[디지털경제뉴스 박시현 기자] 코그넥스는 딥러닝 기반 이미지 분석 솔루션인 ’비전프로 딥러닝(VisionPro Deep Learning)’을 활용해 엑스레이나 CT 스캔 이미지에서 코로나19 감염 식별 연구를 진행, 타 분석 장비 대비 월등한 식별 정확도를 얻었다고 발표했다.
코그넥스 비전프로 딥러닝은 공장 자동화용으로 설계된 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어다. 기존의 머신비전으로는 적용하기 어려운 까다롭고 복잡한 애플리케이션을 해결하는 동시에 사람의 육안 검사로는 불가능한 일관성과 속도를 제공한다.
코그넥스는 이번 관련 연구를 발표하면서 코그넥스 비전프로 딥러닝이 의학적으로도 활용될 수 있다는 가능성을 확인했다고 밝혔다..
최근 의학연구팀이 흉부 엑스레이를 분석해 코로나19 감염 여부를 식별하는 문제에 코그넥스의 비전프로 딥러닝 소프트웨어를 적용해 유의미한 결과를 얻었다. 이어진 연구에서는 비전프로 딥러닝 소프트웨어를 적용해 CT 스캔에서 코로나19 감염 징후를 식별하는 효과를 비교했다.
엑스레이와 같은 의료 이미지는 의사와 방사선사에게 코로나19 감염 여부를 확인하는 시각적 증거로 사용된다. 프로그래밍된 딥러닝 소프트웨어를 이용해 수천 개의 의료 이미지를 분석하고 이상 징후를 식별해 의료진의 업무량을 줄일 수 있다.
그러나 기존에 대중적으로 사용되고 있는 오픈소스 딥러닝 툴은 사용하기 어렵고 상당한 프로그래밍 전문 지식을 요구한다. 오픈소스 딥러닝 툴은 유용하지만 의사, 방사선 전문의를 포함한 의료 종사자가 툴을 다루기에 어려운 부분이 많았다.
코그넥스 인공지능(AI) 전문팀은 기존 오픈소스 딥러닝 툴을 대체할 수 있는 이미지 식별 솔루션 연구와 개발에 나섰다. 코그넥스는 ‘딥러닝을 이용해 흉부 엑스레이에서 코로나19 감염 이미지 식별: 코그넥스 비전프로 딥러닝 1.0 소프트웨어와 오픈소스 합성곱 신경망과의 비교’ 연구를 진행, 코그넥스 비전프로 딥러닝 컴퓨터 신경망(CNN)을 VGG19, ResNet, DenseNet, Inception, COVID-NET라는 오픈소스 합성곱 신경망과 비교했다. COVID-NET은 흉부 엑스레이에서 코로나19 감염 진단용으로 특별 제작된 딥러닝 컴퓨터 신경망이다.
코그넥스 연구팀은 후속 연구로 흉부 CT 스캔의 결과도 조사했다. 많은 연구가 엑스레이 및 CT 스캔 이미지를 딥러닝을 활용해 코로나19 감염을 식별하는 데에 성공했지만, 대부분의 딥러닝 아키텍처는 시스템을 훈련시키기 위한 GUI를 제공하지 않기 때문에 광범위한 프로그래밍이 필요하다. 딥러닝이나 프로그래밍에 대한 지식이 부족한 방사선 전문의들은 이러한 프로그램을 훈련하기는커녕 이용하기도 어려울 수 있다.
코그넥스 측은 "딥 러닝 소프트웨어를 채택할 때 가장 큰 문제는 텐서플로우와 같은 표준 패키지는 프로그래머가 텍스트 기반 터미널 인터페이스에서 모델을 구축해야 하기 때문에 사용하기가 어렵다"라며 “반면 코그넥스 비전프로 딥러닝은 프로그래밍 경험이 필요 없는 사용자에게 친화적인 GUI를 갖추고 있어 MS 오피스를 사용할 수 있다면 비전프로 딥 러닝도 쉽게 배울 수 있다"고 말했다.
코그넥스 측은 또 “이번 연구 결과는 의학 연구자들에 의한 검증을 필요로 하며, 코그넥스 비전프로 딥러닝은 아직 의료용으로 승인되지 않았다. 그러나 코그넥스 비전프로 딥러닝의 의학적 활용 가능성을 충분히 증명했다”고 강조했다.
