• Title/Summary/Keyword: 치과 진단

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Development of Medical Examination and Treatment System for Dental Clinic (치과병원 전산화를 위한 통합 진료 시스템 구축)

  • 채옥삼;강승훈
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.40 no.2
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    • pp.26-37
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    • 2003
  • Unlike a medical doctor, a dentist performs all the tasks necessary for diagnosis and treatment of a disease all by himself. To increase the diagnostic accuracy, dentists need an efficient working environment providing much more integrated information of clinical data and radiographic image. In this paper, we propose an integrated environment for the dental hospital. It provides paperless and filmless hospital environment by integrating seamlessly three major operations for the dental hospital including patient record generation and management, clinical image acquisition and analysis, and treatment planning and simulation. This system also allows clinicians to provide more predictable dental care for the patients by supporting instant access to all the clinical data and quantitative data analysis.

우식 위험의 평가와 우식 병소의 조기 진단

  • Kim, Jong-Su
    • The Journal of the Korean dental association
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    • v.43 no.5 s.432
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    • pp.312-317
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    • 2005
  • 치아 우식증은 영유아기를 거쳐 학령기에 이르기까지 광범위하게 감염된 질환으로써 구강 위생 평가를 통한 적절한 대응과 조기 진단을 통한 조기 치료와 적절한 예방 프로그램을 통해 건강한 구강 건강관리를 도모할 수 있겠다. 우식 위험 평가에 대한 미국소아치과학회의 지침 내역을 정리해 보면 다음과 같다.

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Diagnostic procedures of TMD and orofacial pain (턱관절 장애와 구강안면통의 진단술식)

  • Kim, Gi-Seok
    • The Journal of the Korean dental association
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    • v.40 no.6 s.397
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    • pp.436-441
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    • 2002
  • 턱관절 장애와 관련된 안면통의 진단술식에는 턱관절 검진, 저작근, 두경부 검진, 교합분석과 같은 구강검사, 진단성 마취검사, 방사선검사 등이 있다. 여기에서는 가장 흔히 술자가 시행할 수 있고 간편한 술식을 중심으로 턱관절 검사와 저작근 검사, 그리고 두경부 근육애 대한 검사에 대하여 고찰키로 한다.

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치수질환의 진단

  • Kim, Yeong-Hae
    • The Journal of the Korean dental association
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    • v.21 no.7 s.170
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    • pp.525-528
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    • 1983
  • 치수가 어떤 병적상태에 있는지 정확히 구분해 내는 것은 매우 어려운 일이다. 한 병적상태에서 다른 질환으로 쉽게 이행되고 염증상태에 있는 치수는 위촉되어 질환을 분류하는데 중첩되고 또한 병리조직학적 관점에서 진단해 내야 하기 때문에 임상에서 정확한 진단을 내리는데는 난점이 많다. 그러나 환자가 호소하는 주증상과 기왕증은 진단에 매우 중용한 부분을 찾이 하고 술자가 관찰하는 여러 가지 시험들을 토대로 하여 종합관찰한 후에 진단을 내려야 할 것이다.

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Detection of Proximal Caries Lesions with Deep Learning Algorithm (심층학습 알고리즘을 활용한 인접면 우식 탐지)

  • Hyuntae, Kim;Ji-Soo, Song;Teo Jeon, Shin;Hong-Keun, Hyun;Jung-Wook, Kim;Ki-Taeg, Jang;Young-Jae, Kim
    • Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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    • v.49 no.2
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    • pp.131-139
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    • 2022
  • This study aimed to evaluate the effectiveness of deep convolutional neural networks (CNNs) for diagnosis of interproximal caries in pediatric intraoral radiographs. A total of 500 intraoral radiographic images of first and second primary molars were used for the study. A CNN model (Resnet 50) was applied for the detection of proximal caries. The diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC) curve, and area under ROC curve (AUC) were calculated on the test dataset. The diagnostic accuracy was 0.84, sensitivity was 0.74, and specificity was 0.94. The trained CNN algorithm achieved AUC of 0.86. The diagnostic CNN model for pediatric intraoral radiographs showed good performance with high accuracy. Deep learning can assist dentists in diagnosis of proximal caries lesions in pediatric intraoral radiographs.