인공신경망을 이용한 악교정수술 후 측모 연조직 변화 예측에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 컴퓨터 하드웨어의 발달에 따라 방대한 연산을 바탕으로 하는 신경망 이론을 이용하여 악교정수술 환자의 수술 후 연조직 변화를 추정하고 술후 연조직 변화 예측에 대한 인공신경망 알고리즘의 사용가능성을 조사하고자 하였다. 2015년 1월부터 2016년 12월까지 서울대학교치과병원 구강악안면외과에서 악교정 수술을 받은 53명의 환자를 대상으로 연구를 진행하였다. 상악은 르포트씨 I형 골절단술(Le Fort I osteotomy), 하악은 하악 상행지 시상분할술(Bilateral sagittal Split Ramus Osteotomy : BSSRO)를 동시에 시행한 환자를 대상으로 진행하였으며 안면기형, 외상환자, 심한 좌우 비대칭이 있거나 재수술 환자는 연구대상에서 제외하였다. 측방두부규격방사선 사진상에서 서울대학교 치과병원에서 사용하고 있는 경조직 기준점을 획득하여 33개의 경조직 계측값을 측정하였다. 연조직 해부학적 기준점은 pronasale, A point, upper lip, lower lip, B point, pogonion과 경조직 N점 연결선과 Sella - Nasion plane과 이루는 6개의 연조직 각도값을 사용하였다. 수술 전(T0), 수술직후(T1), 그리고 수술 6개월(T2) 경조직, 연조직 계측값을 획득하였다. 50명의 환자 정보로 인공신경망을 학습시킨 후, 학습에 이용하지 않은 나머지 환자 3명의 술전 경조직, 연조직 계측값(T0)과 악교정 수술 직후 경조직 계측값(T1)을 인공신경망에 입력하여 6개월 후 예상되는 연조직 계측값을 획득하였다. 이를 수술 6개월 후 실제 연조직 계측값(T2)과 비교하였다. 임의로 선정된 3명의 환자의 입력값을 학습된 인공신경망에 입력하여 얻은 결과와 실제 6개월 후 연조직 계측값의 차이는 각각 0.50±1.52, 0.00±0.89, 0.50±1.38이었다. 통계적 분석결과, 예측량은 실제값과 차이가 없음을 보였다. 본 연구 결과는 악교정수술에서 수술후 연조직 변화의 정확한 예측을 위하여 인공신경망을 활용할 수 있음을 제시하였다.