초록 ▼

연구개요
본 연구는 대장 내시경 이미지를 이용한 딥러닝기반 용종 검출에서 부족한 용종 데이터로 인한 검출성능 제한을 효과적으로 극복하기 위한 기법을 제안한다. 이용 가능한 소수의 용종이미지 데이터와 해당 정답라벨 쌍을 이용하여 기존 학습이미지에 포함되지 않은 새로운 학습 이미지 및 정답라벨 쌍을 자동으로 생성하는 기법을 제안 한다. 또한, 용종검출에서 가장 어려운 작은사이즈의 용종 검출 성능 향상을 위한 다양한 기법을 비교평가하며, 마지막으로 최신 생성기술을 이용하여 용종 마스크 조절이 가능한 실제같은 용종이미지 생성을 통해

연구개요
본 연구는 대장 내시경 이미지를 이용한 딥러닝기반 용종 검출에서 부족한 용종 데이터로 인한 검출성능 제한을 효과적으로 극복하기 위한 기법을 제안한다. 이용 가능한 소수의 용종이미지 데이터와 해당 정답라벨 쌍을 이용하여 기존 학습이미지에 포함되지 않은 새로운 학습 이미지 및 정답라벨 쌍을 자동으로 생성하는 기법을 제안 한다. 또한, 용종검출에서 가장 어려운 작은사이즈의 용종 검출 성능 향상을 위한 다양한 기법을 비교평가하며, 마지막으로 최신 생성기술을 이용하여 용종 마스크 조절이 가능한 실제같은 용종이미지 생성을 통해 용종검출 성능을 향상시키고자 한다.

연구 목표대비 연구결과
본 연구의 최종목표는 딥러닝 기반 의료영상내의 비정상부분 검출에서 부족한 비정상 데이터를 효과적으로 극복하기 위한 기법 제안이다. 본 연구를 통해 아래와 같이 연구 결과를 달성하였다.
첫 번째, GAN 기반의 이미지 변환기법을 이용하여 용종이미지를 정상 이미지로 정상이미지를 다시 용종이미지로 변환에 성공하였다. 또한, 용종 생성시에 마스크 조정을 통해 형태 및 특성 조절이 가능하도록 하였으며, 생성된 용종 이미지를 이용한 용종 검출 성능 향상을 확인하였다.
두 번째, 작은사이즈의 용종 검출 성능을 향상시키기 위해, 이미지의 크기축소 기법, 작은 객체가 포함된 이미지의 수를 오버샘플링(oversampling)으로 늘리는 기법, 작은 용종객체를 복사하여 다른 이미지에 붙여넣는 copy-pasting기법을 적용하였고 검출 성능을 비교 평가하였다.
세 번째, 최신 StyleGAN기법을 이용하여 실제같은 용종이미지 생성이 가능하게 하였고, 동시에 생성된 용종이미지의 용종 부분에 해당하는 마스크 이미지를 획득 가능하도록 하였다. 또한, 다양한 용종이미지의 스타일 변환을 통해 용종 및 배경 이미지의 형태, 질감 등의 변환 및 합성이 가능하도록 하였다.

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구의 결과는 부족한 학습이미지를 이용해 딥러닝을 적용하는 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 특히, 단순한 이미지 생성 뿐 아니라 이미지내의 비정상 부분에 대해 원하는 크기, 형태, 질감 등을 조절할 수 있으며 이에 해당하는 마스크영역 생성이 가능하므로 다양한 비정상 부분 검출 및 세분화 연구에 활용이 가능하다. 예를 들어, 의료영상분야의 CT, MRI 등의 이미지에서 종양 및 기타 비정상 부분 검출과 제조업 분야의 다양한 불량 부분 검출에 활용이 가능할 것이다. 이를 통해 다양한 분야에서 보다 정확하고 신뢰성 높은 이미지 분석이 가능할 것이다. 또한, 대량의 용종이미지 생성을 통해 반지도학습(semi-supervised learning), 자가지도학습(self-supervised learning)에도 활용이 가능할 것으로 기대된다. 대량의 생성된 이미지를 통해 pretext task를 수행하여 용종 및 내시경이미지 전반에 대한 특징학습을 진행하고 전이학습을 통해 목적에 맞는 task를 더 잘 수행 할수 있을 것이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구개발의 목적 ... 4
• 2) 연구의 필요성 ... 4
• 3) 연구목표 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 1) 연구개발성과의 활용분야 및 활용방안 ... 13
• 2) 추가연구의 필요성 ... 13
• 6. 참고문헌 ... 14
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
• 끝페이지 ... 19