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        1.
        2025.09 KCI 등재후보 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        The prediction of satisfactory orthodontic treatment outcomes can be very challenging owing to the subjectivity of orthodontists’ judgment, along with the inherent difficulties when considering numerous factors. Therefore, this study introduced a deep learning-based method for predicting orthodontic treatment outcomes based on the image-to-image translation of dental radiographs using the Pix2Pix model. This proposed method addresses the aforementioned issues using a Pix2Pix-based prediction model constructed from adversarial deep learning. Patient datasets and prediction models were separated and developed for extraction and non-extraction treatments, respectively. The patients’ radiographs were pre-processed and standardized for training, testing, and applying the Pix2Pix models by uniformly adjusting the degree of blackness for the region of interest. A comparison of actual with Pix2Pix-predicted images revealed high accuracy, with correlation coefficients of 0.8767 for extraction orthodontic treatments and 0.8686 for non-extraction treatments. The proposed method establishes a robust clinical and practical framework for digital dentistry, offering both quantitative and qualitative insights for orthodontists and patients.
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        2.
        2024.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        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.
        5,200원