fastrad 라이브러리가 PyTorch 텐서 연산으로 방사선 이미지 피처 추출을 GPU 가속을 통해 PyRadiomics 대비 25배 빠르게 처리한다.

Context

방사선 이미지 피처 추출은 종양학 연구에서 치료 반응 예측과 예후 분석에 핵심적인 역할을 한다. 현재 표준 도구인 PyRadiomics는 CPU만 지원하며 스캔당 약 3초가 소요된다. 수천 건의 스캔을 처리하는 다기관 임상 연구에서는 추출 시간이 병목으로 작용한다.

Technical Solution

• PyRadiomics의 전체 피처 세트를 PyTorch 텐서 연산으로 재구현하여 GPU 가속 지원
• IBSI 표준화된 8개 피처 클래스(일차 통계, 형상 3D, 형상 2D, GLCM, GLRLM, GLSZM, GLDM, NGTDM) 전부 구현
• DICOM 이미지에서 피처 추출부터 결과 출력까지 전체 파이프라인이 torch.Tensor 객체에서 동작
• auto, cuda, cpu 디바이스 라우팅을 투명하게 지원하여 GPU 가용 시 자동 전환

Impact

RTX 4070 Ti에서 PyRadiomics 대비 25배 빠른 속도(스캔당 0.116초)를 달성했다. 피처 클래스별 GPU 가속 효과는 12.9배(GLRLM)에서 49.3배(일차 통계)까지 측정되었다. IBSI Phase 1 규정 준수 검증에서 모든 105개 피처의 최대 절대 편차가 3.20×10⁻¹⁴%를 초과하지 않았다.

Key Takeaway

GPU 메모리 내에서 텐서 연산으로 전체 피처 추출 파이프라인을 처리하면 CPU 연산 대비 수십 배의 성능 향상을 얻으면서도 수치 정확도를 유지할 수 있다.