인공지능 덴탈트윈 플랫폼 연구센터

현재의 디지털 덴티스트리 기술은 임상현장에서 수용되는 속도가 매우 느린 것이 사실이다. 본 센터에서는 치과의료에서 디지털 진료체제의 혁신과 보편화를 앞당기기 위해 다양한 디지털 데이터의 효율적∙자동적 융합과 더불어 디지털 진단/치료 과정에서 소요되는 작업과 기능을 단순화, 자동화, 지능화하는 연구를 다음과 같이 수행하고자 한다.

• SMART 디지털 덴티스트리 인공지능 딥러닝 플랫폼을 구축

  인공지능 딥러닝(deep learning)과 치과의료 전문의의 진단/치료 능력을 융합하여, 디지털 데이터를 이용한 치과 진단/치료에서 혁신을 위한 SMART 디지털 덴티스트리 인공지능 딥러닝 플랫폼을 구축함. 이를 바탕으로 치과 파노라마/CBCT 영상에서 치아/치주질환 및 악골의 질환을 자동적으로 진단하는 솔류션, CBCT 영상에서 치과 임플란트 수술 계획/시뮬레이션 자동화 솔루션을 연구.

• 인공지능 딥러닝 학습용 디지털 빅데이터 구축

  인공지능 딥러닝 솔류션의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 수량과 다양성임. 치의학대학원(치과병원)은 다양한 종류의 치과환자 디지털 덴티스트리 빅데이터를 보유함. IRB 통과 후 이를 적극적으로 활용함

• 영상치의학 전문의의 데이터 레이블링(annotation) 및 교차검증

  대량의 데이터를 구축해도 고도로 정제된 데이터가 확보되지 않으면, 인공지능 딥러닝 솔류션의 정확도와 신뢰도를 담보할 수 없음. 질환별 조직학적 진단과 영상치의학 전문의의 확진에 기반한 정제된 레이블링(annotation)을 확보하고 교차검증을 통해 딥러닝 신경망의 학습에 사용함.

• 인공지능 전문가(의공학)의 인공지능 딥러닝 모델 구축 및 학습

  인공지능 전문가(의공학)의 인공지능 딥러닝 모델 구축 및 학습: 의료영상의 자동적 진단/계획에서 세계적으로 최고의 정확도 및 신뢰도를 나타내는 딥러닝 신경망 모델을 구축 및 학습함. 기 구축된 신경망 모델을 기반으로 다른 분야의 최신의 신경망 모델을 수정/융합/전이학습(transfer learning)하여, 딥러닝 기반 디지털 덴티스트리 진단, 계획/시뮬레이션의 정확도/신뢰도 향상