인공지능에 기반한 치의학 분야 진단 연구가 성과를 낳고 있다.
이연희(경희치대) 교수팀과 노영균(한양공대) 교수팀은 딥러닝과 컨볼루션 신경망을 기반으로 턱관절 장애 환자의 자기공명영상(MRI) 이미지에서 턱관절 관절원판(Articular Disc)의 전방변위를 자동으로 진단하는 기술을 공동 개발했다.
턱관절 장애 진단분야에 이 기술이 활용된다면 진단의 정확도가 유의미하게 높아질 것으로 연구팀은 전망했다.
공동연구팀은 이 같은 연구결과를 지난 7월 5일 국제저널인 ‘사이언티픽 레포트(Scientific Reports)’에 『Advantages of deep learning with convolutional neural network in detecting disc displacement of the temporomandibular joint in magnetic resonance imaging』이라는 제목으로 게재했다.
또한 연구팀은 치과분야에서 널리 이용되는 파노라마 방사선 영상을 이용해 개인의 연령을 추정하는 연구도 진행하고 있다.
지난 2021년 제1대구치를 활용한 연령대 추정 기술(논문 제목: 『Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence』)을 발표했으며, 올해는 치아와 상하악골의 정보를 동시에 이용해 연령대 추정의 정확도를 높이는 기술(논문 제목: 『Age group prediction with panoramic radiomorphometric parameters using machine learning algorithms』)을 공동 개발했다.
연구팀에 따르면 대규모 재해나 재난 사고 시 치아와 상하악골 정보를 이용해 빠르게 사망자 신원을 확인하고, 난민 발생 시에도 개인 식별에 도움을 줄 것으로 내다봤다.
지금까지 시행해온 연령 추정방법은 오차 발생 가능성이 크고, 시간 소모가 많았으나 인공지능을 통한 자동화로 정확도와 신속성 면에서 발전이 기대된다.
연구팀은 “앞으로도 턱관절 장애 진단이나 치료, 연령 추정을 포함한 치의학 분야와 인공지능을 지속적으로 접목하고, 인류에 유용한 기술을 개발하겠다”고 포부를 밝혔다.
이 연구들은 한국연구재단과 경희대, 한양대의 지원으로 수행됐다.
