Explainable Multimodal AI for Classification of Dental Patients into Normal, Follow-up, and Referral Groups Based on Panoramic Radiographs
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113975
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
전국진
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
4,577만원
4,577만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
보건의료 > 치의과학 > 치의학
치과 임상에서 파노라마 방사선 영상은 초진 환자의 기본 검사로 널리 활용되지만, 실제 진단 및 치료 계획 수립은 영상 소견뿐만 아니라 환자의 연령, 성별, 주소(chief complaint) 및 증상과 같은 임상정보를 종합적으로 고려하여 이루어진다. 본 연구의 최종 목표는 이러한 실제 임상 의사결정 과정을 반영하여, 파노라마 영상과 환자 임상정보를 통합한 ...
본 연구에서는 치과 파노라마 영상과 환자 임상정보를 통합한 멀티모달 기반 인공지능 모델을 개발하여 정상, 추적관찰, 상급병원 의뢰필요 환자를 자동 분류하고, 설명가능 인공지능 기법을 통해 모델의 판단 근거를 시각적으로 제시할 수 있는 임상 의사결정 지원 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 총 2개 연차에 걸쳐 데이터 구축, 멀티모달 모델 개발, 성능 평가...
... 통합한 멀티모달 구조는 다양한 구강악안면 질환 및 타 의료 영상으로 확장 가능한 기반 기술로 활용될 수 있으며, 임상 현장에서의 적용 가능성을 높이고 의료 인공지능의 활용 범위를 확장하는 데 기여할 수 있다. 또한 본 연구 결과는 진단 보조 소프트웨어 개발 및 학술 논문 게재, 특허 출원 등으로 이어질 수 있어 학문적·산업적 측면에서의 파급 효과도 기대된다.