이연희 연구실
경희대학교 치의학과
이연희 교수
턱관절 장애
딥러닝 진단
MRI 기반 분석
이연희 교수 연구실
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이연희 연구실
경희대학교 치의학과 이연희 교수
이연희 연구실은 치의학 분야에서 임상 구강내과 및 구강점막 질환의 진단과 예측을 수행합니다. 턱관절 장애에서는 MRI 및 파노라마 방사선계측, 구조화 임상 변수를 입력으로 하여 딥러닝 기반 분류·예측 모델을 개발하고, Grad-CAM을 이용한 판별 근거 해석을 포함합니다. 또한 타액을 검체로 하는 현장형 전처리 모듈과 신속 검사키트를 개발하여 구강 감염의 신속 선별을 목표로 연구합니다.
턱관절 장애딥러닝 진단MRI 기반 분석파노라마 방사선계측구강내과 질환
대표 연구 분야
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타액 기반 구강 미생물 진단 및 임상 예측 연구
Saliva-based oral microbiome diagnostics and clinical prediction
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타액 기반 구강 미생물 진단 및 임상 예측 연구
Saliva-based oral microbiome diagnostics and clinical prediction
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턱관절 장애의 AI 기반 영상·임상 예측 및 진단 연구
AI-driven prediction and diagnosis of temporomandibular disorders
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구강점막 병변(설부) 딥러닝 기반 원격 진단 및 해석가능성 연구
Deep learning for oral mucosal lesion detection and interpretability
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
87총합
5개년 연도별 피인용 수
975총합
주요 논문
5
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인용수 1
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2025TMD Diagnosis Using a Masked Self-Supervised Tabular Transformer
Yeon‐Hee Lee, Jeong Hoon Lee, Q‐Schick Auh, Shane Lee, Donald R. Nixdorf, Akhilanand Chaurasia
IF 5.9 (2025)
Journal of Dental Research
기계적 TMJ 장애의 핵심 특징들로서 (= 0.003) ). 동시발생 네트워크 분석을 통해 좌우(측) 특이적 군집화와 양측 TMJ 사이의 잠재적 시차(progress) 양상이 밝혀졌다. 이러한 결과는 영상 촬영이 필요 없이 구조화된 임상 데이터만으로 이질적인 TMD 하위군을 분류하기 위해 딥러닝을 활용하는 것이 가능함을 보여준다. GATT 모델은 임상의가 보조하는 진단을 지원하고 실제 임상에서 TMD 관리의 변동성을 감소시키는 데 유용한 정확하고 설명 가능한 동시에 확장 가능한 도구를 제공한다. 이러한 결과는 GATT와 같은 AI 기반 도구를 표준화되고 효율적이며 환자-특이적인 TMD 진단을 위해 임상 워크플로에 통합하는 것을 지지한다.
https://doi.org/10.1177/00220345251376974
Temporomandibular joint
Support vector machine
Cluster analysis
Clinical Practice
Pattern recognition (psychology)
Transformer
Masticatory force
Diagnostic accuracy
2
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2025Clinical and MRI markers for acute vs chronic temporomandibular disorders using a machine learning and deep neural networks
Yeon‐Hee Lee, Seonggwang Jeon, Dohoon Kim, Q‐Schick Auh, Jeong Hoon Lee, Yung‐Kyun Noh
IF 6.3 (2025)
Communications Medicine
배경: 급성에서 만성으로의 이행이 나타나는 악관절장애(temporomandibular disorders, TMD)의 전이를 탐색하는 일은 질병이 다요인적이라는 특성으로 인해 여전히 어렵다. 본 연구는 TMD 환자에서 증상의 만성화에 기여하는 임상적, 행동적, 영상 기반 예측인자를 규명하는 것을 목적으로 한다.
방법: 급성(< 6개월) 또는 만성(≥ 6개월)으로 증상 지속기간에 따라 분류된 TMD 환자 239명(여성 161명, 남성 78명; 평균 연령 35.60 ± 17.93세)을 등록하였다. TMD 진단은 Diagnostic Criteria for TMD (DC/TMD Axis I)에 따라 수행하였다. 임상 자료, 수면 관련 변인, 악관절 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)을 수집하였다. MRI 평가는 3T T2 가중 및 양성자 밀도(proton density) 스캔을 사용하여 전방 원판 변위(anterior disc displacement, ADD), 관절 간격 협소, 골관절염(osteoarthritis, TMJ-OA), 그리고 관절 삼출(effusion)을 포함하였다. 예측인자는 로지스틱 회귀와 딥 뉴럴 네트워크(deep neural networks, DNN)로 평가하였고, 성능을 비교하였다.
결과: 만성 TMD는 환자의 51.05%에서 관찰되었다. 급성 사례에 비해 만성 TMD는 TMJ 소음(TMJ noise, 70.5%), 이갈이(bruxism, 31.1%), 그리고 더 높은 통증 강도(VAS: 4.82 ± 2.47)와 더 빈번하게 연관되었다. 또한 더 짧은 수면과 더 높은 STOP-Bang 점수를 보였으며, 이는 폐쇄성 수면무호흡증의 위험이 더 큼을 시사한다. MRI 소견에서는 만성 TMD에서 ADD의 유병률(86.9%), TMJ-OA(82.0%), 관절 간격 협소(88.5%)가 증가한 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀는 AUROC 0.7550 (95% CI: 0.6550-0.8550)을 달성하였으며, TMJ 소음, 이갈이, VAS, 수면장애, STOP-Bang ≥5, ADD, 관절 간격 협소를 유의한 예측인자로 확인하였다. DNN 모델은 정확도를 75.50%에서 79.49%로 향상시켰으나, 통계적으로 유의한 차이는 아니었다(p = 0.3067).
결론: 행동적 요인과 TMJ 관련 구조적 요인이 만성 TMD의 핵심 예측인자이며, 조기 식별에 도움을 줄 수 있다. 시의 적절한 인지는 맞춤형 전략을 뒷받침하고 예후를 개선할 수 있다.
https://doi.org/10.1038/s43856-025-01081-5
Artificial neural network
Deep learning
Key (lock)
Magnetic resonance imaging
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인용수 27
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2022Comparison of sleep quality deterioration by subgroup of painful temporomandibular disorder based on diagnostic criteria for temporomandibular disorders
Yeon‐Hee Lee, Q‐Schick Auh
IF 4.6 (2022)
Scientific Reports
만성 통증 질환, 예컨대 악관절장애는 수면의 질 저하와 밀접한 관련이 있다. 본 연구는 통증이 있는 악관절장애 환자에서 수면 악화가 통증의 기원에 따라 달라지는지 여부를 조사했으며, 또한 어떤 임상 질환 특성과 심리적 고통이 수면의 질에 영향을 미치는지 분석하였다. 총 337명의 연속 환자(여성 215명, 평균 연령 33.01 ± 13.01세)로, 통증이 있는 악관절장애(근육통[ n=120 ], 악관절 관절통[ n=62 ], 혼합형 관절-근육 악관절장애 통증[ n=155 ]) 환자가 포함되었고, 악관절장애에 대한 진단 기준(DC/TMD)에 따라 평가 및 분류된 환자를 연구에 등록하였다. 이들은 임상 징후 및 증상에 대한 표준화된 보고서 배터리를 작성했으며, 수면의 질, 과도한 주간 졸림, 환자의 심리적 상태에 관한 문항에 답하였다. 전반적 Pittsburgh Sleep Quality Index 점수의 평균은 혼합형 악관절장애 통증군(6.97 ± 3.38)과 근육통군(6.40 ± 3.22)에서 관절통군(5.16 ± 2.94)보다 유의하게 높았다(p=0.001). 불량 수면자는 관절통군(54.8%)보다 혼합형 악관절장애 통증군(76.8%)과 근육통군(71.7%)에서 유의하게 더 많았다(p=0.006). 근육통군에서는 심리적 고통의 존재(β=1.236, p=0.022)가, 관절통군에서는 Symptom Checklist-90-Revised의 전반적 중증도 지수(β=1.668, p=0.008)가, 혼합형 악관절장애 통증군에서는 두통의 존재(β=1.631, p=0.002)와 자가보고 수면 문제(β=2.849, p<0.001)가 Pittsburgh Sleep Quality Index 점수의 증가와 연관되었다. 결론적으로, 통증이 있는 악관절장애에서 통증의 원인이 수면의 질과 기여 요인에 영향을 미치고 이를 결정할 수 있으며, 수면과 통증 사이의 복합적 상호작용이 다양할 수 있으므로, 환자에게 양질의 수면이 필요하다는 점에서 포괄적인 치료 접근이 필요하다.
https://doi.org/10.1038/s41598-022-12976-x
myalgia
Medicine
Pittsburgh Sleep Quality Index
Temporomandibular Joint Disorder
Temporomandibular disorder
Temporomandibular joint
Research Diagnostic Criteria
Sleep disorder
Physical therapy
Orofacial pain
최신 정부 과제
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주관|
2020년 8월-2024년 12월
|885,070,000원타액 기반의 현장형 전처리 모듈 및 구강 내 병원성 세균 신속 검사키트 개발
● 세균 신속검사를 위한 타액 수집 트로토콜 확립 타액 채취 전 구강 상태 표준화, 채취 시간, 채취 도구 등 ● 세균 특이 펩타이드를 활용한 병원성 세균의 선택적 분리● 세균 용해 효율 향상을 위한 반응조건 최적화 용해액 성분, 반응시간, 부피 등● 비원심 기반의 세균 DNA 추출 조건 최적화 이온교환성 입자 크기, 종류 등● 타액의 수집, 세균 분리, DNA 추출이 한 도구 내에서 이루어지는 현장형 타액 전처리 모듈 개발●황화수소 검출 센서 제작 및 타액 수집 파트와의 일체화를 통한 다기능성 전처리 모듈 제작● 최적의 세균 조합이 반영된, 치주염 진단을 위한 병원성 세균 PCR 신속검사키트 개발● 치주염 진단용 병원성 세균 신속검사키트의 분석적 성능시험 ● 임상시험용 의료기기 GMP 적합성 인증 및 시제품 생산● 임상평가를 위한 IRB 승인완료 (1단계)
구강 병원성 세균
타액
현장형 전처리
실시간 중합효소 유전자 증폭
신속검사키트
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주관|
2020년 5월-2023년 2월
|50,000,000원턱관절 관절염에 중간엽줄기세포 유래 엑소좀을 이용한 새로운 재생 치료전략에 대한 연구
턱관절은 해부학적으로 복합조직으로 이루어져 있음. 턱관절에 발생한 관절염 상태에서는 연골조직의 손상뿐만 아니라 골과 주변 인대, 근육, 디스크의 손상이 함께 동반되는 경우가 흔함. 관절염으로 손상된 턱관절 조직을 재생·복원하기 위해서는 기초적 치료 근거 확립 및 메커니즘 정립에 더해 조직공학적 치료방법이 필요함. 그러나, 전통적인 턱관절 관절염 치료방법은 증상 완화에 초점을 맞추고 있어, 기존의 방법들로는 계층화된 미세환경 및 기능성을 회복하는데 있어 한계가 있음. 따라서, 새로운 재생·치료전략이 필요하며, 중간엽줄기세포기반 치료의 단점을 극복하면서도 효과적으로 재생을 일으킬 수 있는, 비세포 치료인 MSC-엑소좀 기반의 접근법에 대한 연구가 필요함. 손상조직별(연골, 골, 주변조직) 주입/ 하이드로젤을 통해서 적용 방법을 최적화하고, 복잡한 구조를 형상화할 수 있는 3D-스캐폴드를 활용하여 골관절염 진행으로 인해 손상된 턱관절의 해부학적 구조와 기능의 회복을 돕는 계층화된 복합조직 재생 시스템을 개발하는 연구를 수행하고자 함.
1. 1차년도 연구목표 및 내용:
연구목표: MSC-엑소좀 분리(isolation), 성질결정 및 대량생산 프로토콜 확립
1) MSC-엑소좀의 분리, 특성화 연구 및 대량생산 공정기술 구축
● 엑소좀 예비 연구를 바탕으로, 최적의 운반체를 가진 MSC-엑소좀 분리, 특성화 시스템 설계
● 최적화된 MSC-엑소좀의 생산 조건 확립에 관한 연구 및 대량생산 시스템 구축에 관한 연구
2) 세포실험 디자인 & 실험 시스템 구축
● 골재생/ 연골재생에 있어 낮은 부작용, 높은 분화능을 가지는 MSC-엑소좀 조성 및 농도에 대한 연구
● MSC-엑소좀 재생능의 객관적 평가를 위한 세포주들을 선택, 실험군 디자인, 실험 환경 및 조건 디자인, in vitro실험 시스템 구축
2. 2차년도 연구목표 및 내용
MSC-엑소좀을 하이드로젤과 3D_스캐폴드와 동반한 실험 시스템 구축
1) MSC-엑소좀의 하이드로젤 결합 평가를 위한 표면/물성 분석 기술 및 환자 맞춤형 제작을 위한 시스템 구축
● 환자맞춤형 조직 재생을 위한 하이드로젤 구조 및 성분 설계, 제작 공정 최적화
● 전산역학분석 및 구조적, 기능적 안전성 검증을 통한 지지체 구조 설계
● 설계한 조건에서의 세포증식능, 연골분화능 및 골분화능 검증
2) MSC-엑소좀과 3D 스캐폴드 결합 연구
● 환자맞춤형 조직 재생을 위한 3D-스캐폴드 지지체 구조 디자인 설계
● 3D-스캐폴드 지지체의 효용성 평가 및 검증: 세포환경 내 생분해성 및 골/연골조직 및 혈관 형성능 평가
● 3D-스캐폴드에 MSC-엑소좀 탑재형이 MSC-엑소좀 단독 적용에 비해 가지는 이점 연구·평가
3. 3차년도 연구목표 및 내용
연구목표: MSC-엑소좀의 동물실험 및 턱관절 재생 시스템의 최적화
1) 연골 및 골 조직, 주변 결합조직에 최적화된 MSC-적용 시스템 구축
● 관절염으로 손상된 정도에 맞춘 MSC-엑소좀을 적용하기 위한 3D 복합지지체(하이드로젤-3D 스캐폴드) 개발 및 디자인
● 3D 복합지지체의 생체내 생분해성, 골조직/연골조직 및 혈관형성능 평가
2) 동물실험을 통한 하이드로젤 결합 및 3D-스캐폴드 지지체의 유효성 평가
● 3D 복합조직 지지체의 효용성 평가 및 검증: 세포환경 내 생분해성 및 조직 형성능 평가
● 여러 적용 방법(직접 주입, 하이드로젤 결합, 3D-스케폴드 결합 및 이들 조합) 디자인 및 결과 비교
● 동물실험 및 feed-back을 통한 효용성 검증
턱관절
관절염
엑소좀
중간엽 줄기세포
재생의학
하이드로젤
스캐폴드
골형성
연골형성
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주관|
2017년 5월-2022년 5월
|500,000,000원치아조직재생을 위한 기능성 바이오소재 기술 개발 및 실용화 기반 구축
1차년도
파우더형 골충진재를 위한 인산칼슘 바이오세라믹 확보 및 기능화 연구
Gel형 골충진재를 위한 천연고분자 기반 생체적합성 하이드로젤의 개발
3D 프린팅 기반 악골 재생 지지체 제작을 위한 기반 기술 분석 및 맞춤형 지지체 제작을 위한 시스템 구축
신생혈관 유도성 골형성 펩타이드의 치수 및 골세포에 대한 활성 비교 평가
In vitro 실험을 통한 바이오융합소재의 세포독성 및 분화능 평가
2차년도
Hypoxia 특이적 골형성 유도인자/산소방출형 기능성 나노입자 개발
천연소재 하이드로젤 및 nanorod 복합체 개발 및 유효성 평가
나노입자와 nanorod의 펩타이드 표면고정화 기술 개발 및 유효성/안정성 평가
골결손용 3D 지지체의 제작 및 다양한 구조 디자인 후보군 도출
세포레벨의 하이드로젤 기반 복합체의 골 분화능 및 상아질/치수 복합체 재생능 평가
3차년도
골재생을 위한 하이드로젤 기반 복합체 제조의 최적화 및 유효성평가
세포실험 및 동물실험을 통한 골결손용 3D 지지체/차폐막의 유효성 평가 및 최적화
혈관화된 골조직 재생을 위한 하이드로젤 복합체?줄기세포 유효성 평가 및 최적화
4차년도
대동물실험 feed-back을 통한 선별된 바이오융합소재 품목별 최적화
실용화를 위한 기능성 바이오융합소재 품목 확정 및 품목별 최적화
바이오융합소재 품목별 제조공정 확립
5차년도
GMP에서의 시제품 제작조건 최적화 및 IMD승인을 위한 Feedback을 통한 소재제작공정 보완
식약처 인허가를 위한 시제품의 물성 및 비임상 시험서 확보
IMD 승인 및 임상시험 계획 수립 및 기술 이전 준비
하이드로젤
혈관생성
치조골
골충진재
산소방출 나노입자
골재생
천연고분자
실용화 플랫폼
최신 특허
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전체 특허
인삼 유래의 세포외 나노-소낭 생산 방법
상태
거절출원연도
2016출원번호
1020160126590코골이 방지구
상태
소멸출원연도
2005출원번호
2020050011408