복수의 구강 내 이미지를 이용하여 학습용 데이터를 생성하는 학습용 데이터 생성부;상기 학습용 데이터를 이용하여 기계학습을 수행하고, 그 결과로 치아 상태 판단 모델을 도출하는 치아 상태 판단 모델 도출부; 및상기 복수의 구강 내 이미지가 아닌 임의의 구강 내 이미지를 획득하고, 상기 임의의 구강 내 이미지를 상기 치아 상태 판단 모델에 적용하여 상기 임의의 구강 내 이미지에 포함된 치아 별 번호 및 각 치아의 충치 여부 및 정도를 포함하는 치아 상태 판단 결과를 출력하는 치아 상태 판단 결과 출력부;를 포함하며,상기 치아 상태 판단 모델 도출부는, 사전 학습된 가중치를 이용하여 상기 기계학습을 수행하는, 기계학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 1항에 있어서,상기 학습용 데이터 생성부는,구강 내 이미지 풀로부터 기 설정된 기준에 따라 최초 데이터를 획득하는 최초 데이터 획득 모듈;상기 최초 데이터를 전처리하여 전처리 데이터를 생성하며, 상기 전처리 데이터에 대한 라벨링을 기 설정된 외부 의료진 풀을 이용하여 수행하여 학습용 데이터를 도출하는 데이터 전처리 모듈; 및상기 학습용 데이터를 기 설정된 기준에 따라 분류하여 학습 세트, 검증 세트 및 테스트 세트로 분류하는 학습용 데이터 분류 모듈;을 포함하는, 기계학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 2항에 있어서,상기 기 설정된 기준은, 상기 기계 학습에 영향을 미칠 수 있는 치아 표면에 이물질이 존재하는 이미지 또는 상기 이미지 내의 치아가 유치가 포함된 이미지이며, 상기 최초 데이터 획득 모듈은,상기 기 설정된 기준을 제외하고 나머지 상기 구강 내 이미지를 상기 최초 데이터로 획득하는, 기계 학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 2항에 있어서,상기 전처리는, 상기 구강 내 이미지에 포함된 치아들을 기 설정된 영역 내에 포함하고 나머지 영역을 제거하는 처리인, 기계 학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 2항에 있어서,상기 라벨링은, 기 설정된 치아 순서 라벨링 기준 및 상기 치아에 충치층이 존재하는 경우 해당 치아의 충치 단계를 포함하는, 기계 학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 2항에 있어서,상기 학습용 데이터 분류 모듈은,상기 학습용 데이터를 상기 학습 세트로 80%, 상기 검증 세트로 10% 및 상기 테스트 세트로 10%하여 무작위로 분류하는, 기계 학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 6항에 있어서,상기 치아 상태 판단 모델 도출부는,상기 학습 세트를 이용하여 상기 기계 학습을 수행하여 복수의 순간 치아 상태 판단 모델을 생성하는 순간 치아 상태 판단 모델 생성 모듈; 및복수의 상기 순간 치아 상태 판단 모델의 평가를 수행하여 상기 평가 결과를 비교하고, 비교 결과를 이용하여 상기 치아 상태 판단 모델을 획득하는 치아 상태 판단 모델 비교 모듈;을 포함하는, 기계 학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

제 7항에 있어서,상기 순간 치아 상태 판단 모델은, 상기 기계학습 과정에서 기 설정된 간격으로 특정 순간마다 획득되는, 기계 학습을 이용한 치아 상태 판단 시스템.

학습용 데이터 생성부에서 복수의 구강 내 이미지를 이용하여 학습용 데이터를 생성하는 학습용 데이터 생성 단계;치아 상태 판단 모델 도출부에서 상기 학습용 데이터를 이용하여 기계학습을 수행하고, 그 결과로 치아 상태 판단 모델을 도출하는 치아 상태 판단 모델 도출 단계; 및치아 상태 판단 결과 출력부에서 상기 복수의 구강 내 이미지가 아닌 임의의 구강 내 이미지를 획득하고, 상기 임의의 구강 내 이미지를 상기 치아 상태 판단 모델에 적용하여 상기 임의의 구강 내 이미지에 포함된 치아 별 번호 및 각 치아의 충치 여부 및 정도를 포함하는 치아 상태 판단 결과를 출력하는 치아 상태 판단 결과 출력 단계;를 포함하며,상기 치아 상태 판단 모델 도출 단계는, 사전 학습된 가중치를 이용하여 상기 기계학습을 수행하는, 기계학습을 이용한 치아 상태 판단 방법.