[연구의 필요성]
대뇌 피질 고랑의 식별은 피질의 기능적 및 구조적 발달을 이해하는 데 중요한 요소이다. 1차/2차 고랑은 대부분의 연구에서 많은 주목을 받는 반면, 더 작고 변동성이 큰 3차 고랑에 대한 탐구는 상대적으로 덜 연구되었다. 특히, posterior medial cortex (PMC) 영역은 뇌의 후두부에 위치하여, 주로 시각적, 공간적 정보 처리 및 인지 기능을 담당하는 역할을 하는 영역으로, 인간의 인지 능력에 대한 신경과학적 분석을 위해 정확한 영역을 예측하고 위치화시키는 것은 매우 중요하다. 하지만, 해당 영역을 자동적으로 예측하는 것은, 1) 사람들간의 큰 해부학적 변동성, 2) 다른 영역들과 비교했을 때 상대적으로 작은 영역의 크기, 그리고 3) 지도학습을 위해 필요한 레이블의 수가 한정적이라는 어려움이 있다.

[포스텍이 가진 고유의 기술]
해당 연구에서는 대뇌 피질 3차 고랑에 대한 고도화된 자동화 레이블링 기술을 개발하였다. 구체적으로, 구형 합성곱 신경망 네트워크 위에서 대뇌 피질의 기하학적 특징들을 해부학적 변동성을 완화시키는 방향으로 변형시키는 기술을 개발하였다. 더불어, 변형된 정도를 지침 삼아, 적은 수의 레이블만을 가지고 상대적으로 작은 관심 영역에 대해 효과적으로 레이블링을 수행하기위한 어텐션 모듈을 개발하였다.

[연구의 의미]
해당 연구에서 제시한 인공지능 모델은, 제한된 레이블을 가진 환경에서 해부학적 변동성이 큰 대뇌 피질의 3차고랑을 효과적으로 레이블링하는 방법을 제시함으로써, 인간의 인지 기능과 관련된 신경과학적, 임상병리학적 분석을 용이하게 하는데에 도움을 줄 수 있다.

[연구결과의 진행 상태 및 향후 계획]
해당 연구는 의료 영상 분야의 우수 국제 저널인 IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI) 2024에 출판되었다. 향후, 좀 더 견고한 대뇌 피질 고랑의 자동화 레이블링을 수행하기 위해서, 사람과 상호작용 가능한 방법론 및 능동 학습 기법을 개발할 계획이다.

[성과와 관련된 실적]
Seungeun Lee, Seunghwan Lee, Ethan H. Willbrand, Benjamin J. Parker, Silvia A. Bunge, Kevin S. Weiner, and Ilwoo Lyu, “Leveraging Input-Level Feature Deformation with Guided-Attention for Sulcal Labeling”, IEEE Transaction on Medical Imaging, 2024

[성과와 관련된 이미지]