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딥러닝 적용된 치과 연구 사례 주목

임플란트 및 치과 연구, 주제별·단계별로 정리
치과의사 보조 시간 단축·치료 결과 향상 기대

치의신보는 대한치의학회와 국내 치의학의 위상을 제고하고 학술연구를 활성화하고자 각 분과 학회의 우수 논문을 공모했다. 접수된 우수 논문은 지면을 통해 소개될 예정이다. 선정은 연구자가 소속된 분과 학회의 추천으로 이뤄졌다. <편집자 주>

 

최근 의학계를 중심으로 인공지능 관련 연구가 활발한 가운데, 딥러닝이 적용된 치과 및 임플란트 분야 사례를 주제별, 단계별로 정리한 연구가 발표돼 주목된다. 


박정철 교수(단국치대 치주과)와 강대영 교수(단국치대 치주과)팀이 ‘Application of Deep Learning in Dentistry and Implantology’란 제목의 논문을 Implantology(대한구강악안면임플란트학회지)에 지난해 게재했다.


연구팀이 MEDLINE과 IEEE Xplore library 데이터베이스에서 치과 및 임플란트 분야에 딥러닝 알고리즘을 적용한 연구를 검색해 얻은 340개 논문 중 제목, 초록, 본문을 평가해 62개 연구를 선정했다.


선정된 연구에서는 치과 방사선 사진 및 임상 구내 사진, 현미경 이미지 등을 이용했으며, 치아 위치 탐지와 치식 인식, 질환(치아우식, 치주질환, 치근단 질환, 구강 악성병소) 탐지, 측두부 계측점 탐지, 의료영상 품질 향상, 보철물 변연 예측, 적층 가공 시 변형 예측과 보상을 수행하는 알고리즘이 제안됐다. 


연구를 종합할 때 딥러닝 알고리즘이 다양한 치과 및 임플란트 분야에서 치과의사를 보조해 작업 시간 단축과 치료 결과 향상에 기여할 것으로 기대된다고 연구팀은 밝혔다.


연구팀은 “방대한 의료 데이터를 통합하고 관리하는 네트워크 구축이 화두에 오른 시기에 딥러닝, 머신러닝에 관련한 기본적인 개념을 이해하기 쉽게 서술하고, 지금까지 나온 다양한 보고를 종합해 주제별, 단계별로 정리했다”며 “이는 향후 치과 데이터베이스 구축 및 분석을 하는 연구자에게 큰 도움이 될 것으로 보인다”고 강조했다.