딥러닝 기반 디지털 병리 이미지 압축 기술 CLERIC: 의료 영상 처리의 혁신

포항공대 연구팀이 개발한 CLERIC은 딥러닝 기반 디지털 병리 이미지 압축 프레임워크로, 기존 기술 대비 우수한 성능으로 의료 데이터 관리 및 AI 기반 진단 시스템 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 학습 가능한 리프팅 기법과 첨단 합성곱 기법을 통합하여 압축 효율을 높이고 고품질 이미지를 유지하는 데 성공했습니다.

딥러닝으로 의료 영상의 혁명을 이끌다: CLERIC의 등장

급증하는 의료 데이터, 한계에 직면하다

최근 의료 현장에서 디지털 병리 이미지의 활용이 급증하고 있습니다. 하지만 초고해상도 이미지의 엄청난 용량은 저장, 전송, 실시간 시각화에 큰 어려움을 야기합니다. 이러한 문제 해결을 위한 혁신적인 해결책이 등장했습니다. 바로 CLERIC입니다.

CLERIC: 학습 기반 이미지 압축의 새로운 기준

포항공과대학교 연구팀(이선영, 성은승, 이동언, 이시열, 조유빈, 박춘수, 김선호, 서민경, 고영신, 김민우)이 개발한 CLERIC은 딥러닝 기반 이미지 압축 프레임워크로, 특히 전체 슬라이드 이미지(WSI)에 최적화되어 있습니다. CLERIC의 핵심은 학습 가능한 리프팅 기법과 첨단 합성곱 기법의 통합입니다. 이를 통해 압축 효율을 극대화하면서 중요한 병리학적 세부 정보를 손실 없이 보존하는 것이 가능해졌습니다.

더욱 정교한 이미지 처리를 위한 기술적 혁신

CLERIC은 이미지를 저주파 및 고주파 성분으로 분해하는 리프팅 기법을 분석 단계에 적용하여 구조화된 잠재 표현을 생성합니다. 이렇게 생성된 성분들은 Deformable Residual Blocks (DRB) 및 Recurrent Residual Blocks (R2B) 를 통합한 병렬 인코더를 통해 처리되어 특징 추출 및 공간 적응성이 향상됩니다. 합성 단계에서는 역 리프팅 변환을 적용하여 미세 조직 구조의 고충실도 복원을 가능하게 합니다.

압도적인 성능 검증: 기존 기술의 한계를 뛰어넘다

연구팀은 디지털 병리 이미지 데이터 세트를 사용하여 CLERIC의 성능을 평가하고 최첨단 학습 기반 이미지 압축(LIC) 모델과 비교했습니다. 그 결과 CLERIC은 우수한 속도-왜곡(RD) 성능을 달성하여 저장 요구 사항을 크게 줄이면서 높은 진단 이미지 품질을 유지하는 것을 확인했습니다. 이는 의료 데이터 관리의 효율성을 획기적으로 높일 뿐만 아니라 AI 기반 진단 시스템과의 원활한 통합을 가능하게 합니다.

미래를 향한 도약: CLERIC의 가능성

CLERIC은 단순한 기술적 발전을 넘어, 의료 영상 처리 분야의 혁신을 예고합니다. 이미지 압축 기술의 발전은 의료 데이터 관리의 효율성을 높이고, AI 기반 진단 시스템의 성능 향상에 기여할 것입니다. CLERIC의 GitHub 공개(https://github.com/pnu-amilab/CLERIC)를 통해 누구든 이 기술을 활용하고 발전시킬 수 있습니다. 이는 의료 정보화 시대의 새로운 장을 열어갈 중요한 이정표가 될 것입니다.