이번에 특허받은 “ 골성장성 평가 또는 예측 방법 및 시스템”은 빅데이터를 기반으로 

딥러닝을 이용하여 치과교정학에서 이용하는 여러 골성장평가를 통한 예측 방법을 조합하여 

최적의 방법을 찾아내는 기술에 관한 것입니다. 

주걱턱이나 무턱의 교정치료 시기를 과학적으로 찾아내는 여러가지 방법중에서 

손목 방사선 사진에서 관찰된 뼈 성숙도를 기준으로 Fishman의 SMI(Skeletal Maturity Indicators)로 11단계로 분류하며, 

측모두부규격방사선사진(lateral cephalogram)에서 경추의 성숙도를 평가해, 

 CVMI(Cervical vertebraeMaturation Indicators)는 6단계로 분류하며 

각각교정의가 대략적인 사춘기 진입 시기, 최대 성장 및 성장 종 료를 추정할 수 있지만 

SMI가 golden standard로 사용되며 CVMI의 평가자간 오차가 매우 많은 편이라서 , 

이에 대해 인공지능을 이용한 객관적인 SMI평가방법을 찾아내고, 

게다가 성장기 환자의 키 성장예측하는데 세계적으로 가장 예측정확도가 높은 TW3방법을 같이 평가하여 

성장평가 기준치들의 상관성을 밝혀내었습니다. 

실제로 치과 교정 치료를 위해 내원하는 많은 환자와 보호자들은 성장 완료시점의 예상키나 성장 잔존량을 문의하는 경우가 많은데, 

분당 고운미소치과 교정과 김정석, 김철순 원장과 연대 교정과 최성환, 차정열 교수연구팀이 같이 

Correlation and correspondence between skeletal maturation indicators in hand-wrist and cervical vertebra analyses and skeletal maturity score in Korean adolescents.라는 제목으로  

2021년 Children 이라는 SCI 논문에 개제한 내용을 바탕으로  SMI와 CVMI에서 RUS 골격성숙도 점수를 추론하는 것이, 

이러한 요소간의 높은 일치도를 보이는 과학적인 상관성하에 평가할 수 있다면, 

치아교정시기의 객관적이고, 근거를 기반으로 한 치료를 진행하면서 

키성장 및 성장관련질환과 관련된 문제점을 조기 파악하거나 성인예측키를 환자에게 제시해 줄 수 있습니다. 

 게다가 교정치료를 하기 위해 교정치과에 내원한 환자에게 성인키 예측 및 골연령 평가를 같이 해줌으로서 

환자의 상태를 파악하여 성호르몬 분비 문제가 체질적, 유전적 키 성장장애 및 각종 성장문제가 있는 경우 

대학병원등의 성장의학전문 소아내분비 교수진에게 의뢰하여 적절한 평가를 할 수 있게 도와줄 수 있습니다.