개인정보 보호를 위한 비밀번호 변경안내 주기적인 비밀번호 변경으로 개인정보를 지켜주세요.
안전한 개인정보 보호를 위해 3개월마다 비밀번호를 변경해주세요.
※ 비밀번호는 마이페이지에서도 변경 가능합니다.
30일간 보이지 않기
  • 의료기기·AI
  • 진단

삼성 초음파진단기 ‘딥러닝’ 활용 고성능 구현

정희석
발행날짜: 2016-04-21 13:41:16

약 1만개 빅데이터 기반 ‘S-Detect’ 병변 특성 분석

삼성전자·삼성메디슨이 영상의학과용 초음파진단기 RS80A에 딥러닝(Deep Learning) 기술을 접목한 ‘S-Detect’로 기존 제품 성능을 대폭 개선했다.

삼성메디슨 초음파진단기 'RS80A'
21일 삼성전자에 따르면, S-Detect는 클릭 한 번으로 유방 병변 특성과 악성·양성 여부를 제시해주는 기능으로 초음파를 활용한 유방 병변 진단 분야 세계 최초로 딥러닝 알고리즘을 적용했다.

이는 약 1만개에 이르는 유방 조직 진단 사례가 수집된 빅데이터를 바탕으로 병변 특성을 더 빠르고 정확하게 제시해 사용자 최종 진단을 돕는다.

특히 병변 경계를 지정하는 단계, 선택한 부위의 조직적 특성을 추출하는 단계, 악성·양성 판정 단계 등 진단과정 전반에 걸쳐 딥러닝 기술을 적용함으로써 기존보다 정확도를 높인 것이 특징.

딥러닝은 사람 뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 후 정보처리 하는 방식을 컴퓨터가 모방해 사물을 분별토록 하는 것으로 인공신경망 기술을 기반으로 한다.

RS80A S-Detect는 이중에서도 영상인식에서 가장 많이 사용하는 기법을 바탕으로 의료기기 사용 목적에 부합하게 소프트웨어를 최적화시킨 것.

삼성서울병원 영상의학과 한부경 교수는 “임상테스트 결과 조직 검사를 통한 병변 검출 결과와 S-Detect를 활용한 결과가 상당히 높은 수준의 일치도를 보였다”고 말했다.

이어 “S-Detect를 통해 불필요한 조직검사를 줄이고 양성으로 잘못 진단할 가능성이 높은 악성 병변을 정확하게 진단하는 것은 물론 가장 의심스러운 병소가 어디인지를 결정하는데 큰 도움을 받을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

RS80A는 이밖에 실시간 초음파 영상을 CT·MRI 이미지와 동시에 비교 분석해주는 ‘S-Fusion’ 기능을 개선해 환자 호흡 차이 등에 의해 발생하는 이미지 변화를 최소화시켰다.

더불어 혈류와 혈관 표현을 강조하는 기법으로 조영 증강 영상을 구현하는 ‘CEUS+’ 선명도를 높였다.

또 혈관벽 두께와 혈관 내벽 지방성 침전물 크기를 3차원으로 표현해 정량적 분석을 쉽게 만들어 주는 ‘S-3D Arterial Analysis’도 추가 탑재했다.

뿐만 아니라 더 넓은 대역폭과 고주파를 기반으로 노이즈를 감소시키는 영상개선 기능인 ‘S-Harmonic’과 근골격 부위 진단 시 고해상도 이미지를 제공하는 ‘HQ Vision’ 또한 새롭게 적용했다.

기존 대비 성능이 대폭 개선된 RS80A는 이달 한국·유럽·중동 지역에 먼저 판매되며 북미·남미·중국·러시아 등은 국가별 인허가 일정에 따라 판매가 이뤄질 예정이다.

삼성전자 전동수 의료기기사업부장 겸 삼성메디슨 대표이사는 “삼성이 앞선 IT와 디스플레이 기술뿐 아니라 딥러닝과 같은 최신 소프트웨어 기술을 활용해 더 빠르고 정확한 진단 결과를 제공하게 돼 기쁘다”며 “앞으로도 S-Detect와 같은 혁신적인 솔루션을 지속적으로 선보여 삼성 초음파진단기가 전 세계 환자의 효과적 조기진단을 하는데 기여할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.


댓글
새로고침
  • 최신순
  • 추천순
댓글운영규칙
댓글운영규칙
댓글은 로그인 후 댓글을 남기실 수 있으며 전체 아이디가 노출되지 않습니다.
ex) medi****** 아이디 앞 네자리 표기 이외 * 처리
댓글 삭제기준 다음의 경우 사전 통보없이 삭제하고 아이디 이용정지 또는 영구 가입이 제한될 수 있습니다.
1. 저작권・인격권 등 타인의 권리를 침해하는 경우
2. 상용프로그램의 등록과 게재, 배포를 안내하는 게시물
3. 타인 또는 제3자의 저작권 및 기타 권리를 침해한 내용을 담은 게시물
4. 욕설 및 비방, 음란성 댓글
더보기
이메일 무단수집 거부
메디칼타임즈 홈페이지에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 방법을 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반할 시에는 정보통신망법에 의해 형사 처벌될 수 있습니다.