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치아를 통한 연령대 추정, 인공지능 활용해 신속·정확도 높인다

경희대치과병원 구강내과 이연희 교수팀이 인공지능(artificial intelligence, AI)을 기반으로 제1대구치를 활용한 연령대 추정 연구를 진행, 해당 결과를 국제학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 1월에 게재했다.


논문 제목은 ‘인공지능 기반의 제1대구치 이미지를 이용한 살아있는 개인의 연령대 결정(Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence)’이다. 현존해 있는 사람의 제1대구치 부위 파노라마 방사선 영상에 인공지능 딥러닝의 한 종류인 콘볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 적용해 연령대를 추정한 세계 최초의 연구라는 점에 큰 의의가 있다.


연구 결과, 상하좌우 4개의 제1대구치 중 하나만을 이용한 결과예측보다 4개 모두의 정보를 동시에 이용, 입력정보의 양을 늘렸을 때 정확도가 유의하게 증가했다. 또한, 지금까지 시행해온 연령추정 방법들은 오차 발생 가능성이 크고 시간 소모적이었으나, 인공지능을 통한 자동화된 과정으로 정확도와 신속성 확보가 가능했다.


이연희 교수는 “제1대구치는 가장 먼저 맹출하는 영구치로서 오랫동안 잔존할 가능성이 높다보니 연령 추정에 가치가 있다”며 대규모 재해·재난사고 시 사망자 신원확인에 있어 대량의 데이터를 신속·정확하게 처리할 수 있다는 가능성을 시사하는 연구로서 앞으로도 치의학 분야에 인공지능을 접목해 다양한 유의미한 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다“고 말했다.


한편, 이번 연구는 한국연구재단·산업자원부 지원 하에 한양대학교 노영균 교수팀과 공동으로 진행됐다.

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처지는 눈꺼풀, 어눌한 발음.. 혹시,‘중증근무력증’? 스트레스와 과로로 몸에 힘이 없고 무기력하다고 호소하는 사람들을 주변에서 흔히 볼 수 있다. 그러나, 단순히 기운이 없는 것과는 다르게 실제로 어떤 일을 수행할 때 힘이 빠져 다 못하는 경우는 ‘중증근무력증’의 증상일 수도 있어 주의가 필요하다. 중증근무력증은 우리 몸의 면역세포가 정상조직이나 물질을 공격해서 발생하는 ‘자가면역질환’의 일종으로 신경의 자극이 근육을 움직이게 하는 신경근육 접합부에서 아세틸콜린 수용체에 대한 자기 항체가 수용체의 기능을 차단하거나 형태를 변형 혹은 파괴함으로써 근수축이 제대로 일어나지 않아 생기는 질병이다. 이 질환의 가장 대표적인 증상은 근력 약화와 피로다. 특히 초기에는 눈꺼풀 처짐과 복시(겹쳐 보임) 등 안구 근육 약화가 흔히 나타나는데 그 외에도 얼굴 근육 약화로 씹기, 말하기, 삼키기 등이 어려워지기도 한다. 전체 중증근무력증 환자의 15%는 눈 증상만 발현되지만, 나머지 85%는 다른 근육으로 침범해 팔다리 위약이 일어나며 심한 경우 호흡근까지 약해져 인공호흡기 치료를 받는 경우도 있다. 흔히 무기력감과 혼동할 수 있는데 무기력감은 기운이 없고 처지는 거 같지만 어떤 일을 할 때 근력에는 지장이 없는 반면, 중증근무