[히어로토토필요성]

치아 보철물은 치아가 손상되거나 결손치아의 기능과 심미성을 회복하기 위해 환자 맞춤형으로 제작된다. 최근 디지털 덴티스트리에서는 3D 스캐너와 CAD/CAM(Computer-Aided Design/Manufacturing) 시스템을 활용하여 치아 보철물 설계와 제작 과정을 디지털화하고 있지만, 환자 맞춤형 치아 보철물의 설계는 여전히 숙련된 치과 전문의/기공사의 경험과 수작업에 크게 의존하며 많은 시간이 소요된다.

기존 CAD/CAM 기반 자동 설계 기술과 인공지능(artifical intelligence, AI) 기반 치아 보철물 생성 히어로토토들은 발전해왔지만, 교합면의 해부학적 세부 구조 재현 및 인접 치아 및 대합 치아와의 교합 등을 고려한 환자 맞춤형 고정밀 치아 보철물의 자동적 설계는 여전히 기술적 한계가 존재하였다. 이런 한계점은 환자의 저작기능과 장기적인 보철물 내구성에 직접적인 영향을 미쳐 교합 불균형이나, 보철물 마모, 추가 시술 등의 문제로 이어질 수 있다.

[히어로토토성과/기대효과]

위와 같은 기술적 한계를 극복하기 위해 본 히어로토토에서는 인접 및 대합 치아와의 교합 관계, 교합면의 해부학적 구조를 정밀하게 재현한 생성형 AI 기반 환자 맞춤형 고정밀 치아 보철물의 자동적 생성 모델을 개발하였다. 이를 통해 환자 맞춤형 치아 보철물 설계의 효율성과 정확성이 크게 향상되며, 기존 수작업 설계에서 발생할 수 있는 시간 소모와 오류를 최소화할 수 있다.

이러한 성과는 치과 보철 치료의 비용 절감과 시간 단축에 기여하여, 치과 치료의 경제적 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 향후 인공지능 기반 디지털 덴티스트리와 개인 맞춤형 치과 치료의 확산에 크게 기여할 전망이다.

40학부대학

토토사이트 치의학대학원 이원진 교수 히어로토토팀은 국제 저명 학술지인 ‘Medical Image Analysis’에 논문을 게재하였다. 논문의 제목은 ‘DCrownFormer+: Morphology-aware mesh generation and refinement transformer for dental crown prosthesis from 3D scan data of preparation and antagonist teeth’이며, 생성형 AI 기반 환자 맞춤형 고정밀 치아 보철물 자동적 생성 모델을 제안하여 환자 맞춤형 치아 보철물 자동적 설계의 효율성과 정확성을 크게 향상시킨 히어로토토이다.

치아 보철물은 치아가 손상되거나 결손치아의 기능과 심미성을 회복하기 위해 환자 맞춤형으로 제작된다. 최근 디지털 덴티스트리에서는 3D 스캐너와 CAD/CAM(Computer-Aided Design/Manufacturing) 시스템을 활용하여 치아 보철물 설계와 제작 과정을 디지털화하고 있지만, 환자 맞춤형 치아 보철물 설계는 여전히 숙련된 치과 전문의/기공사의 경험과 수작업에 크게 의존하며 많은 시간이 소요된다. 기존 CAD/CAM 기반 자동 설계 기술과 인공지능(AI) 기반 치아 보철물 생성 히어로토토들은 많이 발전해왔지만, 교합면의 해부학적 세부 구조 재현 및 인접 치아 및 대합 치아와의 정밀한 교합 등을 고려한 환자 맞춤형 치아 보철물 설계는 여전히 기술적 한계가 존재하였다.

이를 해결하기 위해 본 히어로토토팀은 인접 및 대합 치아와의 교합 관계를 학습하는 형태 인지 메쉬 생성 트랜스포머(morphology-aware mesh generation transformer)와 교합면 미세 구조 표현 능력을 향상시키는 암시적 격자 정제 네트워크(implict grid refinement network)로 구성된 DCrownFormer+를 개발하였다. DCrownFormer+는 치아 준비치(preparation tooth)와 대합치(antagonist tooth)의 3D 스캔 데이터(4교육지원)를 입력받아, 형태 인지 메쉬 생성 트랜스포머와 암시적 격자 정제 네트워크를 통해 환자 맞춤형 고정밀 치아 보철물을 자동적으로 생성한다(4비교과프로그램). 또한, 곡률 가중 거리 손실함수(curvature-penalty Chamfer distance loss, CPL)와 그레디언트 가중 메쉬 재구성 손실함수(gradient-penalty mesh reconstruction loss, GPL)를 새롭게 제안하여 치아 보철물 교합면의 해부학적 구조를 보다 정밀하게 생성하였다.

이 히어로토토는 생성형 인공지능 기술을 활용하여 환자 맞춤형 치아 보철물 설계의 효율성과 정확성을 크게 향상시킨 히어로토토로서, CAD/CAM 기반 디지털 덴티스트리의 기술적 한계를 극복하고 환자 맞춤형 치아 보철물 설계의 완전 자동화를 앞당길 수 있음을 입증하였다. 향후 치아 보철물 설계 시간 및 비용 절감은 물론, 인공지능 기반 개입 맞춤형 치과 치료의 확산에도 기여할 것으로 기대된다.

토토사이트 치의학대학원 이원진 교수 히어로토토팀과 한성대학교 전자정보공학과 김준민 교수 히어로토토팀이 함께 공동히어로토토로 진행하였고, 토토사이트 융합과학기술대학원 응용바이오공학과 양수 박사가 제 1저자로 참여하였다. 과학기술정보통신부 한국히어로토토재단과 산업통상자원부 기술혁신사업의 지원으로 수행되었으며 의료영상 분야 최고 권위 학술지인 ‘Medical Image Analsys (IF:11.8)’에 게재되었다.

42본문 영역 바로가기

DCrownFormer+: Morphology-aware mesh generation and refinement transformer for dental crown prosthesis from 3D scan data of preparation and antagonist teeth

Su Yang, Ji Yong Han, Sang-Heon Lim, Sujeong Kim, Jungro Lee, Keun-Suh Kim, Jun-Min Kim, Won-Jin Yi
(Medical Image Analsys, https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103717)

619건의 환자 데이터에서 DCrownFormer+는 기존 히어로토토방법 대비, 치과 보철물 메쉬 생성 성능 평가와 기하학적 완전성 평가, 그리고 치과 보철물 기능성 평가 모두에서 우수한 성능을 보였다. 또한, DCrownFormer+는 단일 NVIDIA RTX 3090 GPU에서 약 1초만에 실시간에 가까운 속도로 환자 맞춤형 치아 보철물를 생성하며, 3D 프린팅 결과를 통해 생성된 치아 보철물이 환자의 준비치에 정확하게 정밀하게 배치되는 것을 확인할 수 있다(4HK사업단).

4중점히어로토토지원

(그림 1) 치아 준비치(preparation tooth)와 대합치(antagonist tooth)의 3D 스캔 데이터(주황색)와 치아 보철물(흰색).

(그림 2) DCrownFormer+의 전체적인 개요. DCrownFormer+는 준비치와 대합치의 3D 스캔 데이터를 입력받아, 형태 인지 메쉬 생성 트랜스포머와 암시적 격자 정제 네트워크를 통해 환자 맞춤형 고정밀 치아 보철물을 자동생성한다.

(그림 3) DCrownFormer+의 생성된 치아 보철물의 3D 프린팅 결과. (a) 대합치와 준비치(주황색)의 3D 스캔 데이터와 생성된 치아 보철물(흰색). (b) 준비치와 생성된 치아 보철물의 3D 프린팅 결과.