서울대학교 치의학대학원은 개교 이래 치의학에 관한 기본적 연구와 진료 능력 및 사회에 대한 봉사정신과 사명감을 갖춘 치과의사 및 치의학자를 양성하는 교육과 더불어 치의학과 관련된 학문 연구 그리고 악구강계와 관련된 인체의 질병을 예방하고 치료함으로써 인류사회 발전에 큰 역할을 해온 바 있다. 
그중에서도 이원진 교수는 이러한 설립 이념을 바탕으로 2003년 서울대학교 치의학대학원 영상치의학교실에 부임하여 20여 년간 영상치의학 발전에 기여해왔다. 특히 자율 로봇 보조 영상 유도 수술 시스템 개발, 인공지능(AI) 기반 의료 영상 진단 보조 시스템 개발을 통해 의료 분야에서 4차 산업혁명을 선도하는 혁신 기술을 개발하는 것을 목표로 하는 MIIL(Medical Image Innovation Laboratory)연구실을 이끌며 3D 위치 추적 시스템과 함께 다중 에너지 CT 및 광학 일관성 기술 융합을 이용한 기술인 인공지능(AI), 증강현실(AR), 자율 로봇(AR)을 결합한 의료 영상 처리 및 기술 융합 연구를 수행하고 있다. 
뿐만 아니라 지능형 통합적 치과수술 시스템 및 인공지능 기반 진단 보조 시스템 연구를 중심으로 다양한 국책과제 수행부터 기술특허 출원 및 등록과 연구 논문 등 다양한 활동을 펼쳐나가고 있다. 
이원진 교수는 인공지능(AI), 3D프린팅(AM), 로봇(AR)과 증강현실(AR) 기술을 치과의료 분야에 접목시켜 직접 디지털 의료 데이터의 효율적 연계 및 통합을 위한 통합적 디지털 의료 플랫폼 기술개발을 통해 새로운 혁신을 만들어가고자 M&D 이노베이션을 설립했다.

치과의료계의 4차산업혁명 ‘디지털 덴티스트리’
치의학계의 화두는 단연 ‘디지털 덴티스트리’(digital dentistry)일 것이다. 디지털 덴티스트리는 환자의 구강 관련 정보를 모두 디지털화함으로써 환자의 구강 상태에 최적화된 진료를 제공한다. 현재 치과의료는 아날로그 체계와 디지털 체계가 공존하는 과도기 상태에 직면해있다.  
우선 디지털 덴티스트리에서 사용되는 주요 기술에는 구강 스캐너, CBCT, CAD/CAM, 밀링 기계, 3D 프린터가 있다. 먼저 구강 스캐너와 CBCT는 구강 내 촬영과 구강 외 촬영 기술로 환자의 치아 정보를 확보하는데 활용된다. 이 때 기존의 구강 내 촬영 방식은 고무 인상재로 치아의 본을 떠서 모형을 만들다 보니 환자가 이물감을 느끼고 오차가 발생할 수 있다는 불편함이 있었다.
그러나 최근에는 CAD/CAM 기술을 활용해 치아 형상 디자인 및 가공이 가능해졌고, 수작업을 이용한 보철물 제작에 비해 생산성 및 효율성 증가는 물론 인력 감소, 환자비용 절감, 정밀도 및 품질의 일관성 또한 증가해 편리함을 더했다.

초고해상도 CBCT 단일-장비 기반 디지털 덴탈트윈으로 한계극복
하지만 디지털 덴티스트리로 가는 길목엔 여전히 한계점이 존재한다. 구체적으로, CBCT는 해부학적 구조물에 대한 3차원적 정보를 제공하며 일반 MDCT 대비 높은 공간해상도와 낮은 방사선 피폭량으로 인해 치과의료 진단에서 치료에 이르기까지 광범위하게 활용된다는 장점이 있다. 그러나 CBCT 영상은 촬영 시 낮은 관전압/관전류 조건, 콘빔X선과 2D 디텍터 사용으로 많은 잡음(낮은 SNR)으로 인해 MDCT에 비해 상대적으로 낮은 대조도와 높은 잡음을 나타낸다는 단점이 있다. 또한 환자가 앉아서 촬영하기 때문에 높은 동잡음(모션 아티펙트)를 포함한다. 
또, 수술 계획/시뮬레이션 및 치료에서 정확도를 확보하기 위해서는 고해상도의 치아 3D 표면 데이터가 필수적이다. 현재 3D 치아 데이터는 구강스캐너 장비로 고해상도 포인트 클라우드 (Point Cloud)로 획득된 후 치과용 CBCT 영상과 융합되어 사용되고 있다. 즉 디지털 덴티스트리 활용을 위해서는 필수적으로 치과용 CBCT 영상과 고정밀 정합기술이 필요하다. 구강스캔 시 수작업 획득으로 인해 발생하는 오차와 부정확한 정합과정에서 발생하는 오차는 임상적 응용을 제한하는 중요한 요소로 작용한다. 
다시 말해 현재의 CBCT 영상의 낮은 공간 해상도, 낮은 대조도와 SNR 및 높은 동잡음의 한계를 극복하여 CBCT 치아데이터의 해상도를 광학적 스캔 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터 수준으로 향상시킬 수 있는 초고해상도 복원 기술이 필요한 시점이다. 
이에 이원진 교수는 광학적 스캔 포인트 클라우드 데이터와 CBCT 영상 데이터를 동시에 학습하는 멀티-모달 딥러닝 기술을 기반으로 CBCT 영상의 해상도를 치아 광학적 스캔 포인트 클라우드 데이터 수준으로 향상시키는 초고해상도 기술 개발의 필요성을 인식하고 M&D 이노베이션에서 이를 구현하기 위한 노력을 펼치고 있다.

“디지털 덴탈트윈은 실제 치과환자의 데이터(상하악골, 치아, 안면)와 진단/치료 프로세스 등을 가상의 디지털 모델로 복제하여 가상 환자모델을 이용한 생성→융합→진단→계획/시뮬레이션→치료까지의 프로세스를 유기적으로 연결해 환자에게 바로 적용할 수 있고, 즉시 피드백이 가능합니다. 디지털 덴탈트윈을 위해선 가상 환자 모델 데이터의 높은 정확도와 재현성 확보가 필수적입니다. 바로 초고해상도 CBCT가 추가적인 치아 광학적 스캔과 정합과정 없이 CBCT 데이터만으로 실현시킬 수 있게 될 것입니다. 스마트폰이 게임, 인터넷, SNS, 사진촬영, 휴대용 기기 등 여러 서비스를 휴대폰에 통합하고, 스마트 서비스를 포함함으로써 패러다임을 변화시켰듯이 인공지능 딥러닝 기술을 융합하여 초고해상도 CBCT를 활용한 다양한 진단/치료 기술이 개발될 것이며, 향후 초고해상도 CBCT는 디지털 덴티스트리에서 패러다임 변화를 촉구하여 디지털 대전환을 선도할 것으로 사료됩니다. 앞으로도 다양한 연구를 통해 진일보한 치과의료계의 혁신을 위해 더욱 노력하겠습니다.