초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 다중질환이 혼재하여 판독이 어려운 치과 파노라마 영상을 자동으로 판독하여 치과 파노라마 영상에 디스플레이 해주며, 아울러 판독문 형태로 제시해줌으로써 실제 치과 임상의가 진료시 오진율과 진료시간을 줄이고, 궁극적으로 진료의 질을 향상시키는 프로그램 개발을 목표로 하였음. 이에 기관윤리심의위원회 허가 아래 익명화된 파노라마 영상을 구축하였음. 이후 다수의 연구진에 의해 판독을 수행한 데이터베이스를 통해 판독성능을 극대화할 수 있는 CNN 기반 최적 알고리즘을 도출(DeNTnet)하였고 이를 새로운 data

□ 연구개요
본 연구는 다중질환이 혼재하여 판독이 어려운 치과 파노라마 영상을 자동으로 판독하여 치과 파노라마 영상에 디스플레이 해주며, 아울러 판독문 형태로 제시해줌으로써 실제 치과 임상의가 진료시 오진율과 진료시간을 줄이고, 궁극적으로 진료의 질을 향상시키는 프로그램 개발을 목표로 하였음. 이에 기관윤리심의위원회 허가 아래 익명화된 파노라마 영상을 구축하였음. 이후 다수의 연구진에 의해 판독을 수행한 데이터베이스를 통해 판독성능을 극대화할 수 있는 CNN 기반 최적 알고리즘을 도출(DeNTnet)하였고 이를 새로운 dataset 으로 피드백 validation 하고 전자의무기록 모듈이 추가된 프로토타입을 개발하였음. 최종적으로 식약처 3등급 인허가를 위한 IND 통과, 개시모임을 수행하였으며, 실제 인허가 임상시험을 진행하고 있음.

□ 연구 목표대비 연구결과
총 10개의 세부 연구 목표를 선정하고 연구를 진행하였음. 우선 임상연구 기관윤리 심의위원회 승인을 획득하고 다중질환 치과파노라마 영상 데이터베이스를 구축(달성)하였음. 이후 다빈도 순으로 10개 이상 판독 질환을 선정하고 세부 판독 기준을 결정(달성)하였음. 이어 클라우드 기반 판독 툴을 제작(달성)하여, 치과의료진에 의한 3만건 이상의 영상판독 업무를 수행(달성)하였음. 딥러닝 기반 후보 알고리즘 탐색(달성) 및 학습 데이터 테스트를 통해 CNN 기반 최적 알고리즘(DeNTNet)을 도출(달성)하였음, 이후 전자의무기록 자동화기능이 추가된 프로토타입을 개발(달성) 및 보완(달성)하여 현재 인허가용 IND 승인 후 개시모임을 수행하였으며, 실제 임상 시험을 진행 중에 있음 (80% 달성).
정량적 목표를 달성하기 위해 3개의 국내특허 출원, 1개의 PCT 출원, 2개의 국내특허 등록 등 지적재산권을 획득하였으며, 1개의 SCI논문을 게재하였음(달성).

□ 연구개발결과의 중요성
본 연구개발 결과를 통해서 학문기술적, 경제산업적 효과를 달성할 수 있음.
학문기술적으로 본 연구는 현재까지 공식 게재된 치과 파노라마 인공지능 SCI 논문 중 가장 많은 영상 판독 데이터베이스를 구축 (3만장 이상)하고 이를 통해 성능을 검증하였으며, 치과임상의에 버금가는 성능을 가진 최적 알고리즘(DeNTNet)을 개발하였음. 다양한 촬영장비의 영상을 학습에 포함시켜 딥러닝 연구의 주된 이슈인과적합(Overfitting) 문제를 해결하였음.
경제산업적으로 본 결과를 통해 국내 원천기술을 확보하고, 치과 AI산업에 기존의 패러다임을 교체하여 새로운 AI 의료 생태계 발전을 견인하는 첨병 역할을 할 수 있을 것이라 생각됨. 이를 통해 궁극적으로 오진의 예방, 진료시간 단축 등 치과의료의 질을 획기적으로 개선하여 치과 산업의 대내외적 규모를 확장시킬 수 있을 것으로 기대됨.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 1) 연구개발의 필요성 ... 5
• 2) 연구 가설 및 최종목표 ... 6
• 3) 연구범위 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 8
• 1) 연구수행내용 및 연구결과 ... 8
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
• 4. 참고문헌 ... 15
• 5. 연구성과 ... 16
• 대표적 연구실적 ... 18
• 끝페이지 ... 30