주요 논문
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Article
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인용수 1
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2025Identifying the optimal facial midsagittal plane: Harmonizing soft-tissue and skeletal references for precise incisor positioning in virtual surgery
Jin‐Seong Park, Do‐Hyoung Kim, Hyung-Kyu Noh
IF 2.1 (2025)
Journal of Cranio-Maxillofacial Surgery
https://doi.org/10.1016/j.jcms.2025.11.007
Sagittal plane
Orthognathic surgery
Incisor
Malocclusion
Plane (geometry)
Position (finance)
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Article
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인용수 1
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2024Is Hooke’s law applicable to an orthodontic cantilever?
Hyung-Kyu Noh, C K Park, Ho-Jin Kim, Hyo‐Sang Park
IF 3 (2024)
American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics
https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2024.06.018
Cantilever
Deflection (physics)
Hooke's law
Orthodontics
Computer science
Structural engineering
Physics
Medicine
Engineering
Classical mechanics
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Article
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인용수 5
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2023Differences in positions of cone-beam computed tomography landmarks in patients with skeletal Class III facial asymmetry according to midsagittal planes
Hyung-Kyu Noh, Ho-Jin Kim, Hyo‐Sang Park
IF 2.6 (2023)
The Korean Journal of Orthodontics
목적: 본 연구는 골격성 III급 안면 비대칭 환자에서 서로 다른 시상중심면(midsagittal planes, MSPs)에 따른 콘빔 전산화단층촬영(CBCT) 랜드마크의 위치 차이를 규명하고자 하였다. 방법: 골격성 III급 환자 60명의 치료 전 CBCT 자료를 사용하였다. 환자들은 정신점(menton)의 편위가 < 2 mm인 군(대칭군)과 > 4 mm인 군(비대칭군)으로 분류하였다. 선행 연구에 근거하여 6개의 MSP를 설정하였고, 두 군 모두에서 각 면에 대해 3차원 분석을 수행하였다. 측정 결과는 통계적으로 비교하였다. 결과: MSP와 안면 비대칭 사이에서 < 0.01의 유의한 상관이 관찰되었다. 대칭군에서는 MSP들 간 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 그러나 비대칭군에서는 MSP들 간 선형 측정값에서 유의한 차이가 확인되었다. 구체적으로, 상안면 MSP는 상악 및 하악의 횡적 비대칭을 모두 나타냈다. 반면, 전비극(anterior nasal spine, ANS)과 연관된 MSP는 상악 비대칭을 식별할 수 없었다. 또한 정신점 편위는 ANS-연관 MSP로 추정했을 때 상안면 MSP로 추정한 경우보다 약 3 mm 더 낮았다. 결론: MSP의 선택은 비대칭 환자의 진단 및 치료 결과에 유의한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 임상 진료에서 MSP를 선택할 때 주의가 필요하다.
https://doi.org/10.4041/kjod23.015
Facial symmetry
Cone beam computed tomography
Asymmetry
Computed tomography
Medicine
Orthodontics
Sagittal plane
Anatomy
Physics
Surgery
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Article
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인용수 7
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2023Commercial artificial intelligence lateral cephalometric analysis: part 1—the possibility of replacing manual landmarking with artificial intelligence service
Jaesik Lee, Seong-Ryeol Bae, Hyung-Kyu Noh
IF 1.5 (2023)
Journal of Clinical Pediatric Dentistry
인공지능(AI) 기술은 최근 치과 분야에 도입되었다. AI 보조 두부계측(cephalometric) 분석은 그 응용 중 하나이며, 이미 여러 상용 AI 서비스가 출시되었다. 그러나 이러한 상용 서비스의 성능은 아직 불명확하다. 본 연구는 상업적으로 이용 가능한 AI 두부계측 분석이 사람 검자(검사자)의 수기 분석을 대체할 수 있는지 여부를 확인하고자 하였다. 치료 전 측면 두부방사선사진 84장을 2명의 교정과 전문의와 4개의 상용 AI가 추적하여 평가하였고, 13개의 흔히 사용되는 두부계측 변수가 계산되었다. 이후 검자 간 체계적 오차와 무작위 오차를 평가하기 위해 블랜드-알트만(Bland-Altman) 분석을 수행하였다. AI의 무작위 오차가 사람 검자 간 무작위 오차로부터 도출된 임상적으로 허용 가능한 한계보다 작을 때, 해당 AI는 대체 가능(interchangeability)하다고 판단하였다. 마지막으로 검자 간 신뢰도 지수(inter-examiner reliability index)를 계산하고, 각 검자의 실제 분류 신뢰성을 평가하기 위해 Cohen의 kappa를 산정하였다. AI의 체계적 오차는 전반적으로 임상적으로 유의하지 않았다. 그러나 AI의 무작위 오차는 사람 검자의 약 2배였으며, 이는 대체 가능 조건을 충족하지 못하였다. 또한 AI의 신뢰도 지수는 양호~탁월(good-to-excellent) 범위에 해당하더라도, 분류 신뢰성은 허용되지 않았다. 따라서 상용 AI는 사람 전문가의 수기 랜드마킹(landmarking)을 대체하기에는 여전히 어려운 수준에 있다. 그러므로 상용 AI를 사용할 때에는 사람 검자의 랜드마크 위치 검토가 필수적이다.
https://doi.org/10.22514/jocpd.2023.085
Interchangeability
Reliability (semiconductor)
Computer science
Artificial intelligence
Orthodontics
Kappa
Medical physics
Dentistry
Medicine
Statistics
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Article
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인용수 7
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2023Commercial artificial intelligence lateral cephalometric analysis: part 2—effects of human examiners on artificial intelligence performance, a pilot study
Jaesik Lee, Seong-Ryeol Bae, Hyung-Kyu Noh
IF 1.5 (2023)
Journal of Clinical Pediatric Dentistry
현재의 기술 수준에서는, 상용 인공지능(AI)의 성능이 충분하지 않기 때문에 사람 검토자의 검토가 이를 보완하기 위해 동반되어야 한다. 본 연구는 시간 절감과 오류 감소를 포함하여 AI 분석의 효능에 대한 사람 검토자의 전문성의 영향을 규명하고자 하였다. 전처치 세팔로그램 84장을 무작위로 선정하였다. 먼저, 사람 검토자(1명의 초보자와 2명의 정규 검토자)가 15개의 세팔로메트릭 랜드마크를 수동으로 탐지하고 필요한 시간을 측정하였다. 이어서 상용 AI 서비스가 이 랜드마크를 자동으로 식별하였다. 마지막으로, 사람 검토자들이 AI에 의한 랜드마크 결정 결과를 검토하고 필요에 따라 조정하면서 검토 과정에 소요되는 시간을 측정하였다. 이후 경과 시간을 통계적으로 비교하였다. 검토자들(사람 검토자, AI 및 그 조합) 간의 체계적 및 무작위 오차는 Bland-Altman 분석을 사용하여 평가하였다. 검토자 간 신뢰도(inter-examiner reliability)는 급내상관계수(intraclass correlation coefficients)를 이용해 추정하였다. AI 사용 여부와 관계없이 임상적으로 유의한 시간 차이는 관찰되지 않았다. 사람 검토자의 검토 이후 AI 측정 오차가 상당히 감소하였다. 사람 검토자의 관점에서 초보자는 수동 랜드마킹보다 더 나은 결과를 얻을 수 있었으나, 정규 검토자의 AI 검토 결과는 수동 분석의 결과만큼 좋지 않았으며, 이는 AI에 의존한 랜드마크 결정 때문일 가능성이 있다. 또한 사람 검토자의 검토를 활용함으로써 AI 분석의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 시간 절감 효과는 분명하지 않았지만, 현재 상용 AI 세팔로메트릭 서비스는 초보자에게 권고될 수 있다.
http://dx.doi.org/10.22514/jocpd.2023.087
Reliability (semiconductor)
Intraclass correlation
Computer science
Human error
Artificial intelligence
Landmark
Cephalometric analysis
Orthodontics
Medicine
Statistics