경희대학교 치과대학 이연희 교수팀이 한양대 공과대학 노영균 교수팀과 공동연구로 치과 임상과 인공지능을 접목시켜 지난 5일(2022년 7월 5일) 딥러닝과 컨볼루션 신경망을 기반으로 턱관절 장애 환자의 자기공명영상(MRI) 이미지에서 턱관절 관절원판(articular disc)의 전방변위를 자동적으로 진단하는 기술을 공동개발했다. 이 결과는 국제 저널인 국제저널인 ‘사이언티픽 레포트(Scientific Reports)’에 Advantages of deep learning with convolutional neural network in detecting disc displacement of the temporomandibular joint in magnetic resonance imaging라는 논문제목으로 발표되었다. 연구팀은 턱관절 장애 진단분야에 이 기술이 도입되어 활용된다면, 진단의 정확도가 유의하게 높아질 것으로 기대하고 있다. 

 또한 연구팀은 치과분야에서 가장 널리 이용되는 파노라마방사선영상을 이용하여 개인의 연령 추정하는 연구도 지속하고 있다. 지난해(2021년) 제1대구치를 활용한 연령대 추정 기술(논문제목: Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence)을 발표하였으며, 올해(2022년) 치아와 상하악골의 정보를 동시에 이용하여 연령대 추정의 정확도를 높이는 기술(논문제목: Age group prediction with panoramic radiomorphometric parameters using machine learning algorithms)을 공동 개발하였다. 치아와 상하악골 정보를 이용해 대규모 재해·재난 사고 시 사망자 신원을 빠르게 확인하고 난민발생 시 개인 식별에 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 지금까지 시행해온 연령추정 방법들은 오차 발생 가능성이 크고 시간 소모적이었지만, 인공지능을 통한 자동화된 과정으로 정확도와 신속성 확보가 가능했다.?연구팀은 앞으로도 턱관절 장애 진단이나 치료, 연령추정을 포함한 치의학(치과) 분야와 인공지능의 접목을 지속해 나가고, 인류에 유용한 기술을 개발할 것이라고 포부를 밝혔다. 이 연구들은 한국연구재단, 경희대학교, 한양대학교 지원으로 수행되었다.