서울대학교 연구처·산학협력단

글쓴이: rnd_admin / 작성시간: 월, 2026/07/13 - 14:26

간호대학 정형구 교수, 치의학대학원 조현재 교수 공동 연구팀

- 서울대 연구팀, 종이 차트에 기록된 치주 검사 결과를 구조화된 데이터로 변환하는 ChartOCR 개발… AMIA 2026에서 발표-

[연구필요성]

치주염 환자가 늘고 장기 관리의 중요성이 커지는 가운데, 치주 진료 과정에서는 치주낭 깊이(PD), 치은 퇴축(GR), 탐침 시 출혈(BOP), 치면세균막 지수(PI) 등 다양한 임상 데이터가 반복적으로 생성된다. 그러나 실제 치과 현장에서는 이러한 정보가 여전히 종이 차트에 수기로 기록되는 경우가 많아 입력 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며, 임상 분석이나 의사결정 지원을 위한 데이터 재사용도 어렵다. 이에 수기 치주 차트와 치면세균막 지수 차트를 효율적으로 디지털화하는 도구가 필요하다.

[연구성과/기대효과]

연구팀은 기존 도구가 치주 상태와 치면세균막 지수 차트를 동시에 디지털화하지 못하고, 빈칸을 0으로 간주하거나 대시(-)를 1로 표시하는 등 실제 임상 기록 관행을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 확인했다. 이를 바탕으로 표준화된 통합 입력 양식을 설계하고, 이미지 전처리, 차트 처리, 결과 표준화, TrOCR 기반 OCR 모델을 결합한 ChartOCR을 구현했다. 평가 결과, 치주 차트에서 평균 정확도 98.7%, 치면세균막 지수 차트에서 평균 정확도 94.2%를 달성했으며, 차트 한 장을 처리하는 데 평균 약 70초가 소요됐다. 본 연구는 수기 치과 차트를 정확하고 효율적으로 구조화할 수 있음을 보여주며, 치주질환 데이터 연구의 기반 기술로 활용될 수 있다.

[본문]

수기 치주·치면세균막 지수 차트 디지털화 도구의 필요성

치주염은 한 번의 치료로 끝나기보다 장기적인 관리와 반복적인 평가가 필요한 질환이다. 치주 진료에서는 치주낭 깊이(PD), 치은 퇴축(GR), 탐침 시 출혈(BOP), 치면세균막 지수(PI) 등 다양한 지표가 치아 부위별로 기록된다.

이러한 데이터는 치료 결과 평가와 질환 진행 관찰에 중요하지만, 종이 차트에 수기로 기록되면 입력 과정이 번거롭고 오류가 생기기 쉬우며, 이후 연구나 임상 의사결정 지원에 재활용하기 어렵다.

연구팀은 기존 연구에서 음성인식, 전자기록, 특수 하드웨어 등을 활용한 자동화 시도가 있었지만, 별도의 장비 없이 스캔 이미지에서 수기 치주 차트와 치면세균막 지수 차트를 함께 디지털화하는 도구는 부족하다는 점에 주목했다.

수기 차트를 구조화된 데이터로 변환하는 OCR 기반 시스템 ‘ChartOCR’ 개발

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 수기로 작성된 치주 차트와 치면세균막 지수 차트를 디지털 데이터로 자동 변환하는 통합 시스템 ChartOCR을 개발했다.

ChartOCR은 환자 정보, 치주 차트, 치면세균막 지수 차트를 한 장에 기록할 수 있는 통합 양식을 바탕으로 작동한다. 입력된 차트 이미지는 먼저 기울기 보정과 템플릿 정렬을 거친다.

이후 시스템은 좌표 기반으로 관심 영역을 추출하고, 각 칸의 수기 숫자를 파인튜닝한 TrOCR 모델로 인식한다. 결손 치아가 X로 표시된 경우 해당 치아의 값을 결손 코드로 변환하고, 빈칸은 0, 1 이후 반복해서 기록된 대시 기호(-)는 1로 처리하는 등 실제 치과 현장의 기록 관행도 반영했다.

또한 결과 화면에서 의료진이 OCR 결과를 실시간으로 확인하고 필요한 값을 직접 수정한 뒤 CSV 파일로 내보낼 수 있도록 사용자 인터페이스를 구현했다.

시스템 성능 평가 및 치주질환 데이터 연구를 위한 기반 기술 가능성

연구팀은 수기 차트 30개를 활용해 ChartOCR의 성능을 평가했다. 평가 결과, 치주 차트는 평균 정확도와 mAP가 각각 98.7%로 나타났고, 치면세균막 지수 차트는 평균 정확도 94.2%, mAP 88.4%를 보였다.

치주 차트와 치면세균막 지수 차트 모두에서 결손 치아 표시는 매우 안정적으로 인식됐으며, 대부분의 수기 임상 수치에서도 높은 인식 성능을 보였다.

연구팀은 ChartOCR이 별도의 장비 없이 수기 차트 이미지를 구조화된 데이터로 변환할 수 있음을 확인했으며, 향후 다양한 필기체와 실제 다기관 임상 데이터로 검증 범위를 넓혀 치과·치주 데이터 연구에 활용할 수 있는 기반 기술로 발전시킬 계획이다.

[연구결과]

ChartOCR: A Longitudinal OCR System Using a Unified Periodontal Assessment Form

Yunseo Moon, Minh Do Ngoc Luong, Seungjun Chong, Seung-Hee Ryu, Hye-Jin Hyun, Hyun-Jae Cho and Hyunggu Jung

(AMIA 2026 Amplify Informatics Conference)

본 연구는 수기 치주 차트와 치면세균막 지수 차트를 디지털화하는 OCR 기반 시스템 ChartOCR을 개발했다. 연구팀은 이미지 전처리, 차트 처리, 결과 표준화 모듈과 TrOCR 기반 OCR 모델을 결합해 시스템을 구현했으며, 성능 평가를 통해 특수 하드웨어 없이도 수기 치과 차트를 신뢰도 높은 구조화 데이터로 변환할 수 있음을 확인했다. 본 연구 성과는 AMIA 2026 Amplify Informatics Conference에서 학생논문 구두발표로 소개됐다.

[용어설명]

○치주염: 치아를 지지하는 잇몸과 잇몸뼈가 세균에 의해 파괴되는 염증성 질환을 의미한다. 본 연구에서는 치주염 환자가 증가하고, 방대한 양의 임상 데이터를 수기로 작성하고 있는 점에서 수기로 작성된 치주 및 치태 지수 차트를 효율적으로 디지털화하는 도구의 필요성을 확인하였다.
○OCR: Optical Character Recognition의 약자로, 이미지나 종이 문서에 적힌 글자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 디지털 텍스트로 변환하는 기술을 의미한다. 다양한 의료 환경에서 OCR을 활용하여 수기 임상 정보를 디지털화해 왔지만, 치과 검사 결과를 디지털화 하는 시스템의 부재와 실제 관행을 반영하지 못하고 있음을 확인하였다.
○ChartOCR: 수기로 작성된 치주 차트와 치면세균막 지수 차트를 OCR로 디지털화하는 시스템이다. ChartOCR은 통합 입력 양식, 이미지 정렬, 관심 영역 추출, TrOCR 기반 문자 인식, 결과 표준화, 사용자 수정 인터페이스를 결합해 종이 기반 치과 차트를 구조화된 데이터로 변환한다.

[그림설명]

그림 1. 치주-치태 지수 차트 이미지