본 연구는 디지털 덴티스트리 연구 동향을 분석하고자 네트워크 텍스 트 분석 결과를 제시하였다. 2015년부터 2024년까지 RISS에 게재된 디 지털 덴티스트리 관련 연구 87편의 주제어를 Net-Miner 4.0 프로그램으 로 네트워크 분석한 결과는 다음과 같다. 연구 주제어의 출현 빈도는 CAD-CAM, 3D프린팅, 임플란트 보철이 높게 나타났다. 연결 중심성이 높은 주제어는 구강스캐너, 3D 프린팅, 총의치, 치과보철, 디지털 진단 순서로 나타났다. 응집구조분석 결과 1 집단은 디지털 의치 제작, 2 집 단은 디지털 보철물 제작, 3 집단은 디지털 임플란트 수술, 4 집단은 디 지털 분석, 5 집단은 디지털 임플란트 보철로 구성되었다. Modularity 값은 0.307로 모듈화되었다. 디지털 덴티스트리 연구는 의치, 보철, 임플 란트 중심으로 진행되어 치료중심 동향을 확인할 수 있었다. 추후 연구 에서는 구강질환 예방, 교육에 활용하는 디지털 덴티스트리 연구 확대가 요구되었다.

In the realm of dental prosthesis fabrication, obtaining accurate impressions has historically been a challenging and inefficient process, often hindered by hygiene concerns and patient discomfort. Addressing these limitations, Company D recently introduced a cutting-edge solution by harnessing the potential of intraoral scan images to create 3D dental models. However, the complexity of these scan images, encompassing not only teeth and gums but also the palate, tongue, and other structures, posed a new set of challenges. In response, we propose a sophisticated real-time image segmentation algorithm that selectively extracts pertinent data, specifically focusing on teeth and gums, from oral scan images obtained through Company D's oral scanner for 3D model generation. A key challenge we tackled was the detection of the intricate molar regions, common in dental imaging, which we effectively addressed through intelligent data augmentation for enhanced training. By placing significant emphasis on both accuracy and speed, critical factors for real-time intraoral scanning, our proposed algorithm demonstrated exceptional performance, boasting an impressive accuracy rate of 0.91 and an unrivaled FPS of 92.4. Compared to existing algorithms, our solution exhibited superior outcomes when integrated into Company D's oral scanner. This algorithm is scheduled for deployment and commercialization within Company D's intraoral scanner.