전립선암은 존캐리와 같은 유명 인사들이 많이 걸리기 때문에 ‘황제의 암’이라고 불리기도 하며, 50대 이상의 중년 남성에게 많이 발병되기 때문에 ‘아버지의 암’이라고도 일컫는 대표적인 질환이다.
전립선암은 증상만으로 다른 전립선 질환과 구별하기는 불가능하고, 정확한 검사가 요구되며 질환에 따라 치료 과정도 서로 다르므로 정확한 진단이 무엇보다 중요하다.
전립선암을 정확히 진단하기 위해서도 인공지능이 이용될 수 있다. 본 포스팅은 딥러닝 학습 모델을 통해 전립선암 영역을 검출하는 것과 관련된 특허 내용을 하나 설명하고자 한다. 오늘 설명할 특허는 제이엘케이 인스펙션의 특허이다.
[특허 내용]
이미지를 클릭하면 공개특허공보 전문을 확인할 수 있다.본 특허 내용에 따르면 전립선이 촬영된 MRI가 진단 영역 검출 모델에 입력되는 경우 진단 영역이 표시된 파라메트릭 MRI가 출력된다고 한다. 즉, 진단 영역 검출 모델은 어느 영역이 전립선이 포함된 영역(진단 영역)인지를 검출해내는 기능을 수행하게 되는 것이다.
한편, 암 영역 검출 모델은 진단 영역의 파라메트릭 MRI를 입력받아 암이 예상되는 영역을 나타내는 확률 맵을 출력하게 된다. 여기서 확률 맵은 좌표 영역 각각에 암이 포함되어 있을 확률이 얼마라고 표현된 맵이다. 확률 맵 내에서 임곗값을 초과하는 확률 값을 갖는 영역이 암이 포함되어 있는 영역이라고 인식될 수 있다 한다.
본 특허는 임곗값을 임상 결과에 따라 변화시키겠다는 게 핵심 내용이다. 여기서, 임상 결과는 전립선 특이 항원 값(PSA)이라고 한다.
전립선 특이 항원 값이 높으면 전립선암 위험이 크다는 얘기이기 때문에 임곗값을 좀 더 낮게 설정하게 된다. 이럴 경우 암 영역 검출 모델의 민감도는 높아지게 된다.
한편, 전립선 특이 항원 값이 낮으면 전립선암 위험이 작다는 얘기이기 때문에 임곗값을 좀 더 높게 설정하게 된다. 암 영역 검출 모델의 민감도는 떨어지게 된다.
결과적으로 암 영역을 검출할 때 사용되는 임곗값을 조절하는 후처리를 통해 정확도를 향상시킨다는 것이 본 발명의 핵심 내용이다.
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