문성용 연구실
치과대학(임상치의학교실) 문성용
문성용 연구실은 치의학과에 소속되어 구강악안면 종양학 및 재건, 디지털 헬스케어, 인공지능 기반 치과 진단 및 치료 기술 개발 등 다양한 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 구강, 턱, 얼굴 부위의 종양 및 결손에 대한 진단, 수술, 재건, 그리고 장기적인 예후 관리까지 아우르는 통합적 연구를 지향합니다. 특히, 심부 장골 동맥 피판(DCIA flap)과 3D 프린팅 기술을 활용한 맞춤형 재건술, 환자 맞춤형 수술 가이드 및 플레이트 개발 등 최신 임상기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.
최근에는 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 접목한 치과 영상 진단, 자동 진단 알고리즘, 그리고 임플란트 시술 가이드 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 파노라마 엑스레이와 CBCT 데이터를 활용한 2D-3D 영상 변환, 치아 및 악골 구조의 자동 분할, 사랑니 발치 난이도 예측 등 다양한 임상 문제 해결에 AI 기술을 적용하여, 진단의 정확성과 치료의 효율성을 높이고 있습니다.
또한, 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기반의 의료 시뮬레이터 개발을 통해 치과 임상 실습 및 술기 교육의 혁신을 이끌고 있습니다. 몰입형 시뮬레이터는 실제 임상 환경과 유사한 경험을 제공하여, 학생 및 의료진의 실무 역량을 효과적으로 향상시키고 있습니다. 이와 더불어, 디지털 헬스케어 플랫폼을 활용한 환자 데이터 관리, 치료 계획 자동화, 원격 협업 시스템 구축 등 미래형 치의학 연구에도 적극적으로 참여하고 있습니다.
연구실은 다양한 정부 및 산업체 과제를 수행하며, 치과용 레진, 생체흡수성 소재, 구강부착형 필름 등 신소재 개발에도 연구 범위를 확장하고 있습니다. 이러한 융합 연구를 통해 치과 진료의 효율성과 정확성을 높이고, 환자 맞춤형 치료의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
문성용 연구실은 국내외 학술대회 및 저명 학술지에 활발히 연구 결과를 발표하며, 최신 의료기술과 융합된 맞춤형 치료법 개발에 앞장서고 있습니다. 앞으로도 구강악안면 종양학, 재건술, 인공지능 기반 치의학, 디지털 헬스케어 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.
Dental AI
Virtual Reality Simulation
Biocompatible Materials
구강악안면 재건 및 종양학
구강악안면 재건 및 종양학은 구강, 턱, 얼굴 부위에서 발생하는 종양 및 결손에 대한 진단과 치료, 그리고 기능적·심미적 재건을 목표로 하는 학문입니다. 본 연구실은 다양한 악안면 종양의 병리적 특성과 임상적 양상을 분석하고, 환자 맞춤형 치료법을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 악성 및 양성 종양의 조기 진단, 수술적 절제, 그리고 재건술의 최신 트렌드를 반영한 임상 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
재건술 분야에서는 심부 장골 동맥 피판(DCIA flap)과 같은 미세혈관 이식술, 3D 프린팅 기술을 활용한 맞춤형 플레이트 및 가이드 제작, 그리고 환자별 해부학적 특성을 반영한 수술 계획 수립에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 수술의 정확성과 환자의 회복률을 높이고, 기능적·심미적 만족도를 극대화하는 연구가 이루어지고 있습니다. 최근에는 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기술을 접목하여 수술 시뮬레이션 및 교육 플랫폼을 개발함으로써, 의료진의 술기 향상과 환자 안전성 증진에도 기여하고 있습니다.
또한, 구강악안면 종양 환자의 삶의 질 향상을 위해 수술 후 재활, 임플란트 재건, 그리고 장기적인 예후 관리에 관한 연구도 병행하고 있습니다. 다양한 임상 증례와 다기관 연구를 통해 국내외 학술대회 및 저명 학술지에 활발히 연구 결과를 발표하고 있으며, 최신 의료기술과 융합된 맞춤형 치료법 개발에 앞장서고 있습니다.
치과 인공지능 및 디지털 헬스케어
치과 인공지능 및 디지털 헬스케어 분야는 치과 영상 진단, 임플란트 시술, 수술 계획, 그리고 임상 교육에 인공지능(AI)과 첨단 정보통신기술을 접목하는 연구를 중심으로 발전하고 있습니다. 본 연구실은 딥러닝 기반의 치과 영상 분석, 자동 진단 알고리즘 개발, 그리고 환자 맞춤형 치료 시뮬레이션 시스템 구축에 주력하고 있습니다. 특히, 파노라마 엑스레이와 CBCT(콘빔 CT) 데이터를 활용한 2D-3D 영상 변환, 치아 및 악골 구조의 자동 분할, 사랑니 발치 난이도 예측 등 다양한 임상 문제 해결에 AI 기술을 적용하고 있습니다.
이와 더불어, 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기반의 의료 시뮬레이터 개발을 통해 치과 임상 실습 및 술기 교육의 혁신을 이끌고 있습니다. 몰입형 시뮬레이터는 실제 임상 환경과 유사한 경험을 제공하여, 학생 및 의료진의 실무 역량을 효과적으로 향상시키고 있습니다. 또한, 디지털 헬스케어 플랫폼을 활용한 환자 데이터 관리, 치료 계획 자동화, 그리고 원격 협업 시스템 구축 등 미래형 치의학 연구에도 적극적으로 참여하고 있습니다.
최근에는 치과용 레진, 생체흡수성 소재, 구강부착형 필름 등 디지털 제조기술과 융합된 신소재 개발에도 연구 범위를 확장하고 있습니다. 이러한 융합 연구를 통해 치과 진료의 효율성과 정확성을 높이고, 환자 맞춤형 치료의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
1
Automated diagnosis for extraction difficulty of maxillary and mandibular third molars and post-extraction complications using deep learning
문성용
SCIENTIFIC REPORTS, 202505
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Panoramic X-Ray Synthesis From Dental CBCT Using Patient-Tailored Simulated Geometry With Uniform Projection Sampling
문성용
IEEE ACCESS, 202505
3
Deep Circumflex Iliac Artery (DCIA) Free-Flap Mandibular Reconstruction Using Patient-Specific Surgical Guides and Customized Plates: A Preliminary Study
문성용
APPLIED SCIENCES-BASEL, 202502
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Dicom 볼륨 데이터 기반의 임상 실습 교육 및 치료 계획 수립을 위한 몰입형 시뮬레이터 개발