의료 영상 분석/진단 알고리즘 개발 및 수술 동영상 분석 알고리즘 개발

영상 처리 인공 지능 기술의 발달로 실시간 분석이 가능하게 되자 다양한 의료 기술에 접목하는 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. 기존에는 주로 CNN 기술을 이용하여 정지 의료 영상 데이터를 분석하고 이를 진단 예측에 활용하는 연구가 많았는데, 최근 들어 수술 동영상 분석에 대한 연구도 주목 받고 있습니다.

동영상 처리 과정에서 기존에는 시간의 흐름에 따른 상관 관계 분석을 위해 LSTM과 같은 RNN 계열의 Sequence 모델을 많이 사용하였으나, 해당 모델은 시간 축으로 데이터가 클 경우, 병렬 처리가 쉽지 않습니다. 또한, RNN 계열의 Sequence 모델은 time series에서 gradient vanishing 현상이 쉽게 발생하는 문제로 인해 Sequence 내에서 시간적으로 앞선 데이터를 효과적으로 학습에 이용하기 어렵다는 단점이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 temporal convolutional network (TCN) 및 Transformer 를 접목하는 기술에 대한 연구가 주목 받고 있습니다. 

본 연구실에서는 multi-stage dilated TCN 및 Transformer 기술을 수술 동영상 분석에 이용하는 연구를 진행 중입니다. 또한, 외부 의료 기관과의 협업을 통해 Private dataset을 구축하는 작업도 진행하고 있습니다. 주요 연구 분야는 surgery video phase recognition (PR), medical tool detection (TD), anomaly (or emergency event) detection (AD) 등이 있습니다.