초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 한국인의 교정 치료 전후의 CBCT와 삼차원 중첩자료의 기계 학습을 통해 성인에서 교정 치료에 따른 얼굴의 3D 연조직 변화를 예측하고시뮬레이션하는 시스템을 개발하고 임상 적용의 타당성을 검증하는 것이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
● 한국인의 교정 전후 자료를 확보, 가공하여 딥러닝이 가능한 알고리즘을 개발하였음.
● 기계학습을 통해 치아이동양상에 따른 연조직 및 얼굴의 변화를 시뮬레이션 할 수 있는 모듈을 개발하였음.
● 외부 자료를 이용한 시뮬레이션 데이터의 오차를 계측

□ 연구개요
본 연구는 한국인의 교정 치료 전후의 CBCT와 삼차원 중첩자료의 기계 학습을 통해 성인에서 교정 치료에 따른 얼굴의 3D 연조직 변화를 예측하고시뮬레이션하는 시스템을 개발하고 임상 적용의 타당성을 검증하는 것이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
● 한국인의 교정 전후 자료를 확보, 가공하여 딥러닝이 가능한 알고리즘을 개발하였음.
● 기계학습을 통해 치아이동양상에 따른 연조직 및 얼굴의 변화를 시뮬레이션 할 수 있는 모듈을 개발하였음.
● 외부 자료를 이용한 시뮬레이션 데이터의 오차를 계측하여 분석하였음.
● 시뮬레이션 결과를 60명의 교정전문의 패널에게 제시하여 임상적인 유용성을 평가하였음.
● 이러한 연구성과를 특허 및 학술지 투고를 통해 보고하였음.
● 이를 통해 한국인의 교정 치료에 따른 얼굴의 3D 연조직 변화를 예측하고 시뮬레이션하는 시스템을 개발, 임상적용의 타상성을 검증하는 연구과제의 목표를 달성하였다고 판단함.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의중요성)
● 치료 전후의 삼차원 빅데이터를 이용한 딥러닝을 활용한 3차원 얼굴변화 예측은 실제 치료결과와의 비교 분석을 통한 validation이 가능할 뿐 아니라, 기존의 의료예측 시스템과는 차별화되는 기술로 인정받을 수 있어 향후 의료 및 심미 치료영역으로의 산업화가 가능
● 치의학계에서 활용되는 기존의 형태학적 분석 뿐 아니라 개별화된 3차원 디지털 영상기법을 도입하여 customizing 과 관련된 Global standard 를 선점, 제시할 수 있음.
● 3차원 디지털영상기법을 통한 정량화와 더불어 향후 주관적인 인지 및 행동 반응 평가를 추가하여 형태와 생리현상, 치료에 대한 객관적인 변화와 주관적인 변화를 복합적으로 평가할 수 있는 융합 연구가 가능할 것으로 기대함.
● 임상과 AI, 빅데이터를 함께 다룰 수 있는 전문가 양성이 가능할 것으로 기대함.
● 다양한 3차원영상 디지털 자료의 분석 및 빅데이터를 이용한 딥러닝을 시행하는 점을 고려하여 고사양의 컴퓨터, 분석 소프트웨어, 앱의 확보와 디지털 데이터의 저장 및 유지설비가 구축될 수 있음.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 6
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 6
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 6
• 3) 목표 달성 수준 ... 6
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 6
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 6
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 7
• 6. 참고문헌 ... 7
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 9
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 12
• 끝페이지 ... 17