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Quantitative light-induced fluorescence-digital (QLF-D)을 이용한 법랑질 균열 탐지

Authors
 전미경 
Issue Date
2015
Description
치과대학/석사
Abstract
현대 의학 기술의 발달과 삶의 질의 개선으로 질병의 조기 발견 및 치료 이행이 높아짐으로써 평균수명이 증가하고 있다. 이에 따라 치아의 잔존 수와 수명이 증가하게 되어 치아균열의 발생빈도와 이환율이 높아지는 추세이다. 치아균열은 주로 성인에게서 발생하는 질병으로 알려져 있으며, 치아균열의 원인요소는 매우 다양하고 복합적으로 일어난다. 균열의 진행 범위와 정도에 따라 증상이 다르게 나타나기 때문에 임상에서 치아균열의 진단은 매우 어려운 문제로 부각 되어 왔으며 이에 따른 치료법 선택의 어려움이 있다. 치아균열의 조기 진단은 성공적인 수복물 유지 및 예후와 관련되어 중요하다. 이에 따라 치아균열의 진행된 깊이와 방향을 시진보다 객관적이고 정확하게 탐지할 수 있는 탐지장비를 개발에 대한 요구가 증대 하고 있다. 최근 소개된 QLF-D (Quantitative Light-induced Fluorescence-Digital)는 405 nm의 파장의 빛을 조사함으로써 발현되는 형광반응을 이용하는 진단 장비로 균열 병소와 건전 치면의 형광발현의 차이를 탐지하고 수치화 할 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 법랑질 균열을 새롭게 탐지 할 수 있는 광학적인 방법인 QLF-D와 광 결맞음 영상장치(OCT)를 이용하여 gold standard인 조직학적 평가와 비교하여 타당도를 평가하고자 하였다.

본 연구는 연세대학교 치과대학병원 연구심의위원회(IRB 14-0067)의 승인을 받아 진행되었다. 발치 된 치아 중 시진과 광 투과검사(Transillumination)를 이용하여 균열로 의심 되는 치아를 대상치아로 선정하였다. QLF-D와 OCT의 촬영 이후 마지막으로 파괴적인 분석 방법인 PLM으로 측정하여 균열의 심도를 평가하였다. QLF-D로 촬영한 이미지는 전용 분석 프로그램을 이용하여 ?F max값을 산출하는 정량적인 방법을 통해 균열을 평가하였다. OCT는 균열 병소의 횡단면 이미지를 스캔 하여 균열 심도를 정성적인 방법으로 평가하였다. 모든 평가를 마친 뒤, 편광현미경을 이용하여 균열 병소 깊이를 조직학적으로 평가하였다. 균열 병소의 심도에 따라 법랑질 두께의 1/2 이상이나 법랑상아경계까지 침범하지 않은 균열과 법랑상아경계까지 침범된 균열을 탐지하는 모든 검사법의 타당도를 평가하고 비교 하기 위해 균열 심도의 조직학적 구분에 따라 QLF-D 및 SS-OCT 탐지법의 민감도 특이도 및 Area under the ROC curve(AUC)를 분석하였다. 균열 병소의 조직학적 평가와 QLF-D 및 OCT 탐지법과의 관련성은 Spearman’s rank correlation과 Kappa value로 검정하였다

타당도 평가 결과, 법랑질 두께의 1/2 이상이나 법랑상아경계까지 침범하지 않은 균열에서 정성적인 방법인 OCT는 민감도 0.83, 특이도 0.86으로 나타났으며, 정량적인 방법인 QLF-D의 ΔF max value는 민감도 0.87, 특이도 0.98의 타당도를 보였다. 법랑상아경계까지 침범된 균열에서 정성적인 방법인 OCT는 민감도 0.7, 특이도 0.97으로 나타났으며, 정량적인 방법인 QLF-D의 ΔF max value는 민감도 0.9, 특이도 1로 QLF-D의 ΔF max value가 가장 높은 타당도를 보이는 것으로 평가되었다. 조직학적 평가와 상관분석 결과 OCT는 0.77(p<0.01) 으로 나타났으며, QLF-D의 ΔF max value가 0.84(p<0.01)로 높은 상관성을 보였다.

결론적으로, QLF-D 의 ΔF max value를 이용한 법랑질 균열 탐지법이 가장 높은 타당도를 보였다. 따라서 QLF-D는 법랑질 균열을 평가하는데 효과적인 장비로 사료된다.
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2. College of Dentistry (치과대학) > Others (기타) > 2. Thesis
URI
https://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/148754
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