이번 16주년은 코로나 시대에 맞춰 비대면 온라인 기념식으로 간단히 진행되었습니다.

코로나 감염을 예방하기 위하여 마스크를 계속 착용해야 하는 불편함이 있지만 인실리코젠 직원들 모두 잘 실천해주셨습니다.

또한, 올해는 바이오 테크 분야에서 인공지능 기술의 선두를 위하여 인실리코젠의 자회사, AIDX를 설립하여 어려운 시기에도 한 단계 더 나아가게 되었습니다.

항상 느끼는 거지만 가을 하늘은 사계절 중 높고 푸르고 멋있는 것 같습니다.
인실리코젠 창립기념일에 항상 푸른 하늘을 볼 수 있어서 기쁩니다.



올해 인실리코젠에서 열정적으로 일하신 지 5, 10주년이 되신 분들을 위해 24K 황금열쇠를 준비하였습니다.
마음의 소리 : 금값 많이 올랐다는데..이런걸 준비해주시다니... 감동 :)





먼저 "생물정보 공유의 장"이라는 슬로건으로 2014년에 오픈한 인코덤(http://www.incodom.kr)의 역사를 되돌아보는 시간을 가졌습니다. 꾸준히 늘어가는 콘텐츠와 접속자 수에 우리 모두의 노력에 대한 보답과 뿌듯한 마음을 가졌으리라 여겨집니다.






이러한 결과에는 우리 모두의 노력을 이끌어내느라 수고해주신 지난 6년간 총 11분의 MD 분들이 있었습니다. 박선영 MD의 소감을 들어보겠습니다.





  • 박선영 - MD 협의회 3기




먼저 2년간 MD 협의회를 운영하면서 보이지 않게 어려움도 많았지만, 잘 이끌어주시고 도와주신 선배님들께 감사드리고, 글을 잘 작성해주신 인코인 여러분들께도 감사드립니다. 사실 글을 쓴다는 것이 단순히 있는 정보를 취합하는 것이라고 해도 내 언어로 쓰는 게 쉬운 일이 아닙니다.

여기서 귀찮음도 있고, 창작의 고통이 있을 수 있는데요, 그럼 그 대가는 무엇일까 생각해봤을 때 여러 가지가 있지만, 그 중 첫 번째는 내 지식수준이 올라가는 것이라고 생각합니다. 글을 단순히 옮기든 내가 풀어쓰든 조금이라도 관련 자료들을 읽게 되고 글을 쓰면서 해당 내용이 습득되고 정리가 되는 경우가 많은 것 같습니다.

현재 글 작성 독려를 위해서 보상제도도 생기고, 글을 쓰는 기준이 완화 및 자율화가 되었지만, 앞으로 작성 편집기나 QnA 창 등을 개선해 나가면서 글쓰기도 쉽고 더 활성화된 인코덤 사이트가 되길 바라고 있습니다.

앞으로 인코덤(incodom.kr) 개선을 위한 좋은 아이디어가 있으면 설문지나 MD 협의회를 통해 언제든지 말씀 부탁합니다. 남은 기간까지 마무리 잘하도록 하겠습니다. 감사합니다.




  • 심재영 - 10년 장기근속자



제가 2010년 3월 2일부터 출근해서 2020년 3월 3일까지 인실리코젠 소속이었으니까 약 10년 하고 2일 정도 인실리코젠에서 근속했었네요. 감개무량합니다.

연초에 디이프로 발령을 받고 나서 혹시나 이 자리에 서지 못하면 어떡하나 하는 쓸데없는 걱정을 잠깐 했는데 이렇게 축하해 주셔서 감사합니다.

어떻게 10년을 다닐 수 있었을까? 스스로 저를 냉정히 판단해 봤습니다. 입사 당시 저는 특별히 잘하는 건 없고, 그냥 여러 분야에 호기심만 많아서 딱히 어디 쓰기 모호한 사람이었습니다. 끈기도 집중력도 없었습니다. 이런 단점을 극복하고 살아남기 위해 오랜 시간 발버둥 쳤는데요, 스스로 의지가 있더라도 환경이 받쳐주지 않으면 할 수 없었을 겁니다. 비록 일은 항상 힘들었지만, 무엇보다도 저를 이끌어주시고 지지해 주시는 동료들이 함께 있는 조직이었기 때문에 이 자리에 설 수 있었습니다.

작년부터 10년 근속을 1년 남겨두고, 그동안 내가 이 회사에서 무엇을 남겼을까를 계속 고민해 봤습니다. 매출에 엄청난 영향을 주는 프로젝트를 성공적으로 마무리했는가? 회사에 돈을 많이 벌어왔나? 회사의 미래 먹거리가 될 만한 신기술을 개발했나? 업무 효율을 높일 수 있는 어떤 체계나 절차 같은 것을 만들었나? 서버실 온도 감시 시스템(https://insilicogen.com/blog/226) 은 제가 생각해도 잘 만든 것 같습니다. 이거 하나는 저 자신도 인정합니다. 큰 성과는 없었지만, 여러분들이 이런 성과를 만들어 낼 수 있도록, 찡그리지 않고 웃으면서 일 할 수 있는 어떤 분위기와 문화를 만드는 데는 제가 좀 이바지하지 않았나 생각이 듭니다.

이제 이렇게 인실리코젠의 공식 고인 물이 되어서 뿌듯하고요. 이제 어떻게 10년을 보내서 썩은 물이 될까 고민을 해봤습니다.

앞으로의 10년은 돈 많이 벌고, 잘 사는 게 목표입니다. 제가 저 혼자 잘 먹고 잘살려고 이런 목표를 세우는 것이 아니라, 제 후임 분들께 이 분야에서 열심히 일하면 저 사람 보다는 잘 살 수 있겠지라는 어떤 기준이 될 수 있도록 잘 살고 싶습니다. 제가 사장님 대표님 이사님 실장님 팀장님들을 보면서 바랬던 목표보다 더 큰 목표를 여러분들이 가질 수 있도록 잘 살겠습니다. 감사합니다.


  • 김태영 - 5년 장기근속자




안녕하세요? 인실리코젠 FED팀에서 웹 UI 개발을 담당하고 있는 김태영 선임입니다.  입사해서 처음 맞은 창립기념일에서 장기근속상을 수상하신 분들이 참 대단하다는 생각을 했는데 어느새 제가 이 자리에 있다니 시간이 참 빠르다는 생각과 함께 지난 시간들을 되돌아보는 계기가 되는것 같습니다.

입사 당시 우리 회사는 프로젝트들이 한꺼번에 몰리는 특징이 있음을 알게 되었고 이런 환경에 어떻게 대응할 수 있을까 고민하는 시간이 많았던것 같습니다. 시행착오도 있었지만 작업가이드를 세우고 프론트개발용 스케폴딩을 미리 준비해서 팀원간 협업할 때 의존성을 줄여서 충돌로 소모되는 시간이 줄었고 프로젝트마다 이뤄지는 반복작업이 줄어서 지금은 보람을 느낍니다.

개인적으로는 가정에도 충실할 수 있도록 배려해주신 사장님외 많은 선배 동료 임직원 분들 덕분에 가능했던 시간이었습니다. 이 자리를 빌어 감사 드립니다.  부족하고 아쉬운 부분도 많지만 예쁘게 봐주시고 조직에 도움이 되는 일원이 되도록 앞으로 더 화이팅하겠습니다.


  • 이혜원 - 5년 장기근속자




지나가는 시간이 너무 빠른 것 같습니다. 흥덕으로 이사하고 처음 입사자였었는데, 입사 후 참석했던 시무식이 새록새록 기억에 남고,  이 사무실과 지내온 시간이 같다고 생각하니 감회가 새롭습니다. 혼자의 힘으로 지내온 게 아니라 많은 분의 도움으로 여러 해의 시간을 보낼 수 있었던 것 같고, 모두 도와주셔서 늘 감사하게 생각하고 있습니다.  더욱 발전하라는 의미라고 여기고 노력하도록 하겠습니다. 감사합니다.


  • Sardorbek Muminov - 5년 장기근속자


Wow. 5 years have passed quickly. I didn’t even realize I had worked for 5 years. The reason I didn’t notice the passage of time was probably due to interesting projects, friendly colleagues, and the healthiness and sincerity of the working environment. The first year I joined Insilicogen, I was once again convinced that I had chosen the right company quickly after a few weeks. Being a member of Insilicogen has helped me maintain work-life balance, obtain more knowledge, learn new technologies, and put them into practice. On this Anniversary I appreciate all our hard work and dedication. Congratulations on this big occasion and many wishes for future success. Happy anniversary.


  • 강전모 - 5년 장기근속자


창립기념일 하면 떠오르는 게 많습니다. 우선 제 입사일은 2015년 9월 1일로 창립기념일일 10월 1일과 딱 한 달 차이가 나지요. 2015년 10월 1일인 입사 한 달이 되었을 무렵 11주년 창립기념일에 사장님과 함께 케익을 자르던 것이 기억납니다.

또 작년이었던 15주년 창립기념일 행사도 브랜드위원회로서 함께 기획하고 사회도 진행했었습니다. 이런 추억과 경험들이 쌓이다 보니 어느덧 5년이라는 시간이 흘렀고, 인실리코젠이 성장해온 것처럼 저도 함께 성장해온 동기 같은 느낌이 드네요.

늦깎이 사회초년생으로 인실리코젠에서 사회에 첫발을 내디디고, 결혼과 자녀까지 인생의 중요한 시점을 인실리코젠과 함께 해왔습니다. 앞으로도 저희 아이가 커가듯이 저도 성장하고, 인실리코젠도 함께 성장하여 지금 5년 전 제 모습을 돌이켜보며 흐뭇하게 미소 짓는 것처럼 그때도 지금의 제 모습을 생각하며 미소 지을 수 있도록 노력하겠습니다. 감사합니다


  • 서승원 - 5년 장기근속자




우선 여러 면에서 어려운 시기를 보내고 있는 와중에도 이렇게 의미 있는 자리를 마련해주신 사장님과 정이사님께 감사의 말씀을 드립니다. 지금에 와서 생각해보면 벌써 5년? 이라는 생각도 들지만, 제 인생에 있어서 그 어느 때보다 밀도 높게 보낸 5년이었던 것 같습니다.

겹겹이 들어차 있는 인코에서의 5년이라는 시공간 속에는 때로는 힘들었던 기억들과 가끔은 재미있었던 추억들, 그리고 끊이지 않았던 오늘에 대한 고민과 놓을 수 없었던 내일에 대한 걱정들이 빈틈없이 가득 차 있었던 것 같습니다.

지금은 그 힘듦의 대부분이 성장의 원료로, 고민과 걱정의 상당 부분은 이제 미래에 대한 희망과 기대로 치환될 수 있었는데,  이것은 오롯이 생명정보를 통해 세상을 이롭게 하려는 비전 속에서 서로에게 힘이 되어주었던 모든 인코인들의 사랑과 배려 덕분이었던 것 같습니다.

지난 5년간 많이 아껴주시고 항상 지지해주셨던 모든 인코인들에게 감사드리며 앞으로도 이 인코 네트워크 시너지가 더욱 견고하게 확장될 수 있도록, 그리고 이를 바탕으로 우리가 더욱 좋은 방향으로 나아갈 수 있도록 저 역시 노력하겠습니다.

감사합니다.



장기 근속하신 인코인을 보며 모두 인실리코젠의 인재상(성실, 열정, 배려, 소통, 학습)으로 성장하였음을 느꼈습니다.

16주년 기념식을 마무리하며 사장님께서 10주년에 말씀하셨던 "경영은 주변 사람들을 행복하게 하는 것" 이라는 미시다고노스케의 경영철학에 대하여 재언급하셨습니다. 16년 동안 회사와 직원들이 성장을 리드하고 비즈니스를 확대하여 회사를 키우는 사장님의 보이지 않는 노력들의 본질(직원들의 행복-> 건강, 사랑, 경제)에 대해 알 수 있었습니다. 다음 17주년에는 인실리코젠의 자회사인 iBreeding(아이브리딩-데이터 육종기업), D.iF(디이프-데이터식품 선도기업), AIDX(에이아이디엑스-AI 의료진단기업)와 함께 더욱 성장한 회사로 찾아뵙겠습니다.


작성 : 브랜드위원회

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2020/10/11 21:28 2020/10/11 21:28
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의료 영상 분석의 개요



4차 산업혁명 시대에서 인공지능은 다양한 분야에서 쓰이고 있고, 그중 의료 영역 내에서도 적용 범위가 확대되어 가고 있습니다. 영상 이미지로 정상 유무를 판정하거나 병리 영상 데이터 분석에 쓰이는 판독보조, 음성 인식 의무기록이나 생체 신호 모니터링과 같은 진료보조, 유전체 데이터 분석 기반의 신약개발 등 인공 지능 기반의 의료 진단 기술이 개발되고 있으며, 특히 의료 영상 판독 분야에서 인공지능이 매우 유용하게 쓰이고 있습니다.
 
병원에서 다루어지는 영상 이미지는 모두 디지털 이미지로, 영상의학과 전문의들이 이 디지털 이미지를 직접 보며 판단하는 아날로그적 방식에 인공지능이 들어오면서 영상 판독 시간이 5분에서 20초로 줄어들거나 두 명 중 한 명의 전문의를 대체할 수 있는 수준에 이르게 되었습니다.
이런 의료 영상 분석의 발전을 가능하게 만든 핵심 요소는 의료 영상 처리 기술과 딥러닝입니다. 딥러닝의 적용은 기존에 사용해오던 기계학습의 효율을 넘어 전문의에 따르거나 이를 넘어서는 결과들이 등장하면서 큰 반향을 일으킨 바가 있습니다.
이번 글에서는 본격적으로 의료 영상 분석을 하기에 앞서 일반 영상과 달리 의료 영상이 가지는 특성들을 알아보고, 의료 영상 처리 및 분석 기술에 대해 전반적으로 알아보며 워밍업을 해보도록 하겠습니다.



Image Acquisition


우선 이미지를 얻는 원리에 대해서 간단히 알아봅시다.
카메라의 기본 원리는 Light source로부터 빛을 쏘아서 어떤 물체에 닿으면 특정 빛이 반사되고, 이 반사된 빛을 센서로 취득해서 전기신호로 바꿔주면 명암차이로 영상이 만들어지게 됩니다. 카메라는 light source가 가시광선이고 이를 취득할 수 있는 CCD, CMOS 센서를 쓰는 데 반해, 적외선을 쏘고 이를 detection 할 수 있는 센서를 놓으면 적외선 카메라, X-ray 신호를 주고 이를 detection 할 수 있는 센서를 놓으면 X-ray 시스템이 됩니다.


[Fig. 1] Electromagnetic spectrum
 

그럼 light source에 따른 다양한 의료 영상 데이터에 대해 살펴보겠습니다.

가시광선을 이용한 의료 영상 :

  • Endoscopy (내시경) : 위, 장 내시경 검사 시 사용하는 것으로, 내시경 앞부분에 light source와 CCD 센서가 모두 있어서 영상으로 보여줍니다.
  • Microscopy (현미경) : 조직 검사 시 현미경의 접안렌즈, 대물렌즈를 이용해 작은 물체를 크게 확대해서 보여줍니다.

방사선을 이용한 의료 영상 :

  • X-ray : X-tube에서 light source를 내보내고 몸을 통과하는데, 각 부위 조직의 투과된 x-ray intensity 차이로 영상을 만들어냅니다.
  • CT (Computed Tomography) : 인체의 단면 주위를 돌며 다각도에서 x-ray 영상을 찍고, 여러 장의 2D x-ray 이미지를 합쳐 한 장의 3D 영상 이미지로 만듭니다. 수 초 내로 짧은 시간 안에 3D 영상을 얻을 수 있지만, 방사선에 노출되고 조영제를 사용하여 몸 밖으로 배출이 잘 안 될 수 있다는 것이 단점입니다
  • PET (positron emission tomography) : 양전자를 방출하는 방사성 의약품(방사성 포도당)을 몸에 주입 후, 인체의 360도에서 이를 detection 후, 3D 영상 이미지로 만듭니다. 포도당 대사는 암세포에서 비정상적으로 높으므로 PET에서 밝게 나와 암 조기진단에 유용하게 쓰입니다. 신진대사를 볼 수 있어 조기진단이 가능하지만, 방사선을 몸에 주입하고 비싸다는 단점이 있습니다.

자기장을 이용한 의료 영상 :

  • MRI (Magnetic Resonance Imaging) : light source는 아니지만, 자기장을 걸어주어 몸 안의 수소 원자들이 근육, 지방 등 tissue에 따라 도는 속도의 차이를 바탕으로 3D 영상을 만듭니다. 방사선 노출이 없어 몸에 유해하지 않고, brain처럼 soft tissue들을 잘 구분해서 볼 수 있으나, 비싸고, 찍을 때 소음이 나며, 영상을 얻는 데 시간이 오래 걸리는 단점이 있습니다.

이 밖에 심장, 태아 검사를 위한 초음파나 망막 단층검사를 하기 위한 근적외선을 이용한 영상 등이 있습니다.


Digital Image Acquisition

이렇게 찍은 영상들은 디지털화를 하는데요, 격자로 쪼개서 화소들의 이차원 배열로 표현하는 sampling, 각 화소의 컬러 범위를 결정하는 quantization을 거칩니다.

[Fig. 2] Digital image acquisition process

이때, 디지털화된 이미지는 다음의 요소들로 표현합니다.

  • Resolution : Sampling이 이루어지는 매트릭스 갯수 (이미지 사이즈)
  • Intensity : 각 sampling point (2D에서는 pixel, 3D에서는 voxel) 에서의 값
  • Gray level : quantization의 단계 (보통 0~255까지 256레벨)
 
 

 
PACS (Picture Archiving and Communication System)

그렇다면 이 디지털 이미지가 병원 시스템에서 어떻게 동작할까요? 영상 장비에서 얻은 디지털 의료 영상 이미지는 병원의 PACS 서버로 전송되고, 의사들이 client system을 이용해서 영상을 띄워서 봅니다.
 

[Fig. 3] PACS system

여기서 PACS는 의료 영상 저장 전송 시스템을 말하며, 디지털 영상 이미지를 DICOM이라는 국제표준 규약에 맞게 저장, 가공, 전송하는 시스템입니다. DICOM으로 저장될 때 판독결과와 진료기록이 추가될 수 있고, 네트워크를 통해서 병원 내외의 단말로 전송할 수 있습니다.

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)

그럼 의료 영상을 다루기 위해 DICOM에 대해 더 살펴보겠습니다. DICOM은 의료용 기기에서 디지털 영상 표현과 통신에 사용되는 표준을 총칭하는 말로 북미방사선학회(RSNA)에서 1990년대에 정한 국제 표준입니다. 의료 빅데이터를 분석할 때 데이터를 표준화하고 정제하는 것이 어려운데, 여러 분야 중 그나마 영상 분석이 수월한 것은 이 DICOM 국제 규약에 의해 표준화 돼있기 때문일 것입니다.
하나의 DICOM single format (.dcm)은 기본적으로 header와 image 정보가 있습니다.

  • Header
    • header에는 태그별로 환자 정보, 영상 취득 날짜 등 부가적인 meta 정보를 담고 있습니다. 주로 참고할 만한 태그로 (0008,~)에는 modality 및 study에 대한 정보, (0010,~)에는 환자 정보, (0028,~)은 dimensions 및 scale 등 이미지 정보들을 담고 있습니다.
    • (0028,~) 이미지 정보 예시로는 3차원 이미지의 x,y,z가 몇 개의 voxel로 구성되어 있는지 나타내는 dimensions, 한 voxel의 x,y,z가 각각 몇 mm인지 나타내는 voxel spacing, 영상마다 보기에 최적화된 pixel 범위 기준인 window center, window width 등이 있습니다.
    • 이 header 정보들은 이미지에서 필요부분을 추출할 때 기준방향과 pixel 및 voxel의 실제크기 등 변환 연산에 필요한 정보로 이용되고, 이런 정보들을 바탕으로 이미지들의 voxel spacing을 맞춰야 유의미한 분석이 됩니다.


[Fig. 4] 프리웨어인 Sante DICOM Viewer 프로그램을 이용하여 본 한 장의 DICOM 파일의 header 정보


  • Image data
    • 압축된 비트맵(bitmap) 또는 압축되지 않은 형식(jpeg, gif..)의 이미지 정보를 담고 있습니다. 이미지 매트릭스에 한 pixel마다 intensity 값이 있습니다.
 



[Fig. 5] 프리웨어인 Sante DICOM Viewer 프로그램을 이용하여 본 한 장의 DICOM 파일 이미지



이외에 Nifti (nii) 등 다른 포맷들이 있는데, 파일이 두 개로 나누어져 있는 경우 영상 정보와 헤더 정보가 따로 있습니다. (예시: Analyze (hdr/img), Raw data (mhd/raw))

 


 
의료영상을 시각화하여 확인하기 위해서는 다음과 같은 도구를 이용합니다. 간단한 사용방법과 직관적인 사용자 Interface를 갖고 있는 Sante DICOM Viewer, segmentation을 잘 그려주는 것이 장점인 ITK-snap, 병리 영상 분석에 최적화된 Qupath, 이 밖에 MITK, MRICron, 3D Sicer, ImageJ 등을 활용합니다.
 


[Fig. 6] ITK-SNAP 을 이용한 brain MRI
 
그림과 같이 ITK-SNAP를 이용했을 때 3차원 상에서 이미지를 보고 헤더 정보도 별도로 확인할 수 있습니다. Contrast를 조절해서 특정 영역만 보는 등 기본적인 이미지 프로세싱을 서포트하고, 원하는 영역을 segmentation 해서 여러 장을 그리면 쌓아서 3D volume 이미지로 볼 수 있습니다.

3D 영상은 3가지 방향에서 볼 수 있는데, top-down 방식의 axial 뷰, 몸을 left-right로 나누는 sagittal 뷰, anterior-posterior로 나누는 coronal 뷰가 있습니다.
 

[Fig. 7] Image reconstruction planes


 
 
의료 영상은 일반 영상과 확실히 다른 특징들을 보입니다. 그러므로 분석 시 고려해야 할 사항들이 있는데요, 몇 가지를 나열해 보자면 다음과 같습니다.
의료 영상은 대량의 데이터를 얻기 힘들고, 지도학습에 필요한 레이블 정보를 얻는 것은 더욱 어렵습니다. PACS 시스템을 이용해서 병원마다 많은 영상 데이터는 있지만, 제도적, 사회적 이슈로 인해 데이터 접근이 쉽지 않고, 병변의 위치를 레이블링하는 것도 숙련된 전문의의 판독이 필요한데 PACS에서 얻는 영상들은 레이블링이 되어있지 않은 경우가 많으므로 필요한 데이터 자원을 최소화하면서 좋은 성능을 기대할 수 있는 방법론의 개발이 중요합니다.
또한, 3D 영상이 많고 영상의 크기가 상당히 큽니다. 2015년 이미지넷 대회에서 1위를 차지한 영상 분류에서 기준 영상은 짧은 변 기준으로 최대 640픽셀 크기를 입력으로 받았는데, 흉부 X ray영상은 한 변이 2,000픽셀 이상이고 유방촬영영상은 4,000픽셀이 넘으며, 병리 영상은 10만 픽셀보다 큰 경우가 대부분입니다. 연산 능력을 감당할 수 있는 환경이 필요한 것뿐만 아니라 이를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘의 개발이 필요합니다. 그리고 객체의 크기가 상대적으로 굉장히 작은 경우가 많기 때문에 이를 잘 검출할 수 있는 기술도 필요로 합니다.
이 밖에 같은 질병의 같은 조직 영상이라도 나이에 대한 보정이 필요하고, 영상 이미지 외에도 성별, 흡연, 음주여부 등의 기타 정보들을 분류 분석에 사용하기도 합니다.
 
 

 
의료 영상 데이터를 이용한 여러 분석 중 4가지 문제를 간단히 살펴보겠습니다.
Classification
전형적인 computer vision 문제로, 영상 이미지를 보고 정상인지 환자인지 분류합니다. 보통 의료 영상 분석은 분류하는 것이 주목적입니다.
Segmentation
영상에서 organ(장기)나 nodule(결절)과 같이 관심 있는 특정 영역을 추출합니다. intensity값으로만 구분하는 thresholding, 시작점과 비슷한 값을 assign해 나가는 “seeded” region growing 등 다양한 방법이 있습니다.
Enhancement
영상에 noise가 있거나 해상도가 낮은 경우 영상 퀄리티를 높이는 방법입니다. Intensity의 분포를 가지고 value를 바꿔주는 histogram processing, pixel 주변을 보고 블러를 통해 노이즈를 감소하는 smoothing 및 영상의 edge 부분을 강조하는 sharpening과 같은 spatial filtering이 있습니다.
Registration
각기 다른 영상들을 모았을 때 비교할 수 있게 잘 맞춰주는 방법입니다. 파노라마나 시차를 두고 영상을 취득했을 때 이미지를 합침으로 이미지가 이어진다거나 차이점을 볼 수 있게 하는 방식입니다.
 
 

 
의료 영상 분석을 위해서 기계학습은 지난 몇십 년간 매우 유용하게 사용됐고, 가장 보편적인 용도 중 하나가 병변 또는 장기와 같은 대상을 병변 또는 비병변, 악성 또는 양성종양처럼 특정 부류로 분류하는 것이었습니다. 이때, 기계학습은 특징 입력을 통해 클래스(암 또는 비암) 분류를 위한 최적의 경계를 설정하고, 새로운 미지의 객체(병변)가 속한 클래스를 찾는 데 쓰였습니다. 마치 동그랗고 주먹보다 작은 특정 사이즈에 노란 형광 빛을 가진 특징을 가진 것이 테니스공이라고 분류하듯이요. 그런데 이것은 병을 못 찾거나 오진을 만들어내며 문제점이 많았었습니다. 이후, 딥러닝이 도입되면서부터 이미지 입력을 통해 분류 성능이 월등히 좋아지고 인간의 영상 인식 수준을 넘어서는 결과를 보이기도 하였습니다. 그냥 처음부터 테니스공 이미지를 보여주고 학습을 시키는 것이지요.
 

[Fig. 8] 딥러닝 도입 전후 기계학습
 
딥러닝이 도입된 이후 기계학습은 분할(segmentation), 수작업 특징 추출(handcrafted feature extraction) 및 특징 선택(feature selection) 단계가 필요하지 않고, 분할 오류나 비효율적인 기능을 피하면서 end-to-end 머신러닝 패러다임을 제공합니다. 이때 대표적으로 쓰이는 모델이 CNN(convolutional neural network)이고, 최근에는 GAN (generative adversarial network)도 활발하게 적용되고 있습니다. 서로 다른 영역의 영상 간의 번역이나 변환에 사용되며 시간과 비용을 단축하거나 판독의 정확도를 향상하는데도 활용이 되고 있습니다.
 
 

 
이상 의료 영상 분석을 하기 위해 기본적으로 알아야 할 배경 지식과 전반적인 개념에 대해서 살펴보았습니다. 현재 환자의 CT영상을 통해 코로나 19로 인한 폐렴 병변을 정량화하는 등 국내외에서 인공지능 기반의 많은 의료 영상 분석 소프트웨어들이 개발 및 활용되고 있습니다. 향후 의료 영상과 유전체 정보를 통합하여 분석함으로써 질병의 조기진단 및 예후 예측, 환자들의 삶의 질 향상을 가능케 하리라 봅니다. 이 글에서 딥러닝 알고리즘이나 수식 등 분석에 대해 깊이 다루지는 않았지만, 의료 영상 분석을 시작하는데 앞서 기본 내용을 이해하는 데 도움이 되길 바라며 글을 마칩니다.
 
 

 

Posted by 人Co

2020/09/27 18:26 2020/09/27 18:26
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페토의 역설


암은 우리나라 사망 원인 1위인 질병입니다. 보건복지부의 통계에 따르면 암 발생률은 꾸준히 증가하는 추세입니다. 물론, 환자의 5년 생존율도 꾸준히 증가하는 추세이고 조기 발견하는 경우 70% 이상 완치가 가능하다고 하지만, 암은 여전히 무서운 질병입니다.
 
암의 발병 원인은 다양하지만, 세포의 돌연변이 누적이 주원인인 것으로 알려졌습니다. 정상 세포는 세포 주기에 따라 일정한 기간이 지나거나 돌연변이가 누적되면 사멸하게 됩니다. 암세포의 경우 정상 세포와는 달리 누적된 돌연변이에 의해 세포로서 기능하지 못하면서도 사멸하지 않고 지속해서 증식합니다. 이 과정에서 정상 세포를 밀어내고 다른 세포들이 사용해야 할 영양분을 흡수하면서 신체에 문제를 일으킵니다. 영양분 흡수가 쉽지 않으면 자체적으로 혈관을 생성(Angiogenesis)해서 영양분을 수급하는데, 이러한 혈관은 암 전이를 쉽게 하는 역할을 하기도 합니다.
암은 세포의 돌연변이 누적으로 발병하기 때문에 이론상으로 모든 생물이 암에 걸릴 수 있습니다. 심지어 기생충에게도 암이 발병하며, 수천만 년 전 지구에 생존했던 공룡의 화석에서도 암에 걸렸던 흔적이 발견되기도 합니다.




1977년, 영국의 통계학자이자 역학자인 리차드 페토는 흥미로운 연구 결과를 발표합니다. 리차드 페토는 세포의 돌연변이 누적으로 암이 발병하는 거라면, 생물의 사이즈가 크고 수명이 길수록 암 발병률이 높을 것이라는 가설을 세웁니다.
본인의 가설을 바탕으로 실제 사람과 쥐의 암 발생률에 관한 연구를 합니다. 사람과 쥐는 세포 수는 약 1,000배, 수명은 30배 정도 차이가 나기 때문에, 암 발생률도 양의 상관관계 (positive correlation) 가 있을 것으로 예측했습니다. 그는 쥐나 사람이나 암 발생률은 비슷하다는 것을 발견함으로써 그의 가설이 틀렸음을 알게 됩니다. 이러한 현상을 발견한 페토는 이를 “페토의 역설 (Peto’s paradox)” 라고 명명합니다.
그는 이 현상을 인간이 신체 사이즈가 커지고 수명이 늘어나는 방향으로 진화하는 과정에서 암 발생을 억제하는 메커니즘 또한 함께 진화했기 때문일 것이라고 설명합니다.

[Fig. 1] 페토의 역설 요약

위 [Fig. 1] 이미지와 같이 종 내(intra-species)에서는 신체 질량이 암 발병률과 관계가 있는 것으로 보이지만, 종 간(inter-species)에서는 그렇지 않다는 것이 밝혀졌습니다. 이후 많은 연구진이 페토의 역설에 힘을 실어주는 연구 결과를 발표합니다.
 
가장 대표적인 예는 2015년에 발표된 Schiffman 연구진의 연구결과입니다. 2015년 유타 대학교의 Schiffman 교수 연구진들이 San Diego 동물원의 쥐, 코끼리 등을 포함한 36종의 포유동물을 부검해서 암에 의한 사망률을 조사합니다. 이들은 종간 신체 크기나 수명 등은 암 발병률과 통계적으로 상관관계가 없음을 발표합니다.
 

 
[Fig. 2] 36개의 포유동물의 암 발병률

위 그래프를 통해 종의 수명이나 크기는 암 발병률과 상관관계가 없음을 확인할 수 있습니다. 더불어, 암 발생률이 낮은 다른 종의 암 억제 메커니즘을 밝혀내는 연구도 활발하게 이루어지고 있습니다. 대표적으로 암 발생률이 5% 내외로 알려진 코끼리가 있습니다. 앞서 언급된 Schiffman 교수 연구진과 시카고대학교 Lynch 교수의 연구진이 2015년에 발표한 두 연구 결과에 의하면 코끼리는 암 억제 유전자로 알려진 TP53 유전자를 사람보다 더 많이 보유한 것으로 밝혀졌습니다.
 
포유류 대부분이 보유하고 있는 TP53 유전자는 사람의 경우 유전자가 하나이지만, 코끼리의 경우 20개를 가진 것으로 확인되었습니다.
TP53 유전자는 DNA가 손상된 세포의 복구나 세포자살을 유도하는 역할을 하는 것으로 알려졌습니다. 실제, Li-Fraumei syndrome(LFS) 라는 질병은 TP53 유전자 결함에 의해 발병하게 되는데, 이 환자의 경우 각종 암에 걸릴 확률이 매우 높습니다. 코끼리의 TP53 유전자의 경우 손상 세포의 복구보다는 손상 세포를 소멸시키는 메커니즘에 적극적으로 관여하는 것으로 알려졌습니다.

2018년, 시카고 대학의 Lynch 교수 연구진은 코끼리가 가지는 또 다른 항암 메커니즘을 밝혀냅니다. 코끼리에서 특이적으로 발현하는 LIA 6 라는 유전자입니다. 이 유전자도 TP53 유전자에 의해 활성화되어 DNA가 손상된 세포 사멸을 유도하는 유전자로 밝혀져 있습니다. 연구진은 이 유전자를 좀비 유전자라고 칭하는데, 수천만 년 전까지 위유전자(pseudogene)로 존재하던 LIF 유전자 중 하나인 LIF6 유전자가 진화과정 중 발생한 변이 때문에 TP53 유전자로 인해 활성화되었기 때문입니다.
 

[Fig. 3] 코끼리의 LIF6 유전자의 세포자살 유도 메커니즘

이외에도 암에 거의 걸리지 않는 것으로 알려진 벌거숭이두더지쥐나 고래 등도 주요 연구 대상 중 하나입니다. 두 종 모두 노화 정복을 위해 연구하는 연구자들 사이에서 주목받는 종이기도 합니다.
 


 
현대 의학이 발달하면서, 조기 발견 시 완치율도 높고 환자의 5년 생존율도 꾸준히 증가하고 있습니다. 하지만 현재까지 암은 여전히 무서운 질병 중 하나입니다.

일부 연구자들은 여전히 이 이론에 의문을 품고 있지만, 페토의 역설은 오늘날 암을 정복하기 위한 하나의 방향으로 받아들여지고 있습니다. 구글 자회사인 캘리코 사에서는 현재 생명연장 프로젝트에서 벌거숭이 두더지쥐에 관한 연구를 진행 중이고, 코끼리의 항암 메커니즘을 밝혀냈던 두 연구자는 이를 응용하여 코끼리의 항암 단백질을 이용한 암 치료제 개발을 위한 신생기업 기업을 세웠습니다.

사람 이외의 동물들에 대한 항암 메커니즘에 관한 연구들은 여전히 시작단계이고, 밝혀진 부분보다는 밝혀져야 할 부분들이 많겠지만, 언젠가 이 연구들이 성과를 보는 날을 기대해 봅니다.




  • Viviane Caliier, 2019, Solving Peto’s Paradox to better understand cancer. PNAS.
  • Marc Tollis et at., 2017. Peto’s Paradox: how has evolution solved the problem of cancer prevention?. BMC Biology.
  • Lisa et al., 2016. Potential Mechanisms for Cancer Resistance in Elephants and Comparative Cellular Response to DNA Damage in Humans. JAMA
  • 박수경, “[캔서앤서 A to Z] 암, 정체가 뭐지? 왜 생기는거지?”, <CANCER ANSWER>
  • 엄남석, “코끼리에게서 암 정복 길을 찾다.. ‘좀비유전자’ 규명”, <연합뉴스>

작성자 : BS실 박서우 주임개발자

Posted by 人Co

2020/09/14 00:05 2020/09/14 00:05
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행정안전부는 2020년 7월 30일부로 전자정부 웹사이트 품질관리 지침(행정안전부 고시 제2020-38호(2020. 7. 30., 전부개정))을 개정했습니다. 전자정부 웹사이트 품질관리를 한마디로 정의한다면 행정/공공기관의 웹사이트를 국민이 이용하고자 할 때 이용에 대한 불편을 해소하고 편리성을 높이고자 웹사이트에 대한 품질관리 원칙 및 종합적인 품질관리 기준을 마련한다고 할 수 있습니다.
 

오늘 블로그는 행정안전부 (이하, 행안부)에서 2020년 7월에 개정한 정부 웹사이트의 품질관리 원칙 및 품질관리 기준을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.


''전자정부 웹사이트 품질관리 지침이 개정되기 이전에도 전자정부서비스 호환성 준수지침(개정 2017. 12.29.행정안전부고시제2017- 26호)(개정 2017. 12.29.행정안전부고시제2017- 26호)이 있었습니다. 이 지침의 경우, 웹표준 준수, 비표준 제거 및 웹 호환성 확보 등 다양한 웹 브라우저 이용 지원에만 내용이 집중되었습니다.

이제 사용자 이용 측면에서 더욱 현실적인 법안이 개정되었으니 행정/공공기관의 웹사이트 이용 시에 불편함 없이 더 편리하게 이용할 수 있다고 예상해 보면서 실질적으로 어떤 내용이 개정되었는지 확인해 보겠습니다.

[Fig.1] 조문별 주요 내용
(https://www.mois.go.kr/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=FILE_00095282LdKk50g&fileSn=0)

전자정부 웹사이트 품질관리 지침 각 조항의 주요 내용을 정리한 표입니다. 지침의 주요 내용은 크게 웹사이트 품질관리 원칙, 품질관리계획, 품질 진단 및 개선 3가지입니다. 웹표준, 호환성, 접근성, 개방성, 접속성, 편의성, 신뢰성, 유사중복방지 등 품질관리 원칙을 명시하였고, 품질관리계획을 위해 웹사이트 품질관리자를 지정하고 교육할 수 있으며, 행정기관 등은 자체 품질진단 시행, 행안부는 주요 웹사이트 품질진단 시행을 할 수 있습니다.


(기존 지침: 전자정부 서비스 호환성 준수 지침), (개정 지침: 전자정부 웹사이트 품질관리 지침)

[Fig.2] 신구조문대비 전자정부 웹사이트 품질진단 기준
(https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type001/commonSelectBoardArticle.do;jsessionid=AQw96T0UD5HJ9fIAOCcvVtnS.node50?bbsId=BBSMSTR_000000000016&nttId=79056)

신구조문대비 전자정부 웹사이트 품질진단 기준을 정리한 표입니다. 전자정부 웹사이트 품질관리 지침 내 별표를 보면 전자정부 웹사이트 품질진단 기준이 있습니다. 이 부분은 품질관리 원칙(호환성, 접근성, 개방성, 접속성, 편의성, 효율성, 신뢰성)에 대한 진단 지표와 진단 내용을 보여주고 있습니다. 기존 지침(전자정부서비스 호환성 준수지침)에는 전자정보서비스 웹 호환성 진단표, 전자정보서비스, 전자정보서비스 모바일 웹 호환성 진단표 두 가지로만 간단하게 되어 있었는데, 더욱 상세하게 세분화하여 품질진단 기준을 마련했음을 알 수 있습니다.

이렇듯, 행정/공공기관의 웹사이트 품질관리 기준은 다양해지고 명확해져서 앞으로 국민이 사용하게 될 때는 편하게 이용할 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.

끝으로 정보화 사업을 수행하는 수행업체 입장에서 한 가지 의문점은, 행정/공공기관에서 나라장터에 웹사이트 구축과 관련된 사업을 공고하게 될 때 위와 같은 품질관리에 대한 요구사항이 많아질 것으로 예상하는데 품질관리 관련된 요구사항은 산출내역에 어떻게 반영되는지 궁금했습니다. 현재 소프트웨어사업 대가산정 가이드(2020. KOSA)를 보면 보정계수 산정 부분에는 품질관리에 관한 내용은 없기 때문입니다.(Fig.3. 참조) 그래서, 국내 SW사업의 품질을 향상하기 위하여 소프트웨어 대가산정 가이드에도 품질관리 지침을 반영한 가이드라인을 제시하는 것이 객관적인 대가산정을 유도하는데 도움이 될 것으로 생각합니다.

[Fig.3] SW사업 대가산정 가이드 2020 개정판(137페이지)
 
 
 
 
 

 

Posted by 人Co

2020/08/30 21:54 2020/08/30 21:54
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역사를 보면, 인류는 어떤 상황 속에서도 교육을 항상 지속하여 왔습니다.
그러한 교육에 대한 열정이 있었기에 현재의 문명을 이룰 수 있었다고 생각합니다.

COVID-19 상황이 지속되는 가운데 (주)인실리코젠은 철저한 방역지침을 준수하며, 생물정보 인재양성 프로그램을 진행하였습니다. 7월 6일부터 8월 14일까지 6주간 진행된 프로그램의 생생한 후기 함께 보겠습니다.





























작성 : 人CoINTERNSHIP 제11기 수료생
이가희, 이솔휘, 이주연, 진종현, 황성경

Posted by 人Co

2020/08/26 09:00 2020/08/26 09:00
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