이연희 교수는 인공지능 딥러닝을 활용한 ‘뼈 스캔 이미지를 기반으로 한 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 컴퓨터 비전 분야에서 주로 사용. 이미지와 같은 형태의 데이터를 처리하는 데에 적합한 구조를 가진 합성곱 기반의 인공 신경망 모델
을 이용한 턱관절 골관절염 진단 및 전신 골관절염과의 연관성 탐색’이라는 주제로 연구결과를 발표했다.
1943명의 턱관절 통증 환자의 뼈 스캔 영상 분석을 바탕으로 이미지 분류 및 분석에 적합한 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처를 활용한 알고리즘을 개발, 턱관절 골관절염 진단에서 90% 이상의 높은 정확도를 확인했다. 더불어 전신 골관절염 데이터를 활용해 턱관절 골관절염의 존재 여부를 예측할 수 있음을 입증하였으나, 진단 정확도는 66.2%로 비교적 낮게 나타났다.
한편, 이 교수는 수상 이외에도 한국 대표 연자로 나서 ‘구강안면 통증의 진단 및 관리에서 인공지능의 역할’에 대해 강연을 진행했다. 2019년부터 진행해 온 연구 결과와 인공지능의 역할과 활용 범위를 논하며 많은 관심을 받았다.
임혜정 기자
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