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초록·키워드
본 연구는 구강 위생 상태 및 전신 건강과 밀접하게 관련된 설면 세균막(설태)을 딥러닝 기반으로 정량 진단할 수 있는 인공지능 시스템을 개발하고, 그 임상적 유효성을 평가하고자 하였다. 20대부터 80대까지 성인 458명을 대상으로 총 15,000장의 고해상도 혀 이미지를 수집하였으며, AI 보조 기반 반자동 라벨링과 전문가 검증을 통해 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 기준의 정답 데이터셋을 구축하였다. 혀 영역 검출에는 U-Net 기반 모델을 적용하였고, 세균막 분류에는 MobileNetV3 기반 모델을 사용하였다. 독립 테스트셋 평가 결과, 혀 영역 검출 정확도와 mIoU는 각각 99.0%를 기록하였으며, 세균막 분류는 정확도와 F1-score 모두 98.0%를 달성하여 데이터 불균형에 관계없는 안정적인 판독 성능을 입증하였다. 모바일 환경에서 평균 4.48 FPS의 실시간 처리 속도를 보였으며, 사용성 평가에서는 평균 98.2점으로 높은 만족도를 나타냈다. 본 시스템은 임상 전문가 수준의 진단 정확도와 실시간성을 확보하였으며, 시공간의 제약 없이 활용 가능한 자가 구강 건강 관리 도구로서의 임상적 적용 가능성을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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