치근단 또는 파노라마 방사선 사진에서 하악 제2대구치의 C형 근관을 찾아내는 인공지능 모델이 개발됐다.

연세치대 통합치의학과는 최근 연세의대 융합의학과와의 공동 연구를 통해 이 같은 결과를 발표했다고 지난 6일 밝혔다. 연구 제목은 ‘Development and validation of a visually explainable deep learning model for classification of C-shaped canals of the mandibular second molars in periapical and panoramic dental radiographs’로 Journal of Endodontics(IF 4.17)에 게재됐다.

치근의 형태 및 치아 근관계의 형태를 파악하는 것은 성공적인 근관 치료와 치주 치료를 위해 필수적이다. 그러나 초심자가 2차원 방사선 사진에서 이를 판단하는 것은 어려울 수 있으며 임상가의 경험과 숙달이 필요한 부분이다.

이 같은 상황 속 연구진은 치아 및 주변조직의 3차원적 해부학 정보를 알 수 있는 콘빔 컴퓨터 단층촬영(CBCT)을 통해 얻어진 정답 정보를 활용, 2차원 영상인 치근단 사진과 파노라마 방사선 사진을 조합해 딥러닝으로 학습시켜 2차원 사진에서 C형 근관을 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발·검증했다.

박원서 교수는 “의공학 분야와의 공동연구를 통해 연구 성과를 얻었으며 앞으로도 치과의사와 치대생들에게 진료 및 교육의 보조수단으로 역할을 할 수 있는 인공지능의 발전에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다”며 “앞으로 더 큰 데이터 세트를 사용해 테스트 데이터를 추가로 최적화하고 모델을 개선하면 딥 러닝 시스템이 C자형 근관을 효과적으로 진단해 임상의의 일상적인 진료와 교육을 지원할 수 있을 것”이라고 말했다.

양수진 임상연구조교수는 “최근 CNN(Convolution Neural Networks)은 의료인공지능 방사선 영상 및 병리학 분야에서 질환의 탐지 및 분류 측면에서 좋은 연구 분석 도구로 소개되고 있다”며 “이번 연구는 초심자가 판독하기 어려운 부분을 인공지능의 도움을 받으면 좋겠다는 생각으로 진행했다”고 밝혔다.