경희대치과병원 구강내과 이연희 교수팀이 인공지능(AI)을 기반으로 제1대구치를 활용한 연령대 추정 연구를 진행, 해당 결과를 국제학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 1월에 게재했다고 21일 밝혔다.
논문 제목은 ‘인공지능 기반의 제1대구치 이미지를 이용한 살아있는 개인의 연령대 결정(Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence)’이다.
현존해 있는 사람의 제1대구치 부위 파노라마 방사선 영상에 인공지능 딥러닝의 한 종류인 콘볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 적용해 연령대를 추정한 세계 최초의 연구라는 점에 큰 의의가 있다.
연구 결과, 상하좌우 4개의 제1대구치 중 하나만을 이용한 결과 예측보다 4개 모두의 정보를 동시에 이용, 입력정보의 양을 늘렸을 때 정확도가 유의하게 증가했다.
또한, 지금까지 시행해온 연령추정 방법들은 오차 발생 가능성이 크고 시간 소모적이었으나, 인공지능을 통한 자동화된 과정으로 정확도와 신속성 확보가 가능했다.
이연희 교수는 “제1대구치는 가장 먼저 맹출하는 영구치로서 오랫동안 잔존할 가능성이 높다보니 연령 추정에 가치가 있다”며 대규모 재해·재난사고 시 사망자 신원확인에 있어 대량의 데이터를 신속·정확하게 처리할 수 있다는 가능성을 시사하는 연구로서 앞으로도 치의학 분야에 인공지능을 접목해 다양한 유의미한 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다“고 말했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단·산업자원부 지원 하에 한양대학교 노영균 교수팀과 공동으로 진행됐다.
논문 제목은 ‘인공지능 기반의 제1대구치 이미지를 이용한 살아있는 개인의 연령대 결정(Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence)’이다.
현존해 있는 사람의 제1대구치 부위 파노라마 방사선 영상에 인공지능 딥러닝의 한 종류인 콘볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 적용해 연령대를 추정한 세계 최초의 연구라는 점에 큰 의의가 있다.
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| ▲이연희 교수 (사진=경희의료원 제공) |
연구 결과, 상하좌우 4개의 제1대구치 중 하나만을 이용한 결과 예측보다 4개 모두의 정보를 동시에 이용, 입력정보의 양을 늘렸을 때 정확도가 유의하게 증가했다.
또한, 지금까지 시행해온 연령추정 방법들은 오차 발생 가능성이 크고 시간 소모적이었으나, 인공지능을 통한 자동화된 과정으로 정확도와 신속성 확보가 가능했다.
이연희 교수는 “제1대구치는 가장 먼저 맹출하는 영구치로서 오랫동안 잔존할 가능성이 높다보니 연령 추정에 가치가 있다”며 대규모 재해·재난사고 시 사망자 신원확인에 있어 대량의 데이터를 신속·정확하게 처리할 수 있다는 가능성을 시사하는 연구로서 앞으로도 치의학 분야에 인공지능을 접목해 다양한 유의미한 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다“고 말했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단·산업자원부 지원 하에 한양대학교 노영균 교수팀과 공동으로 진행됐다.
메디컬투데이 남연희 ([email protected])
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