자가형광탐지기술 기반 치아이미지와 우식유발균에 대한 인공지능모델의 포괄적인 우식진단 효용성 평가

본 과제는 QLF 치아영상과 타액 내 우식유발균 정보를 인공지능으로 분석해 치아우식 진단의 정확도를 높이려는 연구임. 연구 목표는 치과의사 진단을 보조할 수 있는 AI 기반 우식진단 기준 마련에 있음. QLF 이미지에는 pre-trained GoogLeNet Inception v3 CNN network를 적용하고, 타액은 rtPCR로 streptococcus mutans, Streptococcus sobrinus 등 우식유발균을 정량한 뒤 SVM, Random Forest 등 머신러닝 모델로 분석함. 기대 효과는 치과(병)의원과 공공기관에서 활용 가능한 진단모델 개발, 과잉·과소진료 방지, 취약지역 1차 선별을 통한 구강건강 불평등 완화임.