연구진이 2D 치내 이미지만으로 3D 구강 모델을 재구성하는 소프트웨어 기반 방법을 제안했어요. 기존 인상 채득 방식의 불편함과 고가 장비 의존성을 해결하는 대안입니다. MobileNetV2와 Multi-head Attention을 활용하여 950개의 상악부 샘플로 학습했어요. 77.49%의 정확도를 달성했지만, 재구성된 모델의 점 분포가 고밀도 영역에 편중되는 한계가 있어요.
Dental3DS 데이터셋을 활용하여 2D 이미지를 3D 모델로 변환하는 데 사용되었으며, 0.035 거리 임계값을 기준으로 측정한 nearest-neighbor 매칭 정확도는 77.49%를 기록했어요. 기존 방식 대비 비용 절감, 장비 의존성 감소, 환자 불편 최소화 등의 장점이 있습니다. 향후 점 분포 불균형 문제를 개선하여 더욱 정교한 3D 구강 모델 재구성이 가능할 것으로 기대됩니다.