 구분이 어렵습니다. 영상 노이즈(Noise) : 초음파 특유의 산란과 잡음이 바늘 검출 성능을 저하시킵니다. 연속성 결여 : 대부분의 딥러닝 모델은 개별 정지영상(2D) 단위로 학습되므로, 시계열적 특성이 충분히 반영되지 않습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 기존에는 Unet, D-Unet, Attention-Unet 과 같은 다양한 변형 모델이 시도되었습니다. 그러나 여전히 3D 정보 손실과 오버피팅 문제가 존재했습니다. 2. D-Attention Unet: 새로운 해결책 D-Attention Unet은 D-Unet 의 차원 융합(dimension-fusion) 구조와 Attention Unet 의 주의 메커니즘(attention mechanism)을 ...