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허경회 연구실
서울대학교 치의학과 허경회 교수
치과 영상진단
CBCT
Deep Learning
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

허경회 연구실

서울대학교 치의학과 허경회 교수

허경회 연구실은 치과 방사선 영상에서 병변의 형태·위치 정보를 정량화하고 판독을 지원하기 위한 기술을 연구합니다. 특히 peri-implant bone loss, CBCT metal artifacts 환경의 다중 구조 분할, 파노라마 기반 감별진단과 같은 Deep Learning 기반 영상 분석을 수행합니다. 동시에 악골 종양에서 CT/MR로 관찰되는 underlying bone change 및 peritumoral bone 변화가 병리학적 침윤과 예후에 미치는 연관성을 규명하고, 수직 치근 파절 의심 환자를 위한 영상 가이드라인을 개발하는 등 임상 적용성을 고려한 연구를 진행합니다.

치과 영상진단CBCTDeep LearningBone remodeling감별진단
대표 연구 분야
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치과 영상의 딥러닝 기반 자동 정량 및 감별진단 지원 연구 thumbnail
치과 영상의 딥러닝 기반 자동 정량 및 감별진단 지원 연구
Deep Learning–Based Automated Quantification and Differential Diagnosis Support in Dental Imaging
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

61총합

5개년 연도별 피인용 수

1,251총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
인용수 0
·
2026
Differential diagnosis between oral squamous cell carcinoma and osteomyelitis through mandibular canal changes on panoramic radiographs
Jung Eun Park, Kyung‐Hoe Huh, Ju-Hee Kang, J. Kim, Won-Jin Yi, Min-Suk Heo, Sam-Sun Lee
IF 3.1 (2026)
BMC Oral Health
구강 편평세포암종(OSCC)과 골수염(OM)을 영상으로 감별하는 것은, 두 질환이 임상적 및 방사선학적 소견에서 중첩되는 양상을 보여 진단을 복잡하게 만들기 때문에 필수적이다. 본 연구는 OSCC와 OM의 감별에 도움을 주고 일반 치과의사를 위한 간단하고 효율적인 접근법을 제안하고자, 파노라마 방사선사진에서 하악관–관련 방사선학적 특징의 부가적 진단 가치를 평가하였다. 조직병리학적으로 확진된 OSCC 환자(n = 83)와 OM 환자(n = 83)로부터, 하악 제3대구치 부위 및/또는 하악 후삼각(retromolar trigone)과 함께 골 파괴가 관찰된 총 166장의 파노라마 방사선사진을 후향적으로 분석하였다. 파노라마 방사선사진에서 하악관의 경계 변화와 인접 경화 소견을 평가하였다. 각 방사선학적 특징에 대해 OSCC와 OM 간 차이의 유의성을 확인하기 위해 카이제곱 검정을 사용하여 통계 분석을 수행하였다. 또한 OSCC와 OM의 감별을 위해, OSCC의 고위험 영상 특징 각각에 1점을 부여하는 복합 점수 모형의 감별 성능을 평가하기 위해 수신자 조작 특성(receiver operating characteristic, ROC) 분석도 수행하였다. 하악관 경계의 파괴는 OSCC에서 유의하게 더 빈번하게 나타났으며(P < 0.001), 하악관 및 인접 경화의 경계 비후는 OM과 더 흔히 연관되었다(P < 0.001). 더불어, 이러한 영상 특징에 기반한 복합 점수 모형은 곡선 아래 면적(Area under the curve, AUC) 0.92로 높은 감별 성능을 보여주었고, 이는 OSCC와 OM의 감별을 추가로 뒷받침한다. 파노라마 방사선사진에서 관찰되는 하악관의 변화(경계 파괴, 경계 비후, 인접 경화)는 OSCC와 OM의 감별을 위한 유용한 부가 지표로 활용될 수 있다. 이러한 특징을 일상적인 파노라마 영상에서 인지한다면, 특히 3차원 영상에 대한 즉각적 접근이 제한된 임상 환경에서 적절한 추가 진단 평가를 안내하는 데 도움이 될 수 있다.
https://doi.org/10.1186/s12903-026-08245-2
Radiography
Mandibular canal
Receiver operating characteristic
Basal cell
Oral and maxillofacial surgery
Mandibular Diseases
Mandible (arthropod mouthpart)
Differential diagnosis
2
article
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인용수 0
·
2025
Peritumoral bone changes in mandibular gingival squamous cell carcinoma: A prospective radiologic-histopathologic correlation study
Gyu-Dong Jo, Kyu‐Young Oh, Jo‐Eun Kim, Won-Jin Yi, Min-Suk Heo, Sam-Sun Lee, Kyung‐Hoe Huh
IF 3.1 (2025)
Journal of Dental Sciences
편평세포암종(SCC)에서 종양의 침윤과 반응성 골 변화의 정확한 감별은 수술 계획에 필수적이다. 본 전향적 연구는 종양 주위 골 변화의 영상의학-병리학적 상관성을 조사하여 악성 침윤과 반응성 변화를 구분하고자 하였다. 하악 치은 또는 후구치삼각부(retromolar trigone)를 침범한 SCC 환자 24명에서 조영증강 컴퓨터단층촬영(CT)과 자기공명영상(MRI)을 시행한 후 하악절제술을 시행하였다. 종양 주위 골은 영상의학적으로 정상(in tact), 변화(altered), 또는 침윤(infiltrated)으로 분류하였다. 절제된 검체는 콘빔 CT 및 병리학적 평가를 시행하였다. 병리학적 분류에는 (1) 침윤성 종양 전면의 양상(미란성 또는 침윤성)과 (2) 종양 주위 골 변화의 유형(경화 우세, 섬유화 우세, 또는 침윤 우세)이 포함되었다. 영상의학적 소견과 병리학적 소견을 상관 분석하였고, 5년 재발률 및 생존율을 병리학적 분류에 따라 분석하였다. 24명 중 17명은 영상에서 종양 주위 골이 정상 또는 변화 소견을 보였으며, 이는 병리학적으로 경화 우세 또는 섬유화 우세 유형에 해당하였다. 종양 주위 골이 침윤된 모든 경우는 병리학적으로 침윤 우세 유형으로 확인되어 종양 침윤을 시사하였다. 경화 우세 또는 섬유화 우세 유형의 환자들은 침윤 우세 유형에 비해 5년 전체 생존율이 유의하게 더 높았으나( P = 0.04), 재발률은 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한 침윤성 종양 전면 양상은 미란성 양상에 비해 더 높은 재발과 사망과 연관되었다( P = 0.02). 하악 치은 SCC에서 CT와 MRI로 관찰된 대부분의 종양 주위 골 변화는 실제 침윤이라기보다 반응성으로 병리학적 평가에서 확인되었다. 이러한 변화의 감별은 예후에 대한 가치가 있으며 생존이 불량한 환자를 식별하는 데 도움이 된다.
https://doi.org/10.1016/j.jds.2025.08.040
Basal cell
Magnetic resonance imaging
Prospective cohort study
Immunohistochemistry
Bone remodeling
3
article
|
인용수 3
·
2025
Classification and prognostic evaluation of ameloblastoma using multiplanar CT imaging: a retrospective analysis
Jo‐Eun Kim, Jun-Bum Cho, Won-Jin Yi, Min-Suk Heo, Sam-Sun Lee, Kyung‐Hoe Huh
IF 3.1 (2025)
BMC Oral Health
배경: 아멜로블라스토마는 악골에서 가장 흔한 치성 종양이며 재발률이 상당히 높다. 이 질환은 전통적으로 방사선학적으로 편측성(unilocular) 또는 다방성(multilocular)으로 분류되어 왔다. 3차원 영상이 보다 보편화됨에 따라 이 분류를 재평가할 필요가 있다. 본 연구는 CT 영상을 이용하여 아멜로블라스토마를 다평면으로 평가하고, 병변의 위치성(locularity)에 따라 병변을 재분류하며, 위치성과 영상 특성 및 재발을의 상관관계를 분석하고자 하였다. 방법: 조직병리학적으로 확진된 아멜로블라스토마 환자 255명의 파노라마 방사선 사진과 CT 영상을 포함하였다. 분석에는 위치성, 팽창(expansion), 피질 얇아짐(thinning), 피질 천공(cortical perforation), 치근 흡수(root resorption) 등의 영상 특징이 포함되었다. 재발률과 관련된 영상 특성을 검토하였고, 영상 특징은 위치성을 기준으로 평가하였다. 결과: 파노라마 방사선 사진에서는 대부분의 아멜로블라스토마(68.6%)가 다방성(multilocular)으로 분류되었으며, 31.4%는 편측성(unilocular)이었다. CT 검사에서는 아멜로블라스토마의 46.3%가 의사-다방성(pseudo-multilocular)이었고, 29.4%는 편측성이었으며, 24.3%는 다방성이었다. 파노라마 방사선 사진에서 다방성으로 보인 경우는 CT에서는 대개 의사-다방성으로 나타났다. 피질 천공, 치근 흡수 및 크기는 CT의 위치성 유형과 유의한 상관관계를 보였다(p < 0.05). 재발률은 14.11%였으며, 재발 위험은 하악골 절제술(mandibulectomy)과 더 큰 종양 크기에 의해 실질적으로 감소하였다. 다른 어떤 변수도 재발과 유의한 관련이 없었다. 결론: 아멜로블라스토마의 정확한 진단과 재발률을 낮추기 위한 수술 계획은 CT와 같은 3차원 영상 기법의 사용에 달려 있다.
https://doi.org/10.1186/s12903-025-05485-6
Medicine
Oral and maxillofacial surgery
Ameloblastoma
Retrospective cohort study
Radiology
Computed tomography
Medical physics
Nuclear medicine
Dentistry
Surgery
최신 정부 과제
11
과제 전체보기
1
2023년 2월-2028년 2월
|180,997,000
멀티-모달 딥러닝 기반 단일-장비 디지털 덴탈트윈 구현을 위한 CBCT 영상의 초고해상도 기술
멀티-모달 딥러닝 기술을 이용하여 CBCT 영상의 물리적 한계를 극복하여 치과 경조직과 연조직 구조물의 광학적 스캔 포인트 클라우드 데이터 수준의 초고해상도 복원 기술을 개발하고, 이를 바탕으로 초고해상도 CBCT 단일-장비 디지털 덴탈트윈을 구현하고 임플란트/보철/교정/악교정의 수술/치료에 적용하여 임상적 유효성을 입증함
멀티 모달 딥러닝
디지털 덴탈 트윈
CBCT 영상
초고해상도
구강/안면 스캔
2
2023년 2월-2028년 2월
|201,107,000
멀티-모달 딥러닝 기반 단일-장비 디지털 덴탈트윈 구현을 위한 CBCT 영상의 초고해상도 기술
멀티-모달 딥러닝 기술을 이용하여 CBCT 영상의 물리적 한계를 극복하여 치과 경조직과 연조직 구조물의 광학적 스캔 포인트 클라우드 데이터 수준의 초고해상도 복원 기술을 개발하고, 이를 바탕으로 초고해상도 CBCT 단일-장비 디지털 덴탈트윈을 구현하고 임플란트/보철/교정/악교정의 수술/치료에 적용하여 임상적 유효성을 입증함
멀티 모달 딥러닝
디지털 덴탈 트윈
CBCT 영상
초고해상도
구강/안면 스캔
3
주관|
2020년 8월-2024년 6월
|860,000,000
증강현실/인공지능 기반 이비인후과 내비게이션 시스템 개발
● 증강현실(AR)/인공지능(AI) 기반 이비인후과 종합 내비게이션 시스템 개발 - 이비인후과 종합 내비게이션용 정합 및 분할 SW 가시화 개발 - 종합 내비게이션 시스템 도구 및 수술도구 부착용 어댑터 개발 - 환자/영상 간 고정밀 귀 정합기술 개발 - 종합 내비게이션 사용적합성을 통한 제품 평가 및 동물을 이용한 전임상 시험. - AR, AI 기반 종합 내비게이션 시스템 임상 요구사항 분석 - AR, AI 기반 종합 내비게이션 시스템 임상적 기능 개념 설계 - 인공지능 딥러닝 활용 수술 시 고위험 해부학적 구조물 자동적 영상분할 기술 - 스마트디스플레이 기반 AR 종합 내비게이션 시스템 구축 - 스마트 디스플레이 연동 종합 내비게이션용 AR 서버 기술 개발 - AI 딥러닝 융합 종합 내비게이션 시스템의 안전성 강화 기술 - AR, AI 기반 종합 내비게이션 시스템 전임상시험 및 사용성평가
이비인후과 수술 내비게이션 시스템
증강현실
인공지능
자동 분할
딥러닝
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2017파노라마방사선장비 평가 팬텀1020170184233
등록2012무치악 또는 편측무치악 파노라마 바이트1020120000669
등록2011치과 방사선 파노라마 영상의 화질 평가용 팬텀 거치대1020110018049
전체 특허

파노라마방사선장비 평가 팬텀

상태
등록
출원연도
2017
출원번호
1020170184233

무치악 또는 편측무치악 파노라마 바이트

상태
등록
출원연도
2012
출원번호
1020120000669

치과 방사선 파노라마 영상의 화질 평가용 팬텀 거치대

상태
등록
출원연도
2011
출원번호
1020110018049

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