fastrad: GPU 가속 라디오믹스 라이브러리 — PyRadiomics보다 25배 빠르고 100% IBSI 준수

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핵심 요약

PyTorch 기반의 GPU 가속 라디오믹스 라이브러리 fastrad가 공개되어 기존 PyRadiomics 대비 25배의 성능 향상과 높은 수치적 정확도를 입증했다.

배경

대규모 의료 영상 데이터셋에서 기존 PyRadiomics의 CPU 기반 처리 속도가 병목이 됨에 따라, 이를 해결하기 위해 PyTorch 텐서 연산을 활용한 GPU 가속 라이브러리 fastrad를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

fastrad의 등장은 의료 영상 분석 연구에서 특징 추출 시간을 획기적으로 단축시켜 대규모 데이터셋 기반의 딥러닝 연구 효율성을 높일 것으로 기대된다. 특히 PyTorch 생태계와의 호환성과 IBSI 표준 준수는 기존 연구자들이 큰 수정 없이 고성능 가속을 도입할 수 있는 실무적 기반을 제공한다.

실용적 조언

대규모 의료 영상 데이터셋에서 특징 추출 병목이 발생할 경우 fastrad를 도입하여 처리 시간을 25배 이상 단축할 수 있다.
PyTorch 기반 워크플로를 사용하는 연구자는 fastrad의 텐서 연산을 활용해 별도의 데이터 변환 없이 GPU 가속을 즉시 적용 가능하다.

섹션별 상세

기존 표준인 PyRadiomics의 속도 한계를 극복하기 위해 모든 연산을 PyTorch 텐서 기반으로 재구현했다. CPU 전용인 기존 방식은 스캔당 약 3초가 소요되었으나, fastrad는 RTX 4070 Ti 기준 0.116초로 단축하여 약 25배의 속도 향상을 달성했다. 이는 대규모 데이터셋을 다루는 연구자들에게 실질적인 시간 절감 혜택을 제공한다.

IBSI(Image Biomarker Standardisation Initiative) 8개 기능 클래스를 모두 지원하며 수치적 정확도를 검증했다. IBSI Phase 1 디지털 팬텀을 통해 105개 기능에 대해 최대 편차 10⁻¹³% 이하의 정확도를 확인했으며, 실제 CT 데이터에서도 PyRadiomics와 거의 완벽하게 일치하는 결과를 얻었다. 이를 통해 기존 연구 결과와의 호환성을 보장한다.

단일 스레드 CPU 환경에서도 기존 멀티 스레드(32개) PyRadiomics보다 빠른 성능을 보여준다. x86 환경에서 2.63배, Apple Silicon 환경에서 3.56배 더 빠른 성능을 기록하며 하드웨어 가속 없이도 효율적인 연산 구조를 갖췄음을 입증했다. 이는 GPU가 없는 환경에서도 충분한 성능 이점이 있음을 의미한다.

GLCM 및 GLSZM과 같은 복잡한 커널을 PyRadiomics와 수치적으로 동일하게 구현하는 과정이 가장 까다로운 작업이었다. 개발자는 PyTorch의 텐서 연산을 통해 장치 라우팅(CPU/CUDA)을 투명하게 처리하면서도 메모리 사용량을 654MB 수준으로 최적화했다. 효율적인 메모리 관리를 통해 보급형 GPU에서도 원활한 실행이 가능하다.

실무 Takeaway

fastrad는 PyTorch를 활용해 라디오믹스 특징 추출 과정을 GPU로 가속하여 대규모 데이터 처리의 병목 현상을 해결한다.
IBSI 표준을 100% 준수하며 PyRadiomics와 수치적으로 동일한 결과를 보장하므로 기존 연구 워크플로를 안전하게 대체할 수 있다.
GPU뿐만 아니라 CPU 환경에서도 기존 라이브러리보다 높은 효율성을 제공하여 다양한 하드웨어 인프라에서 활용 가능하다.

언급된 도구

fastrad추천

GPU 가속 라디오믹스 특징 추출 라이브러리

PyRadiomics중립

기존 표준 라디오믹스 라이브러리 (비교 대상)

PyTorch추천

텐서 연산 및 GPU 가속 프레임워크

언급된 리소스

GitHubfastrad GitHub Repository

논문fastrad Pre-print Paper