| 초록 |
□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 골-임플란트 계면 (Bone-Implant Interface, BII) 에서 골 유착현상은 골내 삽입되는 임플란트 수술의 임상 적 성공의 가장 큰 핵심 요소이다. 골 유착 현상은 계면의 표면 거칠기를 결정하는 계면 주변의 골조직의 내성장에 달려있다. 정량적 초음파(Quantitative ultrasound) 는 ‘in vitro’ 및 ‘in vivo’ and ‘in silico’ 조건에서 골-임플란트 계면의 변화를 파악하는데 높은 성과를 보여 왔다. 그러나 골-임플란트 계면을 평가하기 위해 사용된 방법은 생체 내부의 얇은 조직을 둘러싼 복잡한 미세구조로 인하여 역 공학문제 해결을 위한 방법으로써의 한계를 보이고 있다. 그러나 최근, 심층신경망 (Deep Neural Network, DNN) 알고리즘은 '빅 데이터 (Big data)'를 기반으로 하여, 다양한 엔지니어링 분야 복합구조 평가 등에 매우 탁월한 성능을 보여주고있다. 따라서 본 프로젝트의 목적은 골-임플란트 계면에서 산란되는 초음파 계측에 의해 제공된 정보에 기초하여 정량적으로 골유착현상을 평가할 수 있는 견고한 수치적 모델 및 프로세스를 개발하는 것이다. 이를 위해 생체 연조직이 존재하는 임플란트 경계에서의 초음파 산란해석 시뮬레이션 기술을 이용하여 골-임플란트 경계면의 생체평가를 위한 심층합성곱 신경망기반의 역 공학모델이 개발될 것이다. 또한, 경계에서 분산 된 초음파 신호로부터 경계면의 정략적 수치를 도출할 수 있는 해석기술과 신호처리기술을 제시하여, 학습에 필요한 빅데이터를 효율적으로 자동적으로 생성 및 구성되도록 한다. 본 프로젝트를 통해 제시될 기술은, 골-임플란트 경계에서의 초음파 산란 및 전파 시뮬레이션을 통한 빅데이터 구성 기술과 심층합성곱 신경망의 학습을 통해 골유착을 평가할 수 있는 높은 성능의 새로운 기술이 될 것이다. ◼ 전체 내용 본 프로젝트를 통해 제시될 연구내용은 아래의 4가지 단계(Work packages)로 나눠진다. WP1 - 골-임플란트 계면(BII) 산란되는 초음파에 대한 이론적 예측 및 시뮬레이션 모델 개발. [단계별 연구기여도: 프랑스(MSME) – 80%, 한국(AVL) – 20%] WP2 - 골-임플란트 계면(BII)의 다중 변수들(거칠기, 연조직의 두께, 동강성 등)의 산란 초음파에 대한 민감도 분석. [단계별 연구기여도: 프랑스(MSME) – 40%, 한국(AVL) – 60%] WP3 - 심층합성곱 신경망 이용 골-임플란트 평가법 개발을 위한 최적 특징 추출법 및 빅데이터 구성. [단계별 연구기여도: 프랑스(MSME) – 20%, 한국(AVL) – 80%] WP4 - 알고리즘의 검증 및 보정: 심층합성곱 신경망이론을 통한 골유착 정량적 물성치 추출 및 초음파 실험과 시뮬레이션을 통한 검증. [단계별 연구기여도: 프랑스(MSME) – 60%, 한국(AVL) – 40%] ◼ 1년차 ㅇ 목표 : 골-임플란트 계면(BII) 산란되는 초음파에 대한 이론적 예측 및 시뮬레이션 모델 개발 및 골-임플란트 계면(BII)의 다중 변수들(거칠기, 연조직의 두께, 동강성 등)의 산란 초음파에 대한 민감도 분석. ㅇ 내용 : 골-임플란트 계면에서 발생하는 초음파 반사 해석을 위한 새로운 모델을 제시. 해석 모델은 계면의 전달함수 주파수해석을 기반으로 기존 모델에 비해 높은 정확도와 높은 시간효율을 보임. 빅데이터 기반 골유착 평가기술 개발을 위해 매우 중요한 역할 기대 ◼ 2년차 ㅇ 목표 : 심층합성곱 신경망 이용 골-임플란트 평가법 개발을 위한 최적 특징 추출법 및 빅데이터 구성 및 알고리즘의 검증 및 보정: 심층합성곱 신경망이론을 통한 골유착 정량적 물성치 추출 및 초음파 실험과 시뮬레이션을 통한 검증. ㅇ 내용 : 골유착 진행에 따라 변화하는 골-임플란트 계면의 주요 인자들을 정의. 골유착에 따른 인자들의 민감도 평가를 위해 2D 시뮬레이션을 통해 인자들 간의 관계 고찰. 민감도 평가에 의해, 골유착에 가장 큰 영향을 미치는 인자로 골-임플란트 계면의 거칠기 높이와 계면사이의 연조직 두께라는 것을 밝힘 □ 연구개발성과 이 프로젝트를 통한 연구적인 발전은 골-임플란트 계면에서 산란 된 초음파의 데이터를 분석하기 위한 수준 높은 수치적 모델링 (모델기반 접근법 포함) 및 인공지능 기법을 결합하는 통합 접근법에 기여한다. 이는 계면에서 골유착의 정량적 평가를 위한 알고리즘 및 실시간 평가장치를 개발하기 위한 독창적 방법을 제시하였다. 또한, 제안된 프로젝트는 골조직에 국한되지 않고 다른 생체공학 문제를 해결하기 위한 새로운 관점을 제시하는 촉매제가 될 것이다. 진행되는 국제공동연구를 통해 1건의 SCI 논문 게재와 2건의 국제학술대회 활동을 수행하였다. □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 본 프로젝트의 기대되는 성과는 두 연구 그룹 간의 연구적 상보성에 의해 보장된다. 또한 제안된 프로젝트는 이론적 프로세스에 기반하면서 동시에 실용적이라는 장점을 가지고 있다. 초음파의 전파 및 산란 현상을 시뮬레이션하기위한 유한요소법기반의 높은 수준의 이론적 배경은 물론 역공학을 위한 심층합성곱 신경망기술과의 융복합적 연구는 프로젝트를 통해 구성될 연구결과물이 최고 수준의 국제저널 및 학회의 많은 수의 논문으로 구성될 것으로 기대된다. 이 결과들은 BII에서 골유착 상태에 적용되는 QUS 기술뿐만아니라 신경망 기술의 현저한 개선을 가져올 것이다. 이 프로젝트의 협력에서 더 나아가, 두 연구그룹은 장기간 국제 연구네트워크를 구축하고 향후 유럽이나 국제 수준에서 대규모 프로젝트를 제안하기 위한 컨소시엄을 구성할 계획이다. 또한 이 협력은 제안된 프로젝트와 관련된 주제로 일하는 박사과정 연구원 및 박사후 연구원들을 교환 할 수 있는 기회를 제공할 것이다. (출처 : 요약문 2p) |
