AI 의료 영상 기술 상용화에 한 발 더 가까이… 서울공대, 제5회 ‘SNU FastMRI Challenge’ 성료
MRI 촬영 시간 단축 위한 인공지능 기술 경쟁 치열
유망 팀은 창업, 투자 유치, 기업 공동연구 가능성 높아
전기정보공학부 이종호 교수 연구실이 주관하는 SNU FastMRI Challenge는 서울대 학부생들이 MRI 촬영 시간을 대폭 단축하면서도 고품질의 영상을 얻을 수 있는 FastMRI 기술을 바탕으로 심층 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)를 통해 기존보다 적은 데이터로 높은 퀄리티의 MRI 영상을 구현하는 솔루션을 제시하는 대회다.
에어스메디컬, 끌림벤처스, 서울대학교 뇌영상센터, 바이오 인공지능 융합연구지원사업의 후원하에 지난 7월 1일부터 8월 20일까지 50일간 진행된 이번 대회에는 학부생 280명이 총 180개 팀을 이뤄 참가했다. 254명, 158팀이 참여했던 지난해 대비 확대된 규모며, 2021년 첫 행사의 174명, 105팀에 비하면 약 70% 성장한 규모다.
올해 참가자들은 심층 뉴럴 네트워크 기반 알고리즘을 활용해 데이터 절감, 노이즈 제거, 해상도 개선 등 다양한 의료 영상 문제의 해결에 도전했다. 치열한 경쟁을 거쳐 컴퓨터공학부 박진영·박세현 학생의 ‘SNUnet’팀이 1등을 차지해 1000만원의 상금을 수여받았다. 해당 팀이 고도화한 MRI 영상 재구성(Image Reconstruction) 알고리즘은 실제 의료 현장에서 적용 가능성이 높다는 평가를 받았다.
팀원들은 컴퓨터비전 수업에서 배운 지식을 활용하고, 긴 대회 기간 포기하지 않고 다양한 시도를 한 것이 성공의 비결이라며, 데이터 후처리를 완벽히 하지 못한 점은 아쉽지만, 이미지 재구성(Image Reconstruction)에 익숙해질 수 있는 값진 경험이었다고 우승 소감을 밝혔다.
이번 대회를 총괄한 이종호 교수는 “학생들이 여름 방학 기간 실제 의료 영상 데이터를 다루며 기술을 구현하는 모습이 인상 깊었다”며 “이번 대회가 향후 의료 AI 기술 발전을 위한 중요한 발판이 되길 바란다”고 밝혔다.
한편 최근 헬스케어 시장의 성장이 가속화되면서 글로벌 의료 AI 시장은 앞으로 연평균 35% 이상 성장해 2030년에는 약 1900억달러의 규모에 이를 것으로 전망된다.
그중 영상진단 AI 분야는 MRI·CT 등 고해상도 의료 영상 데이터를 다루는 영역으로, 상업화 속도가 가장 빠른 시장으로 꼽힌다. SNU FastMRI Challenge는 초기 단계의 인재와 기술을 동시에 검증할 수 있는 중요한 플랫폼으로, 우수한 평가를 받은 유망 팀은 벤처·산업계의 주목을 받아 향후 창업에 성공하거나 투자 유치 및 기업과의 공동 연구로 연계될 가능성이 높다.
서울공대는 앞으로도 의료 AI, 바이오 인공지능 등 도전적인 연구 주제를 중심으로 학부생과 연구자가 참여하는 대회를 지속적으로 개최해 기술·인재·투자의 선순환을 강화할 계획이라고 밝혔다.
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전기·정보공학부
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