임플란트·사랑니 발치 과정서 신경손상 위험 감소 기대
[메가경제=김민준 기자] 국내 연구진이 치과 수술 과정에서 발생할 수 있는 아래턱 신경 손상 위험을 줄일 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
12일 고려대 안암병원에 따르면 송인석 치과 구강악안면외과 교수 연구팀이 정석기·임호경 고려대 구로병원 교수, 조용원 순천향대 컴퓨터공학과 교수와 함께 치과용 3차원 엑스레이(CBCT) 영상에서 하치조신경의 위치와 경로를 자동으로 분석하는 딥러닝 모델을 개발했다.
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| ▲송인석 고려대 안암병원 교수, 조용원 순천향대 교수, 정석기·임호경 고려대 구로병원 교수. [사진=고려대 안암병원] |
하치조신경은 아래턱 치아와 아랫입술 감각을 담당하는 주요 신경으로 임플란트, 사랑니 발치, 양악수술 등에서 손상될 경우 감각 저하나 저림 증상이 장기간 지속될 수 있다. 이에 따라 수술 전 정확한 위치 확인이 필수적이지만, 신경 구조가 가늘고 복잡해 의료진이 직접 판독하는 데 많은 시간이 소요되는 한계가 있었다.
연구팀은 영상 분석에 강점을 가진 CNN(합성곱 신경망)과 구조 간 관계 분석에 유리한 트랜스포머 기술을 결합한 하이브리드 딥러닝 모델을 개발했다. 이를 통해 가늘고 길게 이어지는 하치조신경의 위치와 경계를 보다 정확하게 인식하도록 설계했다.
이번 연구에는 고려대 안암병원과 구로병원에서 확보한 환자 130명의 CBCT 영상 데이터가 활용됐다.
연구 결과, 개발된 AI 모델은 기존 대표 인공지능 모델 대비 하치조신경 위치 일치도를 약 5% 향상시켰으며, 신경 경계 오차는 최대 19% 감소시킨 것으로 나타났다. 특히 평균 오차를 약 1mm 수준으로 줄여 복잡한 신경 구조를 보다 안정적으로 분석할 수 있는 것으로 확인됐다.
연구팀은 해당 기술이 임플란트 시술과 사랑니 발치, 양악수술 등 다양한 치과·구강악안면 수술 전 신경 위치를 정밀하게 파악하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
송인석 고려대 안암병원 교수는 "하치조신경 손상은 환자의 삶의 질에 큰 영향을 미칠 수 있는 만큼 수술 전 정확한 확인이 중요하다"며 "이번 연구는 AI를 활용해 의료진의 진단을 지원하고 보다 안전한 수술 환경을 구축하는 데 의미가 있다"고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 'Scientific Reports'에 게재됐다.
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