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파노라마 방사선 사진 속 C형 근관 찾는 AI 개발

박원서·양수진 연세치대 교수 CBCT·딥러닝 기반 성과
치의·치대생 진료, 교육 보조수단으로 많은 역할 기대

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.