– 의료영상 해부학적 랜드마크 검출 정확도 높인 AI 프레임워크 개발 –

원광대학교 컴퓨터·소프트웨어공학과 및 인공지능융합연구소 연구팀이 인공지능(AI) 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 국제학술대회인 ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)에 논문이 채택되는 성과를 거뒀다.

ECCV는 미국의 CVPR, ICCV와 함께 세계 3대 컴퓨터 비전 국제학술대회로 꼽히는 최상위 권위 학술대회로, 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 대표적인 학술 무대다.

이번 연구는 컴퓨터·소프트웨어공학과 및 인공지능융합연구소 소속 함규성(사진 왼쪽) 박사가 제1저자로 참여했으며, 임기현 교수가 공동저자, 오강한(사진 오른쪽) 교수가 교신저자로 참여했다.

연구팀은 이번 논문에서 의료영상 기반 해부학적 랜드마크 검출의 정확도를 높이기 위한 새로운 딥러닝 프레임워크인 ‘MCPNet(Masked Coordinate Pooling-based Attention Network)’을 제안했다.

의료 랜드마크 검출은 X-ray, CT, MRI 등 의료영상에서 주요 해부학적 구조의 위치를 자동으로 탐지하는 핵심 기술로, 질병 진단과 수술 계획 수립, 의료영상 분석 자동화 등 다양한 의료 인공지능 분야에 활용되고 있다.

연구팀이 개발한 MCPNet은 영상 특징을 좌표 표현으로 직접 변환해 해부학적 구조 간의 관계를 효과적으로 학습하는 새로운 접근 방식을 적용했으며, 특히 마스킹 기반 좌표 풀링 기법과 좌표 공간 주의집중 메커니즘을 활용해 랜드마크 간 구조적 관계를 정교하게 반영함으로써 높은 검출 정확도를 달성했다.

이번 연구는 기존의 특징 기반 접근 방식을 넘어 좌표 기반 추론의 가능성을 제시함으로써 의료영상 인공지능 분야의 새로운 연구 방향을 제안했다는 점에서 학술적 의의를 인정받았다.

컴퓨터·소프트웨어공학과 오강한 교수는 “앞으로도 인공지능 기술을 활용해 의료 현장의 실질적인 문제를 해결하고, 세계적 수준의 연구 성과를 창출할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

한편, ECCV 2026은 오는 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 개최될 예정이며, 전 세계 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 연구자들이 참여해 최신 연구 성과를 공유할 예정이다.