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한림대 임상치의학대학원, AI 기반 영상 향상 연구로 학술대회 포스터상 수상

등록일 : 2025-05-08

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한림대 임상치의학대학원, AI 기반 영상 향상 연구로 학술대회 포스터상 수상
 
- AI가 선명하게 살려낸 저선량 컴퓨터 단층 촬영으로 방사선 노출을 최소화하면서 진단 정확도를 확보할 수 있는 가능성 제시
 
 
<사진: 왼쪽부터 이승은 석사과정생, 박태윤 석사과정생, 변수환 학과장, 양병은 대학원장>
 
 한림대학교(최양희 총장) 임상치의학대학원 치과인공지능로보틱스학과의 이승은 석사과정생 공동연구팀(박태윤 석사과정생, 변수환 학과장, 양병은 대학원장)은 지난 4월 18일부터 20일까지 서울아산병원에서 열린 제66차 대한구강악안면외과학회 학술대회에서 포스터상을 수상했다.

 최근 방사선 노출을 줄이면서도 정밀한 치과 진단을 가능하게 하는 인공지능(AI) 기술이 현실화되고 있는데, 이 연구는 AI가 저선량 CBCT(Cone-Beam Computed Tomography, 치과용 3차원 CT)의 영상 품질을 얼마나 향상시킬 수 있는지를 검증한 것으로, 방사선 노출을 최소화하면서도 진단 정확도를 확보할 수 있는 가능성을 제시해 주목을 받았다.

 치과용 CBCT는 임플란트 시술, 턱관절 질환, 턱얼굴외과 수술 등에서 필수적인 3차원 영상 장비지만, 고해상도 이미지를 얻기 위해선 일정량의 방사선 노출이 불가피하다. 특히 소아나 반복 촬영이 필요한 환자에게는 저선량 촬영이 중요한 과제로 남아 있고, 저선량 촬영은 영상 품질 저하(노이즈 증가, 해상도 감소)를 동반하고 있는데, 연구팀은 여기에 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘을 적용하고 저선량 이미지를 보정해 영상 품질을 끌어올리는 방식으로 문제 해결에 나섰다.

 이승은 석사과정생은 “환자의 방사선 노출을 실질적으로 줄이면서도 정밀 진단을 가능하게 하는 새로운 진단 기술을 제시한 점”과 “ AI 영상 보정 기술의 임상 도입 가능성을 구체적으로 검증했다는 점에서, 향후 저선량 영상 기반의 AI 진단 보조 시스템 개발에 초석이 될 전망이다.”고 연구의 중요한 의료적 가치를 전했다.

 지도교수 변수환 학과장은 “의료 AI의 발전이 곧 환자 안전과 직결되는 시대”라며 “이번 연구는 치과 영상 분야에서 AI의 실질적인 활용 가능성을 증명한 중요한 첫걸음”이라고 전했다. 이 연구는 향후 국가 방사선 저감 정책, AI 의료기기 인증 제도, 치과 보험 청구 기준 등에 실질적인 영향을 줄 수 있는 기술적·임상적 근거로 주목될 수 있을 것이다.
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