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저자정보
이효빈 (이화여자대학교) 이효정 (이화여자대학교) 홍성은 (이화여자대학교) 최장환 (이화여자대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제46권 제7호(통권 제442호)
발행연도
2022.7
수록면
339 - 346 (8page)
DOI
10.3795/KSME-B.2022.46.7.339

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무릎 통증 환자의 20~30%에서 흔히 볼 수 있는 질환인 슬개대퇴증후군은 근육의 불균형, 연골의 단축, 관절의 비정상적인 정렬 등에 의해 발생한다. 관절이 비정상적으로 움직이게 되면 연골에 가해지는 압력이 고르게 분산되지 않아 통증을 유발하기 때문에 이는 슬개대퇴증후군의 주요 원인이라고 할 수 있다. 본 연구의 목표는 체중부하 조건에서 치료 전후의 컴퓨터 단층영상 이미지만을 활용하여 무릎통증도를 예측할 수 있는 기계학습 기반 알고리즘 개발이다. 환자 개개인의 3차원 이미지에서 무릎 정렬을 물리적인 양으로 나타내는 2개의 2D 바이오마커와 6개의 3D 바이오마커를 도출하였다. 총 3명의 전문가들이 해당 바이오마커 값 계산에 필요한 해부학적 랜드마크 좌표 값들을 3차원 CT 영상 내에서 추출하였으며, 이들의 평균값을 최종 분석에 활용하였다. 3차원 CT 영상 내에서 계산된 해당 8가지 바이오마커의 값들과 무릎 통증 정도를 조사한 설문지 결과(통증 정도) 사이의 상관관계를 9개의 기계학습 기반 알고리즘으로 분석하였다. 그 결과, 제안된 알고리즘들은 환자의 통증 정도를 높은 정확도(사용된 바이오마커별 가장 성능이 높은 알고리즘 기준으로 10% 이하의 오차)로 예측하였다. 본 연구는 처음으로 무릎 통증도를 예측하는 알고리즘을 개발하였다는 점에서 큰 임상적인 의의가 있다.
#Patellofemoral Pain Syndrome(슬개대퇴통증증후군) #Weight Bearing(체중 부하) #Knee Pain(무릎 통증) #Machine Learning(기계학습) #CT(컴퓨터 단층촬영) #Sports Medicine(스포츠 의학) #Kinematics (운동학)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법론
3. 결과
4. 고찰
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Pal, S., Draper, C. E., Fredericson, M., Gold, G. E., Delp, S. L., Beaupre, G. S. and Besier, T. F., 2011, “Patellar Maltracking Correlates with Vastus Medialis Activation Delay in Patellofemoral Pain Patients,” Am. J. Sports Mar. Med., Vol. 39, No. 3, pp. 590~598. google schola Hott, A., Brox, J. I., Pripp, A. H., Juel, N. G. and Liavaag, S., 2020, “Predictors of Pain, Function, and Change in Patellofemoral Pain,” The American Journal of Sports Medicine, Vol. 48, No. 2, pp. 351~358. google schola Choi, J. H., Keil, A., Maier, A., Pal, S., McWalter, E. J. and Fahrig, R., 2012, “Fiducial Marker-based Motion Compensation for the Acquisition of 3D Knee Geometry under Weight-Bearing Conditions Using a CArm CT Scanner,” Medical Physics, Vol. 39, No. 6, pp. 3973~3973. google schola Maier, A., Hofmann, H. G., Berger, M., Fischer, P., Schwemmer, C., Wu, H., Müller, K., Hornegger, J., Choi, J., Riess, C., Kell, A. and Fahrig, R., 2013, “CONRAD - A Software Framework for Cone-Beam Imaging in Radiology,” Medical Physics, Vol. 40, No. 11, Article 111914. google schola Draper, C. E., Besier, T. F., Santos, J. M., Jennings, F., Fredericson, M., Gold, G. E., Beaupre, G. S. and Delp, S. L., 2009, “Using Real-Time MRI to Quantify Altered Joint Kinematics in Subjects with Patellofemoral Pain and to Evaluate the Effects of a Patellar Brace or Sleeve on Joint Motion,” Journal of Orthopaedic Research, Vol. 27, No. 5, pp. 571~577. google schola

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