• 대한소아치과학회지
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• 제36권3호
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• pp.337-347
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• 2009

영유아기 치아우식증은 복잡하고 다인자적 질환으로 숙주 및 미생물, 식이, 시간 등의 위험요소에 의해 질환이 진행된다. 이 중 미생물로 대변되는 Streptococcus mutans(S. mutans)는 우식 개시에 있어 중요한 역할을 하며, 어머니를 통한 수직 감염이 잘 알려져 있다. 영유아기의 어머니를 통한 조기 감염은 향후 유치열기 우식 발생과 높은 연관성을 나타내므로 우식위험요소에 대한 조기 파악은 미래의 치아우식증 예방에 있어 매우 중요하다. 최근 치아우식증의 원인 및 이에 미치는 요소들에 대한 연구가 활발하게 이루어지면서 우식 진행에 대한 정확한 예측을 위한 여러 가지 우식위험도평가(caries risk assessment) 도구가 개발되었는데, 이 중 대표적인 한 가지가 Cariogram이다. Cariogram은 개인의 우식활성도 및 우식위험요소(caries risk factor)의 상호작용을 그래프로 나타낸다. 이번 연구의 목적은 3${\sim}$5세의 중증 유아기우식증(Severe Early Childhood Caries; S-ECC)에 해당되는 어린이들과 그들의 어머니 사이에서 우식관련타액검사 및 최근 개발된 Cariogram을 이용하여 S. mutans의 수준 및 우식활성도에 대한 상관관계가 존재함과 우식위험요소 간의 연관성을 파악해 보았는데, 이를 통해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 중증 유아기우식증을 보이는 어린이에서 구강 내 존재하는 Streptococcus mutans의 수준은 비우식군보다 높았다(p<0.05). 2. 모자간 구강 내 존재하는 Streptococcus mutans 수준은 상관관계를 보였다(p<0.05). 3. 모자간 우식활성도를 Cariogram을 통해 측정해 본 결과 상관관계를 보였다(p<0.05). 4. 우식활성도에 미치는 우식위험요소는 어린이에서 숙주요소가 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 S. mutans가 향후 치아우식증 발생 가능성을 예측하는데 있어 유용한 우식위험요소가 될 수 있으며, Cariogram을 통한 향후의 우식진행과 관련된 여러 가지 우식위험요소가 예측 가능하므로 이에 대한 조기 대처 및 예방적 처치가 가능하리라 사료된다.

• 대한소아치과학회지
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• 제48권2호
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• pp.221-228
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• 2021

이번 연구는 손쉽게 접근 가능한 웹사이트 기반 기계 학습 어플리케이션을 활용하여 파노라마 방사선 영상에서 과잉치 식별 모델을 학습시키고, 학습된 모델의 과잉치를 식별하는 성능을 평가하고자 하였으며, 인간 집단과의 성능을 비교하기 위한 연구를 진행하였다. 총 1604장의 5 - 7세 환자의 파노라마 이미지가 이번 연구에서 사용되었다. 연구에 사용된 모델은 Google에서 개발한 기계학습 모델인 Teachable Machine을 사용하였다. 과잉치 식별 모델을 훈련시키고 성능을 평가하기 위해 data set 1을 설정하였다. Data set 2는 학습모델과 인간 집단 간의 정확도 비교를 위해 설정하였다. 학습모델 및 인간 집단의 과잉치 식별 능력을 평가하기 위해 정확도(accuracy), 민감도(sensitivity), 특이도(specificity) 값을 사용하였다. Data set 1의 검증 결과, 평균 0.82의 분류 정확도를 얻었다. Data set 2의 테스트 결과, 모델의 정확도는 0.78이었다. 전공의군과 학생군의 평균 정확도는 각각 0.82, 0.69였다. 이번 연구는 유치열기 및 초기 혼합치열기 어린이의 파노라마 방사선 영상과 웹 기반 기계 학습 어플리케이션 이용하여 과잉치 식별 모델을 개발하였고 학습된 모델과 인간 의사 집단(전공의 및 학생) 간의 과잉치 식별 정도를 비교 연구하였다. 훈련모델의 분류 정확도는 전공의군과 비교 시 낮았지만 훈련받지 않은 치과 대학 학생군보다 분류 정확도가 높아 비전문가 학생 또는 일반의사에게 과잉치 진단 정확도를 높이는 데 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.