KR102490502B1 - 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 적대적 생성 신경망을 기반으로 하는 기계학습 모델을 이용하여 의료 데이터의 이상을 탐지하여 알려줌으로써, 정확하면서도 신속한 판독이 가능하도록 하는 것은 물론 판독에 의해 발생하는 시간 및 비용을 모두 절감할 수 있도록 한다.
Description
본 발명은 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 비지도 학습을 기반으로 학습된 머신러닝 모델을 이용하여 의료 데이터를 분석할 수 있도록 하기 위한 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 컴퓨터 공학의 한 분야로서 컴퓨터로 하여금 인간의 지적 행동을 모방하도록 하는 것으로 정의할 수 있는데, 비록 인공지능의 작 업수행이 인간을 모방하는 것일지라도 방대한 양의 데이터 학습을 통해 구축된 높은 정확성과 인간을 뛰어넘는 빠른 처리 속도를 장점으로 앞세워 소프트웨어 기반 분야의 전반에 걸쳐 접목되고 있다.
이는 의료 분야에서도 예외는 아니며, 특히 인공지능을 기반으로 의료 데이터를 분석하는 기술은 의료 데이터 분야의 발전을 선도할 핵심 기술로 자리 잡고 있다.
특히, X-ray, 초음파, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography) 등의 진단기기들로부터 획득된 의료 영상에 인공지능 알고리즘을 적용하여 임상의사의 의사결정에 도움을 주는 방법이 개발되고 있다.
인공지능을 통해서 의료 데이터에 나타난 조직이 정상인지 비정상인지, 종양의 경우 양성인지 음성인지 분류하는 보조진단시스템의 경우, 영상의학과 의사만이 판독하는 경우보다 병변의 검출률이 향상되는 것으로 알려져 있다.
인공지능 알고리즘으로 기계학습(machine learning) 알고리즘을 사용할 수 있으며, 기계학습은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 나눌 수 있다. 여기서, 지도 학습은 인공지능 기반 기계학습 모델에 대한 학습을 위해 학습할 데이터와 그 데이터가 어떤 데이터인지에 대한 정답 라벨을 필요로 하지만, 비지도 학습은 정답 라벨 없이 학습할 데이터로만 학습을 수행할 수 있다.
의료 데이터를 이용하여 특정 질병들을 예측하기 위해 지도 학습이 주로 이용되어 왔지만, 지도 학습은 모델을 학습할 시에 학습 데이터 분포에 대해서는 잘 예측하지만, 새로운 분포의 데이터에 대해서는 신뢰할만한 예측을 하지 못한다는 고질적인 문제가 존재한다. 또한, 앞서 설명한 바와 같이 지도 학습을 기반으로 학습을 수행하면 학습할 데이터와 그 데이터에 대한 정답 라벨이 있어야 하는데, 다른 도메인과 달리 의료 도메인 특성상 데이터에 대한 라벨링을 수행할 시에 비전문가가 라벨링 작업을 수행할 수 없어 전문가가 수행을 해야하므로, 많은 시간과 비용이 소요되는 문제점이 있다.
따라서, 비지도 학습을 기반으로 학습된 인공지능 기반 기계학습 모델을 이용하여 의료 데이터를 분석할 수 있도록 하는 기술이 개발될 필요가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 적대적 생성 신경망을 기반으로 하는 기계학습 모델을 이용하여 의료 데이터의 이상을 탐지하여 알려줌으로써, 정확하면서도 신속한 판독이 가능하도록 하는 것은 물론 판독에 의해 발생하는 시간 및 비용을 모두 절감할 수 있도록 하는 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치 및 방법을 제공함에 있다.
한편, 본 발명은 빠른 이상 탐지 추론을 위한 제1 인코더 및 정상이라고 설명 가능한 특징을 추출하기 위한 제2 인코더를 포함하는 멀티 인코더를 이용하여 인공지능 기반 머신러닝 모델을 학습하여 사용함으로써 거짓 양성(False Positive)을 낮추며 이상 탐지를 수행할 수 있도록 하는 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치는, 유무선 통신을 기반으로 학습을 위한 제1 의료 데이터를 수집하거나 질병 유무 판독을 위한 제2 의료 데이터가 수신되고, 외부 장치와 각종 데이터를 송수신하는 통신모듈-상기 제1 의료 데이터 및 상기 제2 의료 데이터는 각각 적어도 하나 이상임-; 멀티 인코더를 기반으로 하되, 상기 제1 의료 데이터를 이용하여 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하여 기 학습된 기계학습 모델을 생성하고, 상기 제2 의료 데이터를 이용하여 상기 기 학습된 기계학습 모듈을 기반으로 정상 상태의 영상인 정상 데이터(anomaly map)를 생성하는 생성모듈; 비지도 학습 기반으로 의료 데이터를 분석하기 위해 상기 기 학습된 기계학습 모델, 적어도 하나의 의료 데이터 및 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 데이터베이스; 상기 적어도 하나의 프로세스를 기반으로 비지도 학습 기반으로 의료 데이터를 분석하기 위한 동작을 수행하는 제어모듈을 포함하며, 상기 제어모듈은, 상기 제1 의료 데이터가 수집되면, 상기 멀티 인코더를 이용하여 상기 제1 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하고, 상기 제2 의료 데이터가 수신되면, 상기 멀티 인코더를 이용하여 상기 제2 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기 학습된 기계학습 모델에 입력함으로써 정상 여부를 판단하도록 제어할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법은, 제1 의료 데이터가 수집되면, 멀티 인코더를 기반으로 상기 제1 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 기계학습 모델에 대한 학습을 수행함으로써 기 학습된 기계학습 모델을 생성하는 단계; 및 제2 의료 데이터가 수신되면, 상기 멀티 인코더를 이용하여 상기 제2 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기 학습된 기계학습 모델에 입력함으로써 정상 여부를 판단하는 단계를 포함하며, 상기 제1 의료 데이터 및 상기 제2 의료 데이터는 각각 적어도 하나 이상이고, 상기 멀티 인코더는, CNN(Convolutional Neural Network) 기반 제1 인코더 및 제2 인코더를 포함하며, 상기 제1 인코더는, 상기 제1 의료 데이터 및 제2 의료 데이터에 대한 지역적 또는 국소적 특징들을 추출하고, 상기 제2 인코더는, 상기 추출된 특징들 중 정상이라고 설명 가능한 특징들을 따로 모듈화시켜 완벽히 정상이라고 설명할 수 있는 특징들만 추출할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 의하면, 적대적 생성 신경망을 기반으로 하는 기계학습 모델을 이용하여 의료 데이터의 이상을 탐지하여 알려줌으로써, 정확하면서도 신속한 판독이 가능하도록 하는 것은 물론 판독에 의해 발생하는 시간 및 비용을 모두 절감할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명에 의하면, 빠른 이상 탐지 추론을 위한 제1 인코더 및 정상이라고 설명 가능한 특징을 추출하기 위한 제2 인코더를 포함하는 멀티 인코더를 이용하여 인공지능 기반 머신러닝 모델을 학습하여 사용함으로써 거짓 양성(False Positive)을 낮추며 이상 탐지를 수행할 수 있도록 한다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 분석하기 위해 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 기계학습 모델에 대한 학습을 수행할 시에 의료 데이터가 처리되는 절차의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 분석하기 위해 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 질병 유무를 확인하고자 하는 의료 데이터에 대한 정상 여부를 판단하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 정상 여부를 판단할 시에 의료 데이터가 처리되는 절차의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치를 이용하여 각 질병을 앓는 두 환자의 의료 데이터를 분석한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 분석하기 위해 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 기계학습 모델에 대한 학습을 수행할 시에 의료 데이터가 처리되는 절차의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 분석하기 위해 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 질병 유무를 확인하고자 하는 의료 데이터에 대한 정상 여부를 판단하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 정상 여부를 판단할 시에 의료 데이터가 처리되는 절차의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치를 이용하여 각 질병을 앓는 두 환자의 의료 데이터를 분석한 일 예를 나타내는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 "모듈"이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 "모듈"은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 "모듈"은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 "모듈"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들로 더 분리될 수 있다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 발명은 비지도 학습 기반으로 학습된 머신러닝 모델을 이용하여 입력된 의료 데이터의 정상 또는 비정상 여부를 보다 정확하고 신속하게 판독할 수 있도록 하기 위한 것으로, 이를 위해 적대적 생성 신경망 기반의 기계학습 모델을 이용하며, 멀티 인코더를 더 이용하도록 한다.
이하에서 도 1 내지 도 10을 기반으로 본 발명에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치(이하, "분석 장치"라 칭함)(100)는 통신모듈(110), 생성모듈(130), 데이터베이스(150) 및 제어모듈(170)를 포함하여 구성될 수 있다.
통신모듈(110)은 다른 장치들과 통신을 수행하기 위한 것으로, 유선 통신을 기반으로 각종 데이터를 송수신하거나 무선 인터넷 기술들에 따라 무선 통신을 기반으로 각종 데이터를 송수신하도록 한다.
무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있으며, 분석 장치(100)는 앞에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 각종 데이터를 송수신하게 된다.
근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다. 이러한, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 통해 분석 장치(100)와 각각의 서로 다른 장치, 장비, 단말 간 무선 통신을 지원할 수 있다. 이때, 근거리 무선 통신망은 근거리 무선 개인 통신망(Wireless Personal Area Networks)일 수 있다.
구체적으로, 통신모듈(110)은 유무선 통신을 기반으로 학습을 위한 제1 의료 데이터를 수집하거나, 질병 유무 판독을 하고자 하는 제2 의료 데이터가 수신된다. 여기서, 제1 의료 데이터 및 제2 의료 데이터는 각각 적어도 하나 이상일 수 있으며, 연속적 또는 주기적으로 수집 또는 수신될 수 있으며, 이를 한정하지 않는다.
생성모듈(130)은 멀티 인코더를 기반으로 하되, 제1 의료 데이터를 이용하여 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하여 기 학습된 기계학습 모델을 생성하고, 제2 의료 데이터를 이용하여 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 정상 상태의 영상인 정상 데이터(anomaly map)를 생성한다.
이때, 멀티 인코터는 복수개의 인코더를 포함하는데, 예를 들어, 제1 인코더로서 바닐라 인코더(vanilla encoder)를 이용하고, 제2 인코더로서 메모리 인코더(memory encoder)를 이용할 수 있다. 바닐라 인코더만 이용하게 되면 입력된 의료 데이터의 정상 데이터를 잘 생성할 수 있다는 장점이 있지만, 일반화(Generalization)가 잘 이루어지는 특징이 존재하여 비정상 데이터가 입력될 경우에는 결함이 포함된 부분까지 영상을 생성하려는 특징이 존재한다. 그렇기 때문에 이를 극복하기 위해 메모리 인코더를 더 사용하는 것이다. 다시 말해, 바닐라 인코더만 사용하면 거짓 양성(False Positive)는 비교적 낮은 반면에 입력된 의료 데이터와 시각적으로 동일한 정상 데이터를 생성하지만, 비정상 특징들이 담겨있을 확률이 높아 효과적인 이상 탐지를 수행할 수 없어 바닐라 인코더와 메모리 인코더를 동시에 학습시켜 사용하는 것이다. 이로써, 단일 인코더를 사용하는 경우보다 더 효과적으로 거짓 양성을 낮추며 이상 탐지를 수행할 수 있게 되는 것이다.
구체적으로, 바닐라 인코더는 제1 의료 데이터 및/또는 제2 의료 데이터의 지역적 또는 국소적인 특징을 추출하고, 메모리 인코더는 바닐라 인코더에 의해 추출된 특징들 중 정상이라고 설명 가능한 특징들을 따로 모듈화시켜 완벽히 정상이라고 설명할 수 있는 특징들만을 추출한다.
한편, 기계학습 모듈은 생성기 및 판별기를 포함하는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 한다.
데이터베이스(150)는 분석 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터 및/또는 각종 정보들을 저장한다. 분석 장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 분석 장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 제어모듈(170)에 저장되고, 분석 장치(100) 상에 설치되어, 제어모듈(170)에 의하여 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
구체적으로, 데이터베이스(150)에는 비지도 학습 기반으로 의료 데이터를 분석하기 위한 기계학습 모델, 그 기계학습 모델을 학습하여 생성된 기 학습된 기계학습 모델 및 적어도 하나의 프로세스를 저장할 수 있다. 이때, 기계학습 모델 및 그 기계학습 모델을 학습하여 생성된 기 학습된 기계학습 모델은 각각 적어도 하나 이상일 수 있으며, 상황에 따라 선택적으로 적용되어 사용될 수 있다.
이를 위해, 데이터베이스(150)는 메모리를 포함할 수 있으며, 메모리는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 아울러, 메모리는 일시적, 영구적 또는 반영구적으로 정보를 저장할 수 있으며, 내장형 또는 탈착형으로 제공될 수 있다.
제어모듈(170)은 분석 장치(100) 내 모든 구성들을 제어하여 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나, 데이터베이스(150)에 저장된 명령어, 알고리즘, 응용 프로그램을 실행하여 각종 프로세스를 수행한다. 즉, 제어모듈(150)은 적어도 하나의 프로세스를 기반으로 보안 관제 서비스를 제공하기 위한 동작을 수행한다.
구체적으로, 제어모듈(170)은 제1 의료 데이터가 수집되면 멀티 인코더를 이용하여 그 제1 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하고, 질병 유무를 판독하고자 하는 제2 의료 데이터가 수신되면 상기 멀티 인코더를 이용하여 그 제2 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 기 학습된 기계학습 모델에 입력함으로써 정상 여부를 판단하도록 제어한다. 여기서, 제1 의료 데이터는 정상 데이터만을 이용하여 구성되며, 이로써 기계학습 모델은 정상 데이터만을 이용하여 학습이 수행될 수 있다.
제어모듈(170)은 기계학습 모델에 대한 학습을 수행할 시, 제1 의료 데이터를 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제1 특징값(Ze)를 획득하고, 그 제1 특징값을 적대적 생성 신경망에 포함된 생성기에 입력하여 생성된 제3 의료 데이터를 멀티 인코더에 다시 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제2 특징값(Ze^)를 획득한 후, 제1 특징값 및 상기 제2 특징값 간 차이를 줄이는 방향으로 기계학습 모델의 가중치를 업데이트 하면서 학습을 수행하도록 제어한다.
이 경우, 제어모듈(170)은 적대적 생성 신경망에 포함된 판별기를 이용하여 제1 의료 데이터 및 제3 의료 데이터에 대한 판별을 수행하여 멀티 인코더 및 그 판별기 각각의 가중치 또한 업데이트 하도록 제어할 수 있다.
한편, 제어모듈(170)은 제2 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 특징값을 획득하고, 그 특징값을 적대적 생성 신경망에 포함된 생성기에 입력하여 제2 의료 데이터의 정상 여부를 판단한다. 만약, 그 제2 의료 데이터가 비정상으로 판단된 경우, 제어모듈(170)은 제2 의료 데이터에서 비정상 영역을 검출하고, 그 비정상 영역을 복원한 복원 영상인 제3 의료 데이터를 생성한 후, 제2 의료 데이터에서 비정상 영역을 제외한 잔여 영상(Residual map)에 제3 의료 데이터를 조합하여 정상 데이터를 생성 및 출력하도록 제어한다.
또한, 제어모듈(170)은 MC dropout(monte carlo dropout) 방식으로 비정상 영역에 대한 불확실도를 산출하여 불확실성 맵(uncertainty map)을 생성하여 정상 데이터에 정합하고, 불확실성 맵에 대한 보정을 수행하여 거짓 양성(False Positive)을 제거할 수 있도록 제어한다. 여기서, 불확실성 맵은 제1 인코더에 입력한 영상과 생성된 영상의 차를 픽셀 단위로 나눈 뒤, 해당 값에 대한 가중치를 곱하여 거짓 양성을 제거함으로써 최종적으로 정상 영상(anomaly map)을 생성할 수 잇다.
이 경우, 제어모듈(170)은 적대적 생성 신경망에 포함된 판별기를 이용하여 앞서 생성된 정상 데이터가 실제 데이터인지 또는 생성기에 의해 생성된 가짜 데이터인지 여부를 판별할 수 있다.
한편, 제어모듈(170)은 제2 의료 데이터의 정상 여부를 판단할 시에 이상 점수(anomaly score)를 산출하고, 그 이상 점수를 기반으로 정상 이상 점수 및 비정상 이상 점수를 구분하기 위한 특정 경계값을 산출하여 정상 여부를 판단하고, 제2 의료 데이터가 정상으로 판단되는 경우, 상기 제2 의료 데이터를 제외시키도록 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 장치(100)는 제1 의료 데이터가 수집되면, 멀티 인코더를 이용하여 제1 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기계학습 모델에 대한 학습을 수행한다(S210).
그 다음으로, 분석 장치(100)는 제2 의료 데이터가 수신되면, 멀티 인코더를 이용하여 그 제2 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 기 학습된 기계학습 모델에 입력함으로써 제2 의료 데이터에 대한 정상 여부를 판단한다(S220).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 분석하기 위해 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 장치(100)는 의료 데이터를 분석하기 위해 수집된 제1 의료 데이터를 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제1 특징값(Ze)를 획득하고(S211), 그 제1 특징값을 적대적 생성 신경망에 포함된 생성기에 입력하여 제3 의료 데이터를 생성한다(S213).
그 다음으로, 분석 장치(100)는 S213 단계에 의해 생성된 제3 의료 데이터를 멀티 인코더에 다시 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제2 특징값(Ze^)를 획득하고(S215), S211 단계에 의해 생성된 제1 특징값 및 S215 단계에 의해 생성된 제2 특징값 간 차이를 줄이는 방향으로 기계학습 모델의 가중치를 업데이트 한다(S217). 이러한 일련의 동작들을 반복적으로 수행하며 학습을 수행함으로써, 그 기계학습 모델의 성능을 더욱 개선할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 기계학습 모델에 대한 학습을 수행할 시에 의료 데이터가 처리되는 절차의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 제1 의료 데이터는 제1 인코더(E) 및 제2 인코더(Em)를 포함하는 멀티 인코더를 통과하여 잠재 벡터(latent vector)로 정보 압축이 이뤄짐에 따라 제1 특징값(Ze)을 획득하게 된다.
그 획득된 특징값은 생성기(G)를 통과하여 가짜 데이터를 생성하게 되고, 다시 제1 인코더(E) 및 제2 인코더(Em)를 포함하는 멀티 인코더를 통과하여 잠재 벡터로 정보 압축이 이뤄짐에 따라 제2 특징값(Ze^)을 획득하게 된다. 여기서, 가짜 데이터는 제1 의료 데이터로부터 추출된 특징에 대한 복원을 수행하여 생성된 의료 데이터(제3 의료 데이터)이다.
이후, 제1 특징값(Ze) 및 제2 특징값(Ze^) 간 차이를 줄이는 방식으로 기계학습 모델의 가중치가 업데이트 되면서 학습이 진행된다.
여기서, 판별기(D)는 학습을 위해 입력되는 실제 데이터와 제1 특징값(Ze)을 기반으로 생성된 가짜 데이터와의 판별을 통해 멀티 인코더와 판별기(D)의 가중치 또한 함께 업데이트 시킨다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 분석하기 위해 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 질병 유무를 확인하고자 하는 의료 데이터에 대한 정상 여부를 판단하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 장치(100)는 질병 유무를 판독하고자 하는 제2 의료 데이터를 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 특징값을 획득하고(S221), 그 특징값을 적대적 생성 신경망에 포함된 생성기에 입력하여 제2 의료 데이터의 정상 여부를 판단한다(S223).
상기 판단 결과, 제2 의료 데이터가 비정상으로 판단되면, 분석 장치(100)는 제2 의료 데이터에서 비정상 영역을 검출하고(S225), 제2 의료 데이터에서 S225 단계에 의해 검출된 비정상 영역을 복원한 복원 영상인 제3 의료 데이터를 생성한다(S227).
그 다음으로, 분석 장치(100)는 제2 의료 데이터에서 S225 단계에 의해 검출된 비정상 영역을 제외한 잔여 영상(Residual map)에 S227 단계에 의해 생성된 제3 의료 데이터를 조합하여 정상 데이터를 생성하여 출력한다(S229).
한편, 도 5에는 도시하지 않았으나, S223 단계에서의 판단 결과, 제2 의료 데이터가 정상 영상으로 판단되면, 이를 제외시킬 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 정상 여부를 판단할 시에 의료 데이터가 처리되는 절차의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 질병 유무를 판독하고자 하는 제2 의료 데이터는 제1 인코더(E) 및 제2 인코더(Em)를 포함하는 멀티 인코더를 통과하여 잠재 벡터(latent vector)로 정보 압축이 이뤄짐에 특징값(Ze)을 획득하게 된다.
그 획득된 특징값은 생성기(G)를 통과하여 가짜 데이터를 생성하게 되고, 다시 제1 인코더(E) 및 제2 인코더(Em)를 포함하는 멀티 인코더를 통과하여 잠재 벡터로 정보 압축이 이뤄짐에 따라 제2 특징값(Ze^)을 획득하게 된다.
그 획득된 특징값은 생성기(G)를 통과하여 가짜 데이터를 생성하게 되고, 제2 의료 데이터에서 비정상 영역을 검출하여 제외한 잔여 영상에 가짜 데이터를 조합하여 정상 데이터를 생성하게 되는 것이다. 여기서, 가짜 데이터는 제2 의료 데이터로부터 추출된 특징에 대한 복원을 수행하여 생성된 의료 데이터(제3 의료 데이터)이다.
아울러, 이상 점수를 기반으로 제2 의료 데이터를 정상 또는 비정상으로 분류하게 되는데, 정상과 비교하여 얼마나 상이한지 이상 점수(anomaly score)를 산출하고, 이를 이용하여 정상 이상 점수 및 비정상 이상 점수를 구분할 수 있는 특정 경계값을 수한 다음 정상인 의료 데이터를 1차적으로 제외하도록 할 수 있다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치를 이용하여 각 질병을 앓는 두 환자의 의료 데이터를 분석한 일 예를 나타내는 도면으로서, 각각 석회화(Calcification), 무기폐(Atelectasis), 심장비대(Cardiomegaly) 및 흉막삼출(Pleural effusion)을 앓는 두 환자 (a) 및 (b)의 의료 데이터를 나타낸다.
쿼리로 입력된 의료 데이터에 대한 정보를 기 학습된 기계학습 모델에 입력하여 해당 의료 데이터가 정상인지 여부를 판독한다. 그 추정된 의료 데이터의 정상 여부를 통해서 병변의 유무를 확인할 수 있다.
구체적으로, 쿼기로 입력된 의료 데이터에 대한 일반화를 통해 일반화 영상을 생성하고, 그 일반화 영상(Generation Image)에서 검출된 비정상 영역을 제외한 잔여 영상(Residual map)을 생성한다. 이후, 앞서 검출된 비정상 영역에 대한 불확실성 맵(uncertainty map)을 생성하여 일반화 영상에 정합하고, 불확실성 맵에 대한 보정을 수행하여 거짓 양성(False Positive)을 제거함으로써 최종적인 정상 영상(Final residual map)을 생성한다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 분석 장치 110 : 통신모듈
130 : 생성모듈 150 : 데이터베이스
170 : 제어모듈
130 : 생성모듈 150 : 데이터베이스
170 : 제어모듈
Claims (10)
- 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치에 있어서,
유무선 통신을 기반으로 학습을 위한 적어도 하나 이상의 제1 의료 데이터를 수집하거나 질병 유무 판독을 위한 적어도 하나 이상의 제2 의료 데이터가 수신되고, 외부 장치와 각종 데이터를 송수신하는 통신모듈;
멀티 인코더를 기반으로 하되, 상기 제1 의료 데이터를 이용하여 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하여 기 학습된 기계학습 모델을 생성하고, 상기 제2 의료 데이터를 이용하여 상기 기 학습된 기계학습 모듈을 기반으로 정상 상태의 영상인 정상 데이터(anomaly map)를 생성하는 생성모듈;
비지도 학습 기반으로 의료 데이터를 분석하기 위해 상기 기 학습된 기계학습 모델, 적어도 하나의 의료 데이터 및 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 데이터베이스;
상기 적어도 하나의 프로세스에 따라 비지도 학습 기반으로 의료 데이터를 분석하기 위한 동작을 수행하는 제어모듈을 포함하며,
상기 제어모듈은,
상기 제1 의료 데이터가 수집되면, 상기 멀티 인코더를 이용하여 상기 제1 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기계학습 모델에 대한 학습을 수행하고, 상기 제2 의료 데이터가 수신되면, 상기 멀티 인코더를 이용하여 상기 제2 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기 학습된 기계학습 모델에 입력함으로써 정상 여부를 판단하도록 제어하고,
상기 멀티 인코더는, CNN(Convolutional Neural Network) 기반 제1 인코더 및 제2 인코더를 포함하며,
상기 제1 인코더는, 상기 제1 의료 데이터 및 제2 의료 데이터에 대한 지역적 또는 국소적 특징들을 추출하고,
상기 제2 인코더는, 상기 추출된 특징들 중 정상이라고 설명 가능한 특징들을 따로 모듈화시켜 완벽히 정상이라고 설명할 수 있는 특징들만 추출하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 기계학습 모델은, 생성기 및 판별기를 포함하는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 하며,
상기 제어모듈은, 상기 기계학습 모델에 대한 학습을 수행할 시,
상기 제1 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제1 특징값(Ze)를 획득하고, 상기 제1 특징값을 상기 생성기에 입력하여 생성된 제3 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 다시 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제2 특징값(Ze^)를 획득한 후, 상기 제1 특징값 및 상기 제2 특징값 간 차이를 줄이는 방향으로 상기 기계학습 모델의 가중치를 업데이트 하면서 상기 학습을 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치.
- 제3항에 있어서,
상기 제어모듈은,
상기 제1 의료 데이터와 상기 제3 의료 데이터와의 판별을 통해 상기 멀티 인코더 및 상기 판별기 각각의 가중치 또한 업데이트 하도록 제어하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치.
- 제3항에 있어서,
상기 기 학습된 기계학습 모델은, 생성기 및 판별기를 포함하는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 하며,
상기 제어모듈은,
상기 제2 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 상기 특징값을 획득하고, 상기 특징값을 상기 생성기에 입력하여 상기 제2 의료 데이터의 정상 여부를 판단하고, 상기 제2 의료 데이터가 비정상으로 판단된 경우, 상기 제2 의료 데이터에서 상기 비정상 영역을 검출하고, 상기 비정상 영역을 복원한 복원 영상인 상기 제3 의료 데이터를 생성하고, 상기 제2 의료 데이터에서 상기 비정상 영역을 제외한 잔여 영상(Residual map)에 상기 제3 의료 데이터를 조합하여 상기 정상 데이터를 생성하여 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치.
- 제5항에 있어서,
상기 제어모듈은,
MC dropout(monte carlo dropout) 방식으로 상기 비정상 영역에 대한 불확실도를 산출하여 불확실성 맵(uncertainty map)을 생성하여 상기 정상 데이터에 정합하고, 상기 불확실성 맵에 대한 보정을 수행하여 거짓 양성(False Positive)을 제거할 수 있도록 하며,
상기 판별기는,
상기 정상 데이터가 실제 데이터인지 상기 생성기에 의해 생성된 가짜 데이터인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 제어모듈은, 상기 제2 의료 데이터의 정상 여부를 판단할 시,
이상 점수(anomaly score)를 산출하고, 상기 이상 점수를 기반으로 정상 이상 점수 및 비정상 이상 점수를 구분하기 위한 특정 경계값을 산출하여 정상 여부를 판단하고, 상기 제2 의료 데이터가 정상으로 판단되는 경우, 상기 제2 의료 데이터를 제외시키는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 장치.
- 장치에 의해 수행되는, 비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법에 있어서,
적어도 하나 이상의 제1 의료 데이터가 수집되면, 멀티 인코더를 기반으로 상기 제1 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 기계학습 모델에 대한 학습을 수행함으로써 기 학습된 기계학습 모델을 생성하는 단계; 및
적어도 하나 이상의 제2 의료 데이터가 수신되면, 상기 멀티 인코더를 이용하여 상기 제2 의료 데이터에 대한 특징값을 획득하여 상기 기 학습된 기계학습 모델에 입력함으로써 정상 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
상기 멀티 인코더는, CNN(Convolutional Neural Network) 기반 제1 인코더 및 제2 인코더를 포함하며,
상기 제1 인코더는, 상기 제1 의료 데이터 및 제2 의료 데이터에 대한 지역적 또는 국소적 특징들을 추출하고,
상기 제2 인코더는, 상기 추출된 특징들 중 정상이라고 설명 가능한 특징들을 따로 모듈화시켜 완벽히 정상이라고 설명할 수 있는 특징들만 추출하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 기계학습 모델은, 생성기 및 판별기를 포함하는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 하며,
상기 기계학습 모델에 대한 학습을 수행할 시,
상기 제1 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제1 특징값(Ze)를 획득하고, 상기 Ze를 상기 생성기에 입력하여 생성된 제3 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 다시 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 제2 특징값(Ze^)를 획득한 후, 상기 제1 특징값 및 상기 제2 특징값 간 차이를 줄이는 방향으로 상기 기계학습 모델의 가중치를 업데이트 하면서 상기 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법.
- 제9항에 있어서,
상기 기 학습된 기계학습 모델은, 생성기 및 판별기를 포함하는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 하며,
상기 기 학습된 기계학습 모델을 기반으로 정상 여부를 판단할 시,
상기 제2 의료 데이터를 상기 멀티 인코더에 입력하여 정보 압축을 수행함으로써 상기 특징값을 획득하고, 상기 특징값을 상기 생성기에 입력하여 상기 제2 의료 데이터의 정상 여부를 판단하고, 상기 제2 의료 데이터가 비정상으로 판단된 경우, 상기 제2 의료 데이터에서 상기 비정상 영역을 검출하고, 상기 비정상 영역을 복원한 복원 영상인 상기 제3 의료 데이터를 생성하고, 상기 제2 의료 데이터에서 상기 비정상 영역을 제외한 잔여 영상(Residual map)에 상기 제3 의료 데이터를 조합하여 상기 정상 데이터를 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는,
비지도 학습 기반 의료 데이터 분석 방법.
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