• 대한치과의사협회지
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• 제46권8호
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• pp.479-485
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• 2008

• 대한치과의사협회지
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• 제46권8호
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• pp.486-493
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• 2008

• 대한치과교정학회:학술대회논문집
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• 대한치과교정학회 1997년도 제30회 학술대회
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• pp.52.1-52.1
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• 1997

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권2호
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• pp.26-37
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• 2003

치과의사는 일반 의사들과 다르게 진단과 치료를 위한 거의 모든 과정을 혼자서 처리하는 것이 일반적이다. 이러한 환경에서 치과의사의 진단효율을 향상시키기 위해서는 진단자료와 방사선사진이 동시에 제시되는 효율적인 진료환경이 필요하다. 본 논문에서는 치과병원에서의 진단과 치료를 위한 통합환경을 제안한다 제안된 시스템은 치과병원의 주요업무인 환자기록생성, 진단을 위한 영상취득과 분석, 치료계획수립, 시술시뮬레이션 등을 하나의 시스템으로 유기적으로 결합함으로서 필름과 종이가 없는 병원환경을 실현하였다. 또한 모든 임상자료의 신속한 검색과 정량적인 분석을 지원함으로서 환자에게 보다 정확하고 예측이 가능한 치료를 제공할 수 있도록 하였다.

• 대한치과의사협회지
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• 제43권5호통권432호
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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.

• 대한치과의사협회지
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• 제40권6호통권397호
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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.

• 대한치과의사협회지
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• 제21권7호통권170호
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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.

• 대한치과의사협회지
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• 제45권1호통권452호
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• pp.6-10
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• 2007

• 대한소아치과학회지
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• 제49권2호
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• pp.131-139
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• 2022

이번 연구는 소아의 인접면 우식을 진단하는데 있어 사용하고 있는 구내방사선 사진에서 심층학습(deep learning) 알고리즘을 활용하여 치아우식을 진단하는 모델의 성능을 평가하고자 하였다. 제1유구치와 제2유구치 사이의 인접면이 포함된 500개의 구내방사선 사진을 대상으로 연구를 시행하였다. 치아우식을 진단하는 모델의 학습에는 Resnet50 기반의 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가자료군에서 진단모델의 정확도, 민감도, 특이도를 구하고, ROC 곡선을 얻어 AUC 값을 바탕으로 분류 모델의 성능을 평가하였다. 학습 모델의 정확도는 0.84, 민감도는 0.74, 특이도는 0.94로 나타났으며 AUC는 0.86으로 나타났다. 인공신경망을 기반으로 하는 소아의 구내방사선 사진에서의 인접면 우식의 진단 모델은 비교적 높은 정확도를 보여주었다. 심층학습 모델은 구내방사선 사진상에서 인접면 우식을 진단하는데 있어 향후 치과의사를 보조하는 진단 도구로서 활용될 수 있을 것이다.

• 치위협보
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• 통권20호
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• pp.1-8
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• 1998