AI Solutions

DEEP:ENDO-ST-01

  • AI Solution: DEEP:ENDO-ST-01

  • Core Technology : 위 Endoscopy 영상 처리 및 융기, 함몰 패턴 분석 기술

위암은 위(stomach)에 발생하는 악성종양을 뜻합니다. 국내 전체 암 발생의 12.8%로 1위를 차지했으며, 남녀 성비는 2:1로 남성 암 중 발생률 1위, 여성 암 중 발생률 4위입니다. (2017년 기준, 중앙암등록본부 자료) 조기 위암은 증상이 없으므로 검진을 통해 빨리 발견하는 것이 중요합니다.

Overview

우리나라의 위암 검진권고안에 따르며 위암 발생률이 높아지는 40세 이상의 성인은 별다른 증상이 없어도 2년에 한번씩 위내시경 검사로 검진을 받도록 하고 있습니다. 위내시경 검사에서 조기 위암은 융기(elevation) 또는 함몰(depression)의 형태로 발견되며, 진행된 경우 종괴나 궤양형, 미만형 등의 뚜렷한 비정상적인 모습을 보이게 됩니다. 당사는 상부위장관 내시경에서 융기 혹은 함몰 패턴이 나타나는 부분을 조회, 분석하는 인공지능 제품을 개발했습니다. 이를 통해 내시경을 시행하는 임상의사의 편의를 높이고 오류를 낮춰 위암을 진단하는데 도움을 줄 수 있습니다.

AI Core Technology

위내시경의 각 프레임별에 대하여 영상처리 기법을 적용하여 균일화한 후 Faster-RCNN 기반의 딥러닝 알고리즘을 통해 학습을 수행하였습니다. Faster-RCNN은 인공지능 물체탐지 분야에서 우수한 성능을 보이는 모델로 자율주행 및 병변검출 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. Faster-RCNN은 영상 내 관심 물체로 의심되는 후보영역을 제안하는 Region Proposal Network와 해당 후보영역의 크기 및 위치조절과 분류에 해당하는 Refinement Network의 2단계 형태로 구성됩니다. 물체의 크기와 형태가 다양한 것을 다루기 위하여 크기와 형태를 9가지 형태의 초기 후보영역 (Anchor)로부터 물체의 특징을 반영하여 변환하는 과정을 학습합니다. 이러한 과정을 거쳐 최종적으로 물체로 검출되는 영역이 서로 겹칠 수 있기 때문에, 탐지된 영역간의 유사도를 Intersection Over Union (IOU)를 기준으로 계산하여 Non-Maximum Suppression 방법을 사용하여 가장 물체일 확률이 높은 영역을 제외한 다른 영역들을 후보에서 제거합니다. 학습된 모델은 입력된 위내시경 영상에서 융기, 함몰 등의 패턴의 크기 및 위치 등의 특징을 자동으로 추출하여 최종적으로 빨간 박스 형태로 표시해 줍니다.

DEEP:ENDO-CL-01

  • AI Solution: DEEP:ENDO-CL-01

  • Core Technology : 대장 Endoscopy 영상 처리 및 융기, 함몰 패턴 분석 기술

대장암은 대장(colon)에 발생하는 악성종양을 뜻합니다. 국내 전체 암 발생의 12.1%로 2위를 차지하며, 남녀 성비는 1.5:1로 남자에게 더 많이 발생합니다. (2017년 기준, 중앙암등록본부 자료) 대장암은 초기에 대부분 아무런 증상이 없으며, 증상이 나타날 때는 이미 상당히 진행된 경우가 많습니다. 따라서 대장암은 초기에 발견하여 치료하면 치료성적이 매우 좋기 때문에 검진을 통해서 선종 단계에서 용종을 발견하여 내시경으로 제거하면 매우 효과적입니다.

Overview

우리나라의 대장암 국가 암 검진 프로그램은 50세 이상의 모든 남녀에서 매년 분별잠혈반응검사에서 이상이 있는 경우 대장내시경 검사를 시행하도록 되어있고, 국립암센터와 대한대장항문학회에서는 50세 이상 남녀에서 5~10년에 한번 대장내시경 검사를 시행하도록 권고하고 있습니다. 대장암은 대장내시경 검사에서 뚜렷한 폴립형태 뿐만 아니라 대장벽의 융기, 함몰, 출혈 등 다양한 모습으로 관찰될 수 있어 이러한 병변을 놓치지 않고 검출 분석하는 것이 핵심입니다.

당사는 대장내시경 이미지 자료의 융기, 함몰 패턴, 색조변화 등이 나타나는 부분을 조회, 분석하는 인공지능 제품을 개발했습니다. 이를 통해 대장내시경을 시행하는 임상의사의 편의를 높이고 오류를 낮춰 대장암을 진단하는데 도움을 줄 수 있습니다.

AI Core Technology

본 제품은 인공지능 기술을 이용하여 대장내시경 영상에서 융기, 함몰 등의 크기 및 위치 등의 특징을 학습하여 해당 패턴을 영상에서 탐지하는 솔루션입니다. 대장내시경의 각 프레임별에 대하여 영상처리 기법을 적용하여 균일화한 후 Faster-RCNN 기반의 딥러닝 알고리즘을 통해 학습을 수행하였습니다. 학습된 모델은 입력된 대장내시경 영상에서 융기, 함몰 등의 패턴의 크기 및 위치 등의 특징을 자동으로 추출하여 최종적으로 빨간 박스 형태로 표시해 줍니다.

© 2020 by DEEPNOID inc.

#1305, 55, Digital-ro 33-gil, Guro-gu, Seoul 08376, Republic of Korea

TEL : +82-2-6952-6001     FAX : +82-70-4275-1418

  • 페이스 북 - 회색 원
  • 유튜브 - 회색 원