미만성 간질성 폐질환을 위한 컴퓨터 시각과 인공지능기반의 의사결정지원시스템

Study of computer vision and artificial intelligence-based clinical decision support system for diagnosis of diffuse interstitial lung disease(DILD)

Young Moon Chae*, Heon Han**, Jong-Hyo Kim***, Dong-Ju Kim.*  Yun-Hee Lee*

* Graduate School of Public Health, Yonsei University, Seoul 120-134, Korea

** Department of Radiology, Kangwon National University Hospital, Chuncheon, Korea

***Department of Radiology, Seoul National University, College of Medicine, Seoul, Korea

Abstract: In order to manage large medical data and improve work process quality, hospitals have increasingly installed the Picture Archive and Communication System (PACS) and Electronic Medical Records (EMR). As a result, the Clinical Decision Support System (CDSS) is considered to be an essential medical knowledge management system that helps clinicians make better and effective decisions for diagnosis. The purpose of this study was to study computer vision module for automatic Ground Gross Opacity (GGO) detection, to develop artificial intelligence-based CDSS for diagnosis of diffuse interstitial lung disease (DILD), and  to validate CDSS. In order to diagnose DILD using HRCT for the rule-based CDSS the system was developed based on 69 diseases, 85 findings, 73 conditions, 387 status, and 62 rules. The computer visual module for automatic GGO detection from the HRCT image data was developed by Neural Network Analysis (NNA) and its result was compared with the result of Decision Tree Analysis. The results showed that the Decision Tree Analysis had more significant features for detecting GGO than the NNA. In order to validate the prototype system, 18 normal cases were used. The result represents 85% of correctness.

Keyword: Clinical decision support system(CDSS), Artificial intelligence(AI), Radiologic, Diffuse interstitial lung disease(DILD), Computer vision, Neural network

I. 배 경

최근 효율적인 필름 관리와 의료자료 관리를 위해서 방사선 영상을 디지털 화하여 실시간으로 진료에 이용할 수 있게 하는 PACS(Picture Archive and Communication System)와 종이에 작성하던 의무기록을 디지털 화 한 전자의무기록시스템(EMR:  Electronic Medical Records)의 도입이 활발해지고 있다.  또한 방대한 분량의 의학 지식과 임상정보를 바탕으로 의료 행위를 하는데 있어 정보와 지식의 효율적인 선택과 습득, 그리고 유지를 위해 EMR, OCS, PACS 등의 의료정보시스템으로부터 습득된 임상자료 및 고도의 의학 지식을 활용할 수 있는 진단 의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)인 전문가 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 질병의 임상소견과  각종 진단 및 검사 결과를 토대로 한 의학용 인공지능 모델의 의학 의사결정지원시스템 개발이 시작되었다.

전문가시스템의 의학 분야에서 활용은 1976년 Stanford대학의 뇌막염의 진단 및 치료에 대한 약제의 처방을 결정하는 프로그램인 MYCIN으로부터 시작이 되었으며, Carnegie Mellon대학의 500개의 내과분야 질환을 증상과 임상검사 결과로 진단하는 프로그램인 CADUCEUS[1], 개인용 컴퓨터를 이용할 수 있는 최초의 프로그램인, □Cortex□[2],  이 외에도 Hodgkin's, Non-Hodgikin's lymphoma환자의 치료를 위한 ONCOCIN, CADUCEUS의 후속인 INTERNIST-I 등이 있다[3]. 임상검사실의 실무에서 전문가 시스템을 활발히 사용하기 시작한 것은 1980년대 초반부터이며, Li는 AIDS의 조기 진단을 위하여 규칙기반 추론(rule-based reasoning)과 사례기반 추론(case-based reasoning)을 각각 사용하고 이를 혼합한 병합 모형(hybrid model)을 개발하였다[4].  Likothanassis는 신경회로망(neural network)을 사용하여 자궁경부암을 분류하고 진단하는 시스템을 개발하였다[5]. Waterman이 조사한 바에 의하면 1986년 현재 전체 개발된 전문가시스템은 12,500개로 추정되는데, 이 중에서 30%인 3,7500개가 의료분야의 전문가시스템이라고 보고 있다.  그 이후 1992년부터 1996년까지 전 세계적으로 의료분야에서 개발된 시스템은 233개로 많은 시스템들이 이 분야에서 개발되고 있다[6].

한편, 미만성 간질성 폐질환(DILD)은 PACS를 통해 습득되는 영상자료 중 하나로, 고해상도 전산화단층촬영(HRCT)의 소견이 임상 소견이나 임상병리 소견보다 진단에 더 중요하며 유용한 정보를 제공한다. 그러나 HRCT 소견은 한 소견이 여러 가지 질환의 가능성을 가지고, 소견의 결합으로 패턴을 형성하며, 패턴별로 감별 진단이 많은 특징이 있어서 경험이 많지 않은 의사는 비정상소견이 있어도 발견하지 못할 수 있는 등 진단에 어려움이 있다.

이 연구의 목적은 PACS 판독스테이션에서 추출한 영상을 컴퓨터 시각기술로 처리하고, 이를 이용하여 DILD의 감별진단을 체계적으로 추론해 내는 CDSS를 개발하고 타당성을 검증하는데 있다. 이 CDSS는 DILD 진단의 정확도를 향상시킬 수 있으므로 다양한 증례를 경험하지 못한 방사선과 의사의 진단에 도움을 줄 수 있도록 개발되었다.

II. 방 법

1.  연구대상 및 범위

본 연구에서는 방사선과 의사의 업무 중 한 분야인 미만성 폐질환의 고해상도 전산화 단층촬영의 진단을 시스템 개발의 대상 영역으로 하여 한헌이 선정한 69개의 질병[7]을 대상으로 하였고, 여기에서 사용한 미만성 폐질환은 흔하고 대표적인 질환과 드물더라도 특이한 소견이 있어서 방사선 전문의의 관심의 대상이 되는 질환들을 대상으로 하였다.

의사결정지원시스템의 원형시스템의 타당성성 검증을 위해 각 소견 별, 질환, 별, 환자의 나이 별로 특정적인 소견과 비 특정적인 소견 등 가능한 소견을 모두 포함하는 19개의 증례를 수집하고 데이터베이스에 저장하였다.

2.  연구 분석 및 시스템 구축 도구

미만성 간질성 폐질환과 관련하여 방사선 전문의 및 문헌 고찰을 통해 지식을 습득한다. 습득된 지식은 객체지향 기법을 이용하여 지식간의 연관간계를 규명하고 이를 토대로 지식베이스에 데이터화하여 저장하여 규칙 베이스를 구축한다. 이 시스템의 전체 구조는 먼저 전문가로부터 획득한 지식을  구축하고, 지식베이스와 추론엔진간의 연결을 위해 데이터베이스와의 연결이 손쉬운 ILOG JRule을 사용하여 JDBC로 연결하여 객체 클래스를 통해 규칙의 연관성을 규명하며, 이렇게 구축되어진 지식베이스와 Application 간의 연결을 통해 문답 형식으로 결론을 추론해 나가는 방법을 선택하였다.

2.1. 미만성 간질성 폐질환 (DILD)

선행연구[7]에서 수집하고 정리한 지식을 다시 정리하여 지식 베이스를 구축하였다. 우선, 지식의 정의 단계에서는 진단방사선과 폐질환 전문의들의 정기적으로 연구회 모임을 통하여 망상형 질환, 결절형 질환, 증가된 음영, 감소된 음영 순으로 본 연구 대상 분야의 대표적인 참고서적(Webb 등), 교과서, 저널, Web site, 임상경험을 대상으로 하여 지식을 정의하고 수집하였다. 다음은 지식의 정제단계로, 수집된 자료를 전산 입력 자료로써 활용하기 위해서 중복된 내용의 삭제, 유사 의미를 가진 용어의 정리 및 분류, 약어의 결정, 그리고 진단명멸 중요 소견의 선택 과정을 거쳐 자료를 단순화하고 표준화하였다. 다음 단계로, 소견과 질병의 연결 규칙 작성을 위하여 어떤 소견이 있으면 어떤 질병의 가능성이 있다고 표현되는 모든 단편 지식을 규칙으로 하였다.

지식의 표현 단계에서는, 프로그래밍으로 사용되는 논리구성 형식을 따라 최종 정리하였고 이 단계에서도 용어정리를 해나갔다. 논리구성의 방법은 여러 가지 소견 또는 소견 집단 중 한 가지를 선택하면 그 소견에 해당되는 질환의 이름이 열거되고, 그 질환들을 감별할 수 있는 새로운 소견의 유무를 결정할 것을 요구 받아서 최종 진단과 감별진단을 결론으로 제시하였다. 각 단계별로 전문지식이 제공되고 용어의 정의와 증례 사진도 제공하였다.

진단추론(Reasoning)의 방법은 규칙에 기반을 둔 전향적 추론 방법을 택해서 전체 질환을 대상으로 한 가지씩의 조건이 더해질 때마다 대상 질환의 범위가 좁아지는 과정으로 반복됨에 따라 대상 질환의 범위가 감소하여 최종 진단에 도달하는 형식을 취했다.

Fig 1.Hierarchy of Decreased lung opacities

2.2. 데이터웨어하우스 구축

미만성 간질성 폐질환 진단에 필요한 사용자의 요구사항에 근거하여 정보수집과 시스템 분석을 하였다. 데이터베이스는 PACS의 HRCT 영상자료 데이터를 저장하는 영상자료 데이터베이스와 임상자료데이터 베이스, CDSS의 규칙에 관한 데이터베이스로 분류될 수 있으며, HRCT의 영상자료 데이터베이스와 DILD진단 CDSS관련 데이터베이스를 연결하여 다차원분석과 사용자의 다양하고 복잡한 질의를 신속하게 처리할 수 있도록 데이터마트를 구축하였다.

3.  컴퓨터 시각모듈과 패턴모듈 개발

3.1. 영상 특징 지표들의 추출

미만성 간질성 폐질환의 진단 중 하나인 국소적 간유리 음영(localized ground glass opacity)를 판단 하고자 36가지의 특징을 나타내는 지표 중 관련지표 선정을 하였다.

3.2. 컴퓨터 시각모듈 개발

본 연구에서 DICOM 파일을 다루기 위해서 DicomObject라는 C++ 클래스를 만들었고, DICOM 파일의 헤더(header) 부분을 분석하여 필요한 정보를 얻을 수 있게 하였다. 또한 영상을 쉽게 읽게 하기 위해 DicomObject 클래스를 이용한 파일 열기 대화상자를 만들었다. 비선형 boxjs 분류에 효과적인 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron) 모델의 신경회로망을 이용해서 자동으로 GGO 검출되는 인공지능시스템을 개발하였다. 인공신경망의 입력 단은 6개의 뉴런으로 구성하였고, GGO를 찾는데 유효한 텍스쳐(texture)값 및 AUGH(Area Under the GGO specific histogram)의 값과 AULH(Area Under the Lung Histogram)의 값을 입력으로 사용하였다. 신경회로망 학습 횟수는 10,000번으로 제한하고, 오차의 허용치는 0.01로 설정하여 학습 수가 10,000번을 넘거나 오차가 허용치보다 작으면 학습을 중단하도록 하였다. 시스템의 결과 테스트를 위하여 S병원의 멀티슬라이스 CT로부터 12명의 환자의 33450개의 이미지 중 GGO 병변의 134를 취했다. 134개의 이미지 중 20개의 이미지로 인공회로망 학습을 시켰고 남은 114개의 이미지를 이용하여 테스트 하였다.

4. 미만성 간질성 폐질환의 진단을 위한 의사결정지원시스템(CDSS)의 원형 개발

본 연구의 시스템은 지식을 모델링 함에 있어서 동적 객체생성과  전 후향 동시 추론이 가능한 비교적 접근이 용이한 ILOG JRule을 사용하였다. 또한, 개발된 시스템과 사용자간의 인터페이스는 Microsoft 사의 Visual Basic 6.0를 이용하여 개발하였으며, 데이터 웨어하우스는 Microsoft 사의 MS-SQL sever2000을 이용하여 구축하였다. 먼저 첫 화면에서 Case를 선택하면 지식베이스로부터 Case의 정보들과 패턴 및 패턴에 따른 질병들을 불러온다. 이미지 정보 및 임상 정보를 통해 패턴을 선택하면 다음으로 넘어가게 되며 패턴이 더해질 때마다 질병의 수가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 마지막 패턴을 선택하면 최종적으로 남아 있는 질병들 중 HRCT Finding과 임상정보, 이미지정보를 통합하여 질병을 선택한다.

Fig 2. DILD진단의 CDSS Knowledge-base Model

III. 결 과

1. 컴퓨터 시각모듈의 GGO 검출 시스템 테스트

질감정보(경계강도, 최대 확률, 평균값, DHV)로만 인공신경회로망을 학습한 경우, 테스트 결과는 Az=0.86이었고, 질감정보와 더불어 GGO 요소와 Lung 요소에서 가우시안 커브 핏팅을 수행한 후 그 면적 값까지 이용한 결과는 Az=0.99였다. 검사 수와 위험도, 처리 속도를 일치시킨 후 민감도를 ROC 곡선으로 비교해본 결과, AUTH와 텍스쳐 값을 같이 사용한 검사결과9Az=0.99)가 텍스쳐 값만을 사용한 (Az=0.86)보다 Y좌표에 더 가깝게 위치함으로써 민감도가 더 높은 방법임이 판명되었다.

2. 데이터마이닝의 의사결정나무기법을 이용한 GGO판별요소의 검증

DILD 진단에 필요한 HRCT의 GGO 검출의 최적 예측 모형을 구축하기 위해 데이터마이닝의 의사결정나무기법과 인공신경망 모형을 비교한 결과, 표와 같이 학습용 자료셋(Train data set), 시험용 자료셋(Test data set)의 평균오차율(Root ASE), 오분율(Misclassification)은 신경망모형 분석보다 의사결정나무분석방법이 더 낮아 GGO 검출 모형구축에 더 우수한 것으로 밝혀졌다.

의사결정 나무의 알고리즘 예측도를 비교하기 위해 Training data set과 Validation data set 의 정확도를 비교한 결과 C5.0의 알고리즘의 정확도가 가장 높았으나 임상방사선의 golden standardization의 결과와 비교한 결과 over fitting 된 것으로 보고 CHART Algorithm을 사용하여 모형을 구축하였다. CHART Algorithm의 정분류력은 잎의 깊이가 12인 수준에서 가장 높았으며 잎의 수가 12이후의 수준에서 감소하였다. 즉, GGO로 판단되는 경우 경계의 강도(E_ED; Edge Density)가 348.5이상인 경우가 13.3%로 348미만인 경우의 1.2 보다 높았고, 경계의 강도가 348.5이상인 경우 최대를 보였고, 확률(P_Max; Probability of Maximum)이 6.5미만인 경우(33.6%)가 6.5이상인 경우(4.0%) 보다 높게 나타났다. 또한, 경계의 강도가 348.5이상이며, 최대 확률이 6.5미만일 경우, 왜도(skewness)가 122.89미만인 경우(52.7%)가 122.89이상(15.8%)인 경우보다 높았다.

3. DILD진단을 위한 CDSS의 원형시스템

3.1 CDSS 결과 화면

그림 3은 DILD진단을 위한 CDSS의 최종 결과 화면으로, 방사선과 전문의가 DILD 진단의 규칙베이스를 이용하여 이미지 정보와 패턴 정보 및 임상자료를 바탕으로 하여 최종 진단을 내렸을 때, 화면에 질병 및 증상의 결과가 나타난다.

Fig 3. Sample screen of CDSS

3.2 OLAP 분석 결과

OLAP의 결과 산출을 위한 최종사용자인 진단 방사선 전문의의 사용자 요구분석에 따른 분석내용과 분석결과에 따른 효과는 다음 표 1과 같이 나타났다.

Table 1. The result of OLAP Analysis

분석 내용	분석결과에 따른 효과
미만성 간질성 폐질환 진단에 사용된 진단 Rule의 빈도수를 분석한다.	진단에 필요한 검사결과의 Rule의 사용빈도를 분석함으로써 미만성 간질성 폐질환에서 가장 많이 발견되는 검사결과를 임상정보와 이미지 정보와 연결하여 예측하지 못한 패턴 등을 찾을 수 있다.
미만성 간질성 폐질환 진단에 사용된 Rule에 따른 질병 및 증상의 빈도를 분석한다.	임상정보를 바탕으로 미만성 간질성 폐질환의 각각의 질병 및 증상에 주로 적용되는 Rule을 찾음으로써 Rule과 관련된 질병 및 증상의 추이를 추정할 수 있다.
참조된 임상정보와 사용된 검사결과, Rule, 질병 및 증상의 관련성 분석	성별, 나이 등 임상정보의 요소와 Rule과 질병 및 증상의 관련 여부를 파악할 수 있다.

4. CDSS의 원형시스템의 타당성 분석

개발된 시스템의 유용성을 알아보기 위하여 18개의 Normal Cases를 준비하였다. 그리고 각 Case의 영상 자료를 통해 얻을 수 있는 증상을 방사선 전공의를 통해 획득하였다. 획득한 증상을 토대로 이 시스템에 적용시킨 결과, 18개의 Case중 15(83%)개는 각 Case가 가지고 있는 질병을 포함 하고 있었으며, 3(17%)개의 Case는 그렇지 못 하였다.

IV. 결 론

본 연구는 방사선 전문의의 지식, 경험, 문헌 고찰을 통하여 지식을 정리하여 규칙을 만들어 지식베이스를 구축하고, PACS로부터의 HRCT영상자료를 판독하는 컴퓨터 시각모듈을 개발함으로써 미만성 간질성 폐질환 진단을 위한 의학적 의사결정지원시스템을 개발하였다. 개발된 DILD 진단을 위한 CDSS 원형시스템의 특징으로는 첫째, 미만성 간질성 폐질환의 진단을 위한 지식을 정의하고 수집하여 정제하는 과정에서 향후 규칙 확대를 용이하게 되는 토대를 마련하였으며 규칙기반의 진단으로 진단의 정확도 향상을 가져왔다. 또한, 신경망과 데이터마이닝의 의사결정나무 기법의 분류법을 적용한 이미지 판별의 지식모형의 컴퓨터시각화 모듈을 이용해 PACS로부터 얻은 고해상도 전산화 단층촬영(HRCT) 영상자료의 소견을 미리 정의하여 보여줌으로써 사용자로 하여금 소견을 정확히 판단하여 의사결정을 하도록 하여 진단의 정확성을 높이고자 하였으며 이는 향후 영상자료를 이용한 자동감별시스템을 기반으로 한 CDSS의 개발에 중요한 모델이 될 것이며, 유방암등 타 진료 분야에 적용할 수 있다. 넷째, 환자의 성별과 나이, 임상 병리 소견 등의 임상학적 정보를 이미지 정보와 함께 보여줌으로써 진단의 의사결정에 도움이 되고, 방사선과 의사의 기초 교육과, 축적된 경험과 지식을 모든 의사가 언제라도 사용할 수 있도록 사용자 위주의 인터페이스로 구성하였다. 마지막으로 지식 등의 편집이 용이하도록 지식베이스를 설계함으로써 추가 되거나 변경되는 지식, 질병 등을 사용자 편리하게 수정, 편집가능하며 이러한 기술은 CDSS 개발 구축에 응용될 것이다.

향후 연구는 진단 시에 필요한 영상을 인식해서 소견을 발견하고 해석하는 영상 인식 단계가 HRCT 획득에서 진단까지 자동으로 판독하는 인공지능형 시스템을 구축할 수 있을 것으로 본다. 또한 이 시스템에 적용된 규칙은 63개로 많지 않은 규칙을 가지고 있어 진단의 예측이 좀더 세부적이지 못하다. 향후 더욱 많은 규칙을 이 시스템에 적용된다면 예측도가 더욱 높아질 것으로 기대된다.

참고문헌

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[4]Wei N, Zhang B, Li T, Fattah A, Yamamoto T, Holistic Approach for Problem Improvement in Health Education: A Human Centred Basis. A Case Study on AIDS Prevention and control at a Chinese Medical School.(4): 264-286, 1998

[5]Adamopoulos AV, Georgopopulos E.F, Likothanassis SD, Annoinos PA, Forecasting the Mageneto Enceochala Gram(MEG) of Epoleptic Patients Using Genetically Optimized Neural networks,, p. 1457-1462, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 1999

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[7]한헌. 고해상도 전산화단층촬영술을 이용한 미만성 간질성 폐질환의 진단을 지원하는 전문가 시스템의 개발. 경상대학교 박사학위 논문. 1999