DGIST, 세계 최고 의료영상 학회 'MICCAI 2024' 3편의 혁신적 논문 발표 > 대구

DGIST 로봇및기계전자공학과 박상현 교수팀이 세계 최고 수준의 의료영상 학회인 ‘MICCAI 2024(제27회 국제 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 중재 학회)’에서 총 3편의 논문을 발표하며 주목받고 있다. 

‘MICCAI’는 의료영상 분야에서 권위 있는 학회로, 이미지 컴퓨팅, 머신러닝, 컴퓨터 보조 중재 등의 최첨단 기술을 다룬다. 

박 교수팀은 2019년부터 지속적으로 MICCAI 학회에서 논문을 발표해 왔으며, 올해에도 총 3편의 정규 논문을 통해 국내외 연구 커뮤니티에서 큰 성과를 거뒀다.

첫 번째 논문에서는 ‘다중인스턴스학습(MIL)’ 기술을 활용해 대형 병리 영상에서 이상 병변을 탐지하고 분류하는 연구를 발표했으며 시각 언어 파운데이션 모델을 기반으로 중요한 인스턴스를 효율적으로 탐지하는 방법을 제안했다.

적은 데이터로도 높은 성능을 발휘하는 어댑터를 도입해 암 진단에서 뛰어난 성과를 기록했으며 논문은 ‘포인트 레이블’을 이용해 병리 영상에서 세포핵을 자동으로 영역화하는 기법을 제시했다. 

기존의 복잡한 데이터 구축 문제를 해결하며, Segment Anything 모델과 파운데이션 모델 간 도메인 차이를 줄여 높은 성능을 입증했다.

논문은 펜실베니아 대학과 공동으로 진행된 연구로, 휴지기 상태의 뇌파 신호를 활용해 뇌파 분류 인공지능 모델을 새로운 피험자에게 적응시키는 방법을 제안했다. 

이번 연구는 별도의 신호 수집 없이도 새로운 피험자에게 쉽게 적용할 수 있는 기술로, 분류 정확도를 평균 8.53% 향상시키는 성과를 거뒀다.

박상현 교수는 “MICCAI에서의 논문 발표는 AI 기반 의료기술의 발전에 큰 기여를 한다”며, “앞으로도 다양한 질환과 환경에서 정확히 동작할 수 있는 기술을 개발하고, 인공지능 모델의 일반화 성능을 강화하는 연구를 지속할 것”이라고 밝혔다.

이번 연구는 AI 기술이 의료분야에서 어떻게 혁신적 변화를 이끌어낼 수 있는지를 보여주는 중요한 사례로, DGIST의 연구진들은 미래 의료기술의 발전을 주도하고 있다.