UPDATED. 2022-08-05 17:46 (금)
경희치대 이연희-한양공대 노영균 교수팀 공동연구
경희치대 이연희-한양공대 노영균 교수팀 공동연구
  • 김윤아 기자
  • 승인 2022.07.24 12:11
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

인공지능 기반 치의학 분야 진단 연구·활용 앞당겨
대규모 재해·재난 사고 사망자와 난민 신원 신속 확인 가능 
이연희(좌) 노영균 교수
이연희(좌) 노영균 교수

경희치대 이연희 교수와 한양공대 노영균 교수가 공동연구로 치과 임상과 인공지능을 접목해 턱관절 장애 환자의 MRI 이미지에서 턱관절 관절원판(articular disc)의 전방변위를 자동 진단하는 기술을 개발했다. 

딥러닝과 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 이 연구 결과는 5일 국제저널인 ‘Scientific Reports’에 ‘Advantages of deep learning with convolutional neural network in detecting disc displacement of the temporomandibular joint in magnetic resonance imaging’을 제목으로 발표됐다. 이·노 연구팀은 턱관절 장애 진단 분야에 이 기술이 도입되어 활용된다면, 진단의 정확도가 유의하게 높아질 것으로 기대하고 있다.

또한 연구팀은 치과 분야에서 가장 널리 이용되는 파노라마방사선영상을 이용해 개인의 연령을 추정하는 연구도 지속하고 있다. 지난해 ‘제1대구치를 활용한 연령대 추정 기술(Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence)’을 발표했으며, 올해엔 ‘치아와 상하악골의 정보를 동시에 이용하여 연령대 추정의 정확도를 높이는 기술(Age group prediction with panoramic radiomorphometric parameters using machine learning algorithms)’을 공동 개발했다.

이 연구 결과는 치아와 상하악골 정보를 이용해 대규모 재해·재난 사고 시 사망자 신원을 빠르게 확인하고, 난민 발생 시 개인 식별에 도움을 줄 것으로 기대된다. 지금까지 시행해온 연령 추정 방법들은 오차 발생 가능성이 크고 시간 소모적이었지만, 인공지능을 통한 자동화 과정으로 정확도와 신속성 확보가 가능했다고 연구팀은 밝혔다.

연구팀은 앞으로도 턱관절 장애 진단이나 치료, 연령 추정을 포함한 치의학(치과) 분야와 인공지능의 접목을 지속해 나가고, 인류에 유용한 기술을 개발할 것이라고 포부를 밝혔다.

이 연구들은 한국연구재단, 경희대, 한양대 지원으로 수행됐으며, 논문 정보는 다음과 같다.

△Lee YH, Won JH, Kim S, Auh QS, Noh YK. Advantages of deep learning with convolutional neural network in detecting disc displacement of the temporomandibular joint in magnetic resonance imaging. Sci Rep. 2022 Jul 5;12(1):11352.
△Lee YH, Won JH, Auh QS, Noh YK. Age group prediction with panoramic radiomorphometric parameters using machine learning algorithms. Sci Rep. 2022 Jul 9;12(1):11703.
△Kim S, Lee YH, Noh YK, Park FC, Auh QS. Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence. Sci Rep. 2021 Jan 13;11(1):1073.


댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.