项目标书摘要：연구내용치과 치료는 불편감과 동통으로 인해 여러 종류의 불안증과 공포증을 일으키기 쉬우며,호흡 경로이기도 한 구강에서의 치료 시간과 시술 위치에 따라 정상적인 술식이 불가능한 경우가 존재한다.이에 많은 경우 전신마취나 진정법 등의 행동조절법하에 치과치료를 시행하게 된다.전신마취와 진정치료를 이용한 치과치료 시 이상 호흡에 대한 모니터링은 필수적이며,적절한 기도관리가 중요하다.진정 치료중인 환자는 의사표현을 할 수 없기 때문에 술자가 모니터링을 통해 신체적 변화,행동 반응의 변화를 인지할 수 있고,위험한 상황으로 판단되는 경우 원하지 않는 결과를 차단하기 위해서이다.이에 본 연구는 환자 바이오데이터 수집하고 정상호흡을 비롯하여 다양한 상태의 호흡음 데이터 정리 및 분석하였다.또한 인공지능을 통한 호흡음 분석 및 빅데이터 정립하고자 다양한 상황에 대한 기계학습(Machine Learning)을 통한 문제 상황을 빠르게 인지하는 데이터셋을 구축하여 감지된 데이터를 시각 및 청각적으로 술자에게 경고하는 시스템을 구현하고자 하였다.본 연구는 치과 치료 시 발생하는 호흡 데이터 수집 및 기계학습을 위한 데이터 셋 구축하고자 하였으며,또한 기계학습을 통한 호흡 분석 및 이상 호흡 감지 알고리즘 개발하고자 하였고 마지막으로 실시간 호흡 측정 및 데이터 수집을 위한 장치 개발하고자 하였다.이에 1년차년도에는 고른 호흡음 획득을 위한 최적의 stethoscope의 선택하고자 10명의 환자를 대상으로 3가지 시스템에서 호흡음 취득의 가장 적합한 시스템 선택하고자 하였다.이후 성인의 정상호흡음과 치과 치료시의 호흡음을 취득하여 정상 및 변화된 호흡음 데이터 분석 및 수집하고자 20~40세 성인 환자 100명을 대상으로 진행하였다.호흡음 분석을 위한 주변 소음 및 노이즈 제거한 후 FFT,STFT,MFCC 등의 신호처리 및 주파수 분석하였다.치과 진료 시행 중의 호흡 데이터는 Scaling 시 호흡 데이터 분석하였다.2차년도에는 소아청소년을 대상으로 호흡음을 취득하여 기계학습을 통한 정상 호흡음 기준을 정의하고자 소아청소년의 치과치료 시에 발생되는 호흡음의 변화에 대한 데이터셋 구축하였다.5~15세 소아청소년 환자 100명을 대상으로 정상 호흡 데이터와 치과 진료 시행 중의 호흡 데이터를 얻고자 러버댐 장착 후 치과치료시 호흡 데이터 분석하였다.또한 진정치료시의 호흡음 변화에 대한 데이터 수집 및 분석하고자 10세 미만의 소아 환자 20명을 대상으로 진정치료시의 호흡음 데이터를 수집 분석하였다.또한 호흡 측정을 위한 장치 개발하고자 하였다,이에 실시간 측정 및 데이터 저장이 가능한 장치 설계하고자 하였으며,주변 소음 및 노이즈 제거가 가능한 필터 설계하고 정상 호흡과 이상 호흡 구별을 위한 알고리즘 개발하고자 한다.3차년도에는 이상 호흡 감지 알고리즘 성능 개선하고 실시간 이상 호흡 검출을 위한 네트워크 개선하고자 하였다.이에 환자 특성 및 구강 구조에 따른 호흡을 분석하여 알고리즘 보완하고 개발한 호흡 측정 장치 테스트 및 보완하고자 한다.또한 개발된 모니터링 장비의 환자진료에 테스트 적용하여 그 효용성을 보고자 하였다.본 연구는 학문적,교육적 으로 치과치료시에 모니터 되는 바이오 빅 데이터를 구축하고자 하였다.이에 기본호흡음에 관한 빅데이터 수립하고 향후 다양한 환자 에서의 추가적인 연구 기대되며,임상 여러 학문과 연계되어 지속적인 연구 수행이 가능 할것으로 생각된다.또한 과학기술적 으로는 환자 감시 시스템에의 AI사용범위를 넓히는 효과가 있을것이며 이는 인력 부족이 현저학 의료분야에 도움이 될 것으로 생각된다.또한 장비의 소형화와 블루투스 기술의 적용을 통하여 일상적 적용 가능하게 하여 수면 무호흡과 같은 호흡질환에 활용하고자 하였다.임상에서의 활용면에서 소아청소년의 진정치료시 환자 실시간 감시 시스템으로 이용하여 소아청소년 진정치료의 사고 가능성 감소시키고자 하였다.또한 고령화에 따른 요양관리 시스템에서의 환자관리 시스템으로 사용함으로 썽 일대 다수의 환자 관리 시스템에 도움이 될 것으로 생각한다
