유료기사는 인쇄용 화면을 제공하지 않습니다.
X
잠깐! 아래 내용을 확인 해 주세요.

브라우저 좌측 상단에 그림과 같은 요청이 뜬다면

허용을 눌러 설정을 완료해 주세요.

얼랏창

요청이 뜨지 않았다면 다음 > 안내를 참고해 주세요.

권한 요청을 받지 못하셨나요?
  • view_chrom(좌측상단)
  • view_edge(우측상단)
  • view_whale(우측상단)

사용중인 브라우저의 주소창을 확인 후 알람아이콘아이콘을 눌러 허용해 주세요.

설정 즉시 브라우저 알림이 활성화 됩니다.

인그래디언트, 학술대회서 의료 데이터 라벨링 관련 발표
  • 등록 2021-09-09 오후 2:19:55
  • 수정 2021-09-09 오후 2:19:55
[이데일리 이광수 기자] 의료AI 기업 인그래디언트(옛 재이랩스)가 제77회 대한영상의학회 학술대회(Korean Congress of Radiology, KCR 2021)에 참여해 의료 데이터 라벨링 관련 발표와 메디라벨 기능 시연을 성공리에 마쳤다고 9일 밝혔다.

이준호 인그래디언트 대표는 ‘사용자 상호작용 인공지능 기술을 활용한 효과적인 의료 데이터 라벨링(Effective Medical Image Segmentation using Interactive AI)’을 주제로 발표를 진행했다.

발표의 주요 내용은 크게 4가지 카테고리로, 데이터 라벨링의 방법 중 하나인 세그멘테이션(Segmentation)의 활용과 데이터 라벨링의 중요성 및 반자동 라벨링의 필요성, 인그래디언트의 반자동 라벨링 소프트웨어 ‘메디라벨’의 기술과 성능 소개 순으로 이어졌다.

이와 함께 인그래디언트는 오프라인 현장 부스를 마련해 학회 참가자들에게 자사의 데이터 라벨링 솔루션 메디라벨의 ‘3D Fill’ 기능 프로토타입 시연회를 진행했다. 3D Fill은 수 백장의 슬라이스가 있는 CT, MRI 등의 영상에 이미 라벨링된 데이터 몇 장만으로 나머지 슬라이스의 데이터를 예측할 수 있는 기능이다.

메디라벨의 경우 3D Fill 기능과 함께 스마트 펜슬(Smart Pencil), 스마트 필(Smart Fill) 등의 다양한 툴을 함께 활용할 수 있어 조직과, 근육 등을 구별해 병변의 세밀한 라벨링이 가능한 것이 특징이다. 부피와 위치를 파악하기 어려운 종양의 경우에도 암 세포의 폭과 깊이 등을 정확히 파악해 의사의 진단을 돕는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다는게 회사 측 설명이다.

이 대표는 “KCR 2021 학회에 참석해 의료 데이터 라벨링의 가치에 대해 심도 깊은 이야기를 나눌 수 있어 의미있는 시간이었다”며 ”데이터 라벨링에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있고, AI 진단 보조 제품을 출시한 회사에 대한 관심도 커지고 있는 만큼 자사의 데이터 라벨링 솔루션의 기술력을 강화해 데이터 품질관리 및 경쟁력 있는 시스템 확보에 핵심적인 역할을 해나가겠다”고 말했다.

저작권자 © 팜이데일리 - 무단전재, 재배포 금지