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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한구강생물학회 International Journal of Oral Biology International Journal of Oral Biology 제43권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
101 - 111 (11page)

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Understanding the classification of malocclusion is a crucial issue in Orthodontics. It can also help us to diagnose, treat, and understand malocclusion to establish a standard for definite class of patients. Principal component analysis (PCA) and k-means algorithms have been emerging as data analytic methods for cephalometric measurements, due to their intuitive concepts and application potentials. This study analyzed the macro- and meso-scale classification structure and feature basis vectors of 1020 (415 male, 605 female; mean age, 25 years) orthodontic patients using statistical preprocessing, PCA, random matrix theory (RMT) and k-means algorithms. RMT results show that 7 principal components (PCs) are significant standard in the extraction of features. Using k-means algorithms, 3 and 6 clusters were identified and the axes of PC1~3 were determined to be significant for patient classification. Macro-scale classification denotes skeletal Class I, II, III and PC1 means anteroposterior discrepancy of the maxilla and mandible and mandibular position. PC2 and PC3 means vertical pattern and maxillary position respectively; they played significant roles in the meso-scale classification. In conclusion, the typical patient profile (TPP) of each class showed that the data-based classification corresponds with the clinical classification of orthodontic patients. This data-based study can provide insight into the development of new diagnostic classifications.

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Proffit WR FH / 2013 / Contemporary orthodontics / Mosby google schola Angle EH / 1899 / Classification of malocclusion / Dental Cosmos 41:248 google schola Wiwie C / 2015 / Comparing the performance of biomedical clustering methods / Nat Methods 12(11):1033~1038 Crossref Wirapati P / 2008 / Meta-analysis of gene expression profiles in breast cancer: toward a unified understanding of breast cancer subtyping and prognosis signatures / Breast Cancer Res 10(4):R65 Crossref Wittkop T / 2011 / Comprehensive cluster analysis with Transitivity Clustering / Nat Protoc 6:285~295 Crossref

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