AI-Driven Oral and Maxillofacial Medical Imaging Reconstruction and Digital Twin Dental Training Research
연구 내용
구강·악안면 영역의 CT 기반 영상 재구성과 디지털트윈 기반 교육훈련을 결합하여, 병변 데이터 활용성과 의사결정 지원 능력을 높이는 연구
구강·악안면 진료에서 영상 획득과 판독 부담을 줄이기 위해 CT 재구성 과정에 인공지능을 적용하고, 경조직과 연조직 정보가 함께 반영된 진단용 영상을 구현하는 방향을 연구합니다. 또한 턱뼈 낭종·양성종양 데이터를 다기관으로 축적하고, 디지털트윈을 통해 축적 데이터의 활용 경로를 설계합니다. 더불어 AI/XR 기술을 기반으로 초실감형 진료 교육훈련 시스템을 개발하여 학습 시나리오와 훈련 과정의 재현성을 높입니다. 영상 AI, 데이터 거버넌스, 교육훈련 UX를 연계해 연구-교육-임상 지원 흐름을 구축하는 차별성을 갖습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
초기에는 구강·악안면 영역에서 CT 영상 재구성에 인공지능을 적용해 임상적 유용성을 평가하는 연구를 수행했습니다. 이후 턱뼈 낭종·양성종양의 다기관 데이터베이스 구축과 디지털트윈 구현을 통해 분석 대상과 활용 방식을 확장했습니다. 같은 시기에 AI/XR 기반 초실감형 진료 교육훈련 시스템을 주관 과제로 개발하며, 디지털트윈을 교육 프로세스로 연결하는 구체화를 진행했습니다. 최근에는 인공지능 기반 정량 영상 분석 역량을 다른 골 연관 영상 문제로 확장해 방법론의 범용성을 점검하는 흐름이 나타납니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Retrospective evaluation of the clinical utility of reconstructed computed tomography images using artificial intelligence in the oral and maxillofacial region
Attend-and-Refine: Interactive keypoint estimation and quantitative cervical vertebrae analysis for bone age assessment
관련 프로젝트
구분
제목
다기관 턱뼈 낭종/양성종양의 데이터베이스구축, 디지털트윈 구현 및 활용
디지털트윈 및 AI/XR 기술을 활용한 치과 초실감형 진료 교육훈련 시스템 개발