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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

최재혁 (세종대학교, 세종대학교 대학원)

지도교수
임도형
발행연도
2021
저작권
세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

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무릎관절 전치환술은 관절염 치료의 최종 단계로서 병변을 제거하고 인공 관절을 이식하는 수술법으로, 수술 후 환자의 고통을 감소시키고 일상생활로의 복귀를 목적으로 수행된다. 무릎 관절 전치환술에서 인공 관절 정렬 방법은 하지의 역학적 축에 임플란트를 수직으로 정렬하는 역학적 정렬법과 관절염으로 변형된 하지 정렬을 그대로 유지하는 운동학적 정렬법이 대표적이다. 운동학적 정렬법은 수술 후 무릎의 연조직 손상을 최소화하여 환자 만족도와 회복 시간 단축에 유리하다고 여겨지지만 역학적 정렬법이 기능적으로 우수했다는 연구와 두 정렬법의 수술 후 예후에서 큰 차이를 보이지 않았다는 결과가 보고되는 등 이에 대한 논쟁이 지속되고 있다. 각 정렬법에 대한 선행 연구에서는 수술 후 CT 사진과 환자 만족도 설문 등 정성적 평가를 위주로 진행되어 이러한 논쟁에 대한 생체역학적 고찰은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 사체 시편을 활용한 무릎 관절 전치환술에서의 정렬법에 따른 대퇴골 후진 거동 특성에 대한 생체역학적 평가를 수행하여 두 정렬법에 대한 수술 전후 차이를 고찰하고자 하였다.
총 20명의 기증자에게서 40개의 무릎 시편을 확보하였다. 정렬법에 따른 무릎 관절의 역학적 특성을 평가하기 위하여 기증자 한명에게서 취득된 한 쌍의 하지 시편 중 한 쪽은 역학적 정렬법 집단, 다른 한 쪽은 운동학적 정렬법 집단으로 무작위로 선정하여 인공관절 전치환술을 수행하였다. 무릎 관절의 굽힘 운동을 구현할 수 있는 Knee Flexion simulator 장비를 사용하여 생리적 하중 조건에서 무릎에 대한 굴곡 및 신전 운동을 시행하였다. 무릎 시편에 12개의 마커를 부착하여 3차원 동작분석 카메라(Kestrel 1300, Motion analysis, Rohnert, CA)를 활용해 무릎의 후방 거동 움직임을 측정하였다. 전치환술 슬관절의 후방 거동 회복을 평가하기 위하여 K-평균 군집화(K-means clustering)와 밀도기반 군집화(DBSCAN) 알고리즘을 활용하여 수술 전후의 후방 거동 움직임의 유사성을 분석하였다.
무릎 관절 수술 전 후 대퇴골의 후진 거동 특성은 두 정렬법 모두 굽힘 각도 20~30도 영역에서의 내측 후진거동 특성을 제외하면 수술 전 후 유의미한 차이를 보임을 확인하였다(p<0.05). 수술 전후 각도별 후진 거동의 오차는 기존 문헌과 유사하게 두 정렬법이 유의미한 차이를 보이지 않음을 확인하였다(p<0.05). K-평균 군집화 분석에서 수술 전 후 패턴 일치율은 운동학적 정렬법에서 75%, 역학적 정렬법에서 65%임을 보였으며 이는 단기 임상에서 운동학적 정렬법이 역학적 정렬법보다 환자 만족도가 높았다는 선행 연구와 유사한 경향을 보임을 확인하였다. DBSCAN 분석에서 운동학적 정렬법은 총 4개의 패턴으로 분류되었고 역학적 정렬법은 2개의 패턴으로 분류되었다. 이는 운동학적 정렬법이 환자의 해부학적 특성을 유지하여 후진 거동 패턴을 단일화하는 역학적 정렬법에 비해 수술 전 무릎의 다양한 패턴이 구현된 것으로 사료된다. 무릎관절 전치환술에서의 최적 정렬은 임상적 측면 및 역학적 측면에 따른 다양한 변수를 고려하여 취사 선택되어야할 가능성이 있을 것으로 사료되며, 해당 연구는 기존의 정렬법에 대한 논쟁의 사유를 생체 역학적으로 고찰하였다는 것에 의의가 있을 것으로 사료된다.

목차

목 차
Ⅰ. 서 론 1
1. 연구배경 1
1.1 무릎관절의 해부학적 특성 1
1.2 무릎관절의 역학적 특성 4
1.3 무릎관절의 질병과 치료 6
1.4 무릎관절 전치환술의 연구동향 10
2. 연구목적 13
Ⅱ. 연구 방법 14
1. 사체 시험 시편 14
1.1 무릎 관절 시편 정보 14
1.2 정렬법에 따른 시편 분류 16
2. 동작 분석 실험 환경 구축 17
2.1. 굽힘 운동 장비 설정 17
2.2. 대퇴골의 후진 거동에 대한 3차원 동작 분석 19
3. 군집화 알고리즘 분석 21
3.1. K-means 군집화 분석 21
3.2. DBSCAN 군집화 분석 22
Ⅲ. 연구 결과 24
1. 정렬법에 따른 무릎관절 후진 거동 측정 결과 24
2. K-means 군집화 알고리즘 분석 결과 25
3. DBSCAN 군집화 알고리즘 분석 결과 26
Ⅳ. 토 의 30
Ⅴ. 결 론 34
Ⅵ. 부 록 35
1. Direct Linear Transformation 35
2. K-means 군집화 알고리즘 42
3. DBSCAN 군집화 알고리즘 45
참 고 문 헌 50
ABSTRACT 56

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