| 초록 |
연구개발 목표 및 내용 최종 목표 개발하고자 하는 기술은 치아교정을 위한 머신러닝 기반 인공지능형 투명교정장치 치료계획 제시 솔루션임. 전체 내용 - 머신러닝 영상처리 기술(Object Detection, Semantic Segmentation) 등을 활용하여 투명교정치료 계획을 제시하는 의료진단 플랫폼으로, 머신러닝의 일관성, 확신성 및 정확성을 기반으로 치아교정 분야 의료 영상분석 및 진단 보조를 수행하는 솔루션을 개발하고자 함. - 치료계획의 다양성 및 신뢰성 확보를 위해 다수의 임상증례 데이터를 활용하고, 치료계획에 대한 다수의 임상 검증결과를 시스템에 반영함으로써 신뢰성 및 객관성을 확보하고자 함. - 치아분석 및 치료계획 제시 솔루션의 정확성을 높이기 위해, 머신러닝 영상처리 기술인 이미지처리기술, 빅데이터 처리기술, 데이터 마이닝 기술을 적용하고자 함. - 개발 이후 솔루션 활용 과정에서 제안된 치료계획에 대한 치료현장에서 의사의 수정치료계획 및 교정치료 결과 데이터에 대한 분석 및 합의를 통한 피드백 학습을 수행함으로써 시스템을 지속해서 고도화시켜 나가도록 개발하고자 함. 1년차 (2단계) 목표 ◦ 기존 보유 진단자료 2,765건 분석을 통한 평가 측정값 자동 산출 알고리즘 1종 ◦ 머신러닝 영상분석 진단자료의 평가 측정값을 취합하는 데이터베이스 1종 ◦ 기초 치료계획 수립을 위한 인공지능형 문제목록 예측 모듈 1종 ◦ 치아 기능성을 고려한 인공지능형 이동치료 경로 추천 알고리즘 1종 ◦ 치아 이동치료 추천 경로 시각화 모듈 1종 ◦ 3D 투명교정 장치제작을 위한 치아 이동 설계도 생성 모듈 1종 내용 ◦ 기존 보유 진단자료 2,765건 분석을 통한 평가 측정값 자동 산출 알고리즘 1종 · 15개의 주요 진단 포인트 (발치여부, 상악 및 하악 아치형태, 치열궁 총생정도, 구치부 교합, 치아 정중선 일치정도, 수직 전치 피개도, 수평 전치 피개도, 대구치 개수, 치근의 위치, 치근의 형태, 치조골의 높이, 치축 각도, 상하악 전치 각도, 구치부 관계, 골격패턴 등)의 진단 기준에 대한 정의 · 3D 스캔 자료 등 영상자료 및 임상적 진단자료 데이터 표준화를 위한 분류 및 자료 구조화 · 분석을 위한 임상증례가 부족한 진단소견은 인공 의료 영상 생성을 통해 의료 영상 학습데이터 세트 증강 · 영상에 대한 임상소견 및 치료계획 분석 및 군집화 및 정의 조건 부합여부 검증 · 다양한 임상증례 및 치료계획에 대한 검증단 (교정치료 전문의 10명) 운영을 통한 기존 증례의 타당성 분석 및 분석데이터 정제 · Point Net 모델 등을 활용한 진단 노하우 반영 Expert System 개발 · 임의의 영상 반복 입력시 평가 측정값 도출 검증 및 보완을 통한 측정값산출 정확도 향상기술 개발 ◦ 머신러닝 영상분석 진단자료의 평가 측정값을 취합하는 데이터베이스 1종 · 영상(파노라마), 외형(안면사진), 치아사진 및 3D Scan Data 연동을 위한 각 디바이스와 서버간 인터페이스 적용 · 기준이 되는 정보의 저장 및 참조가 가능한 데이터베이스 설계 · 정형화 된 평가측정값 및 비정형 텍스트 데이터베이스 구축 및 자동 확장 · 평가 측정값기반 검색 알고리즘 적용, 검증 및 평가 ◦ 기초 치료계획 수립을 위한 인공지능형 문제목록 예측 모듈 1종 · 다중 진단을 통한 측정값 기반 문제 영향도 분석을 통한 진단결과 예측 알고리즘 개발 · 기준자료 참조모델 구축 및 다중 조건별 문제목록 예측 알고리즘 개발 · 문제목록에 대한 중요도 평가 및 문제에 따른 최적 모델, 경제적 모델, 단기간 치료모델뿐만 아니라, 문제 발생 사례기반 다중 예측모델 제시 · 진단결과 요약 및 문제목록 요약표 도출 기술개발 ◦ 치아 기능성을 고려한 인공지능형 이동치료 경로 추천 알고리즘 1종 · 진화 컴퓨팅을 통해 Big Feature 데이터에서 주요 속성 선별 · 각 치아별 기능성에 기반한, 평가 측정값 활용 이동 필요 경로 산출 · 개별 치아 이동 필요 경로에 따른 주변 치아에 미치는 영향 상관관계 분석 알고리즘 개발 · 시계열 기반 다중 상관분석을 통한 영향분석 및 개별 치아 이동목적 달성 최적화 설계 기술개발 · 치료목적 달성을 위한 총 소요기간 분할 및 단계별 필요 치료계획 제시 알고리즘 개발 · 최적 이동 경로 추천 및 치료단계 생성 알고리즘 개발 ◦ 치아 이동치료 추천 경로 시각화 모듈 1종 · 단계별 치아 이동 경로 자동 산출 모듈 · 최적 단계구분, 치료기간, 치료주기 결정 모듈 · 치료 후 Final VTO 제시 모듈 · 기존 치아 3D 모델 기반 시계열 이동 경로 시각화 모듈 ◦ 3D 투명교정 장치제작을 위한 치아 이동 설계도 생성 모듈 1종 · 단계별 치아이동 종합계획에 따른 투명 교정장치 구조설계 · 전문의의 의견을 반영한 설계도 수정·보완 가능 시스템 구축 · 설계 구조의 단계별 시각화 모듈개발 2년차 (2단계) 목표 ① 치아 교정진단 및 치료 데이터 표준화 수집방법론 개발 ② 투명 교정치료 지식기반 치료계획 제시 기술 개발 ③ 치료 노하우 반영 Expert System 개발 ④ 투명교정 치료계획 제시를 위한 인터페이스 구조 개발 ⑤ 치료계획 효용성 검증을 위한 실증 내용 ① 치아 교정진단 및 치료 데이터 표준화 수집방법론 개발 - 기존 시스템의 데이터와 수집한 비정형 데이터 간의 통합 방안 마련. - 치아교정 분야 국제표준화 기준 데이터베이스 구축 방법론 개발. - 선별 데이터 표준화 데이터모델 기반 DB 구축 및 보완 - 표준 Data 모델 변환 SQL Query 작성 및 수행 - Data Base 품질관리 및 데이터 셋 구축 - 표준 데이터모델 테이블 구성 - 데이터 활용환경 구축 ② 투명 교정치료 지식기반 치료계획 제시 기술 개발 - 각 Case 별 치료계획 수립 근거 DB화. - 주요 진단데이터의 자동 정형화, 분류, 요약 및 데이터베이스 구축 수행. - 표준화 진단데이터 기반 진단 평가 측정값 자동 산출 기술개발 - 데이터 정형화, 재분류, 추가수집을 통한 투명교정 데이터베이스 구축 - 정량적 평가법 기반 단계별 치료 문제 예측 및 분석 기술개발 - 치아이동 거리, 난이도, 심미성, 기능성을 고려한 다목적 최적 치료계획 추천기술 개발 - 시각화 및 치료과정 분석/모니터링을 제공하는 교정치료 보조 시스템 인터페이스 개발 - 투명교정장치 제작을 위한 3D 모델 생성 시스템 개발 ③ 치료 노하우 반영 Expert System 개발 - PointNet 딥러닝 기반 2D 이미지의 3D 인식기술 개발 - 3D 스캔 데이터 인코딩 알고리즘 개발 - 각 치아 관점 상대좌표분석 기술개발 - 참조데이터 반영기술 개발 - 학습 알고리즘 개발 - 다목적 추천 최적화 기술개발 ④ 투명교정 치료계획 제시를 위한 인터페이스 구조 개발 제안 투명교정치료 지식베이스의 사용자 인터페이스 개발을 목적으로 하며, 새로운 진단데이터 입력에 대해 맞춤형 치료계획을 단계적/시각적으로 제공하는 인터페이스 구조 개발. ⑤ 치료계획 효용성 검증을 위한 실증 기술개발 과정에서 확보한 다수의 임상자료 및 인공지능형 치료계획 제시 솔루션의 적합성 및 신뢰도를 비교하여 전문가의 의견을 반영하는 기반으로, 치아 교정치료 관련 비교 보고서를 작성하고, 솔루션의 유용성과 효용성에 대한 제시 · 임상 치과 전문의 및 솔루션을 통해 제시된 치료계획에 대한 비교분석 및 향 후 치아교정 고도화를 위한 임상증례 적용 유용성 보고서를 10건 이상 보고서 작성함. 연구개발성과 1. 정성적 연구개발 성과 ○ 3D 기반 의료 데이터와 전문의 노하우 적용이라는 기술적 난이도에 비해 데이터 확보, 알고리즘 설계, 전처리 설계, 치아 상태 분석 자동화 프로그램, 학습용 데이터베이스 구축, 비식별화 처리 시스템 구축과 같은 전반적인 개발과정이 순조롭게 진행되었음. ○ 구체적으로, 2천여개의 3D 데이터가 분석되고 정제되었으며, 표준화 시스템의 개발을 통해 산재된 방식의 데이터들을 통합하고 인공지능 학습 및 활용이 가능하도록 수치화되고 분류되었음. ○ 3D 데이터에서 해부학적 구조물에 대한 영역의 분할과 자동화된 처리 방식을 구현하였으며, 교정치료 전문가의 노하우가 적용된 치아 부정교합 평가 알고 |
