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Masseter Muscle Reorientation Patterns Following Orthognathic Surgery in Skeletal Class III Patients: A Clustering Analysis Based on Automatic Segmentation

본 연구는 118명의 골격성 III급 환자를 대상으로 교근 각도의 딥러닝 기반 자동 분할 및 군집 분석을 활용하여 두 가지 뚜렷한 수술 후 재배향 패턴을 식별하였으며, 특정 패턴이 덜 심각한 변형, 더 작은 하악 전진 이동량, 그리고 각형성술과 특징지어지며 우수한 장기적 골격 안정성 및 재발 감소와 관련이 있음을 밝혔다.

원저자: Longhao Fan, Yiran Jiang, Siting Chen, Yuxi Zhao, Ruoping Jiang

게시일 2026-06-28

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CC BY 4.0

원저자: Longhao Fan, Yiran Jiang, Siting Chen, Yuxi Zhao, Ruoping Jiang

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

개요: 턱의 재정렬과 "근육 스프링"

당신의 턱과 저작근(특히 얼굴 옆면에 있는 큰 근육인 교근)이 자동차의 복잡한 서스펜션 시스템과 같다고 상상해 보세요. 수년에 걸쳐 이 시스템은 당신의 특정 골격 구조에 맞춰 조정되었습니다. 만약 당신이 "III급" 골격 문제(흔히 말하는 무턱/주걱턱)를 가지고 있다면, 당신의 턱은 정상적인 위치와 다르게 놓여 있으며, 저작근은 그 위치에 적응하기 위해 늘어나거나 팽팽해진 상태일 것입니다.

**악교정 수술(Orthognathic surgery)**은 자동차의 프레임(턱뼈)을 떼어내어 더 곧은 새로운 위치로 옮기는 것과 같습니다. 연구자들이 던진 핵심 질문은 이것입니다: 우리가 프레임을 옮긴 후, 이 "서스펜션 스프링"(근육)에는 어떤 일이 벌어질까? 스프링이 다시 튀어 오를까요? 아니면 천천히 늘어날까요? 혹은 우리가 얼마나 크게 움직였느냐에 따라 다르게 행동할까요?

실험: 118명의 환자 추적 관찰

연구진은 주걱턱을 교정하기 위해 수술을 받은 118명의 환자를 조사했습니다. 이들은 세 가지 특정 시점에 3D 스캔(첨단 X-ray와 같은 기술)을 촬영했습니다:

수술 전 (T0): "수술 전" 모습.
수술 직후 (T1): "갓 교정된" 모습.
6~12개월 후 (T2): "안착된" 모습.

근육을 일일이 손으로 따라 그리는 방식(느리고 사람의 실수 가능성이 높음) 대신, 연구진은 **스마트한 컴퓨터 프로그램(AI)**을 사용하여 스캔 데이터에서 근육을 자동으로 찾아 측정했습니다. 그 후, 환자들이 근육의 움직임에 따라 자연스럽게 어떤 그룹으로 나뉘는지 확인하기 위해 **클러스터링(군집화)**이라는 통계적 방법을 사용했습니다.

발견: 두 가지 서로 다른 "근육 이야기"

연구 결과, 근육은 모두 똑같이 반응하지 않았습니다. 연구진은 근육 각도가 시간이 흐름에 따라 어떻게 변하는지에 따라 환자들을 두 개의 뚜렷한 그룹, 즉 "클러스터"로 나누었습니다.

그룹 1: "부드러운 조절자들 (Smooth Adjusters)"

무슨 일이 일어났나: 수술 중에 근육 각도는 여러 방향으로 변했습니다(어떤 것은 한 방향으로, 어떤 것은 반대로, 어떤 것은 그대로 유지됨). 하지만 수술이 끝난 후, 근육은 치유되는 과정에서 시계 방향으로 천천히 회전했습니다.
비유: 이것은 고무줄을 약간 늘렸다가 부드럽게 놓아주는 것과 같습니다. 고무줄은 격렬하게 저항하지 않고 새로운 편안한 위치로 천천히 자리 잡습니다.
특징: 이 환자들은 대개 처음부터 주걱턱이 덜 심했습니다. 외과의가 턱을 뒤로 이동시킨 거리도 짧았으며, 근육의 긴장을 줄이기 위한 특정 추가 절차인 하악각 성형술(Mandibular Angleplasty, MAP)(근육 긴장을 줄이기 위해 턱뼈 각도를 다듬는 것)을 받았을 가능성이 높았습니다.

그룹 2: "반동하는 자들 (Bouncy Backers)"

무슨 일이 일어났나: 수술 중에 근육은 강제로 시계 방향으로 회전되었습니다(조여짐). 하지만 수술 후, 근육은 그 상태를 유지하지 못했습니다. 치유되는 동안 반시계 방향으로 튕겨 나가며 회전했습니다.
비유: 고무줄을 아주 멀리까지 늘려 팽팽하게 잡고 있다고 상상해 보세요. 손을 놓으면 고-무줄은 반대 방향으로 툭 하고 튕겨 나갑니다. 이 그룹의 근육은 수술 중에 더 많은 긴장 상태에 있었던 것으로 보이며, 치유 과정에서 새로운 위치에 맞서 "반동"했습니다.
특징: 이 환자들은 주걱턱이 더 심했습니다. 외과의는 턱을 훨씬 더 멀리 뒤로 밀어내야 했고, 뼈의 분절을 더 공격적으로 회전시켜야 했습니다. 또한 근육 긴장을 완화해 주는 'MAP' 절차를 받을 확률이 낮았습니다.

안정성과의 연결 고리

가장 중요한 발견은 안정성에 관한 것이었습니다.

그룹 1 (부드러운 조절자들): 이들은 더 안정적인 교합을 얻었습니다. 턱이 교정된 새 위치에 더 잘 유지되었습니다.
그룹 2 (반동하는 자들): 이들은 더 많은 **재발(Relapse)**을 경험했습니다. 즉, 턱이 수술 전 원래의 위치로 다시 돌아가려는 경향을 보였습니다.

연구진은 수술 시 턱을 너무 많이 움직이거나, 근육 긴장을 풀어주는 절차(MAP) 없이 뼈를 너무 많이 회전시키면, 근육이 팽팽한 고무줄처럼 작용하여 턱을 다시 잡아당기게 된다고 제안합니다.

이 연구가 중요한 이유 (논문에 따르면)

이 논문은 모든 환자가 동일하지 않다는 결론을 내립니다. 근육의 반응은 다음 요소들에 달려 있습니다:

처음 시작할 때 주걱턱이 얼마나 심했는가.
턱을 얼마나 멀리 이동시켰는가.
근육 긴장을 완화하기 위해 턱 각도를 다듬었는가(MAP 절차 여부).

연구진은 3D 스캔을 통해 근육의 각도(MMFHS)를 측정하는 것이 대시보드의 경고등 역할을 할 수 있다고 제안합니다. 만약 근육 각도가 특정 방식(예: "반동하는 자" 패턴)으로 변한다면, 이는 턱이 다시 원래대로 돌아갈 위험이 높다는 것을 예측하는 지표가 될 수 있습니다.

한 문장 요약

이 연구는 AI를 사용하여 저작근이 턱 수술에 어떻게 반응하는지 관찰하였으며, 주걱턱이 심한 환자가 근육 완화 절차 없이 큰 폭의 턱 이동을 겪을 경우 근육이 "툭 하고 튕겨 나가는" 현상이 발생하여 턱이 원래대로 돌아가는 경향이 있는 반면, 증상이 덜하거나 추가적인 근육 완화 단계를 거친 환자들은 더 부드럽고 안정적인 결과를 얻는다는 것을 발견했습니다.

기술 요약: 골격성 III급 환자의 악교정 수술 후 교근 재배향 패턴

문제 제기
악교정 수술 후 교근(masseter muscle, MM)이 적응한다는 사실은 확립되어 있으나, 그 재배향의 구체적인 시간적 궤적은 여전히 불분명하다. 기존 연구들은 주로 작은 표본 크기에 의존하거나, 수술 전과 장기 수술 후 상태 간의 집단 평균 비교에 치중하여, 개별적인 역동적 변화를 가릴 가능성이 있었다. 또한, 특정 교근 재배향 패턴과 수술 전 기형의 심각도, 수술 변수, 그리고 수술 후 골격적 안정성 사이의 관계는 체계적으로 탐구되지 않았다. 본 연구는 골격성 III급 환자에서 나타나는 구별된 교근 재배향 패턴을 식별하고, 이들의 임상적 상관관계와 안정성에 미치는 영향을 평가하고자 한다.

연구 방법
본 연구는 대칭적인 골격성 III급 변형을 가진 성인 환자 118명을 대상으로 하는 후향적 설계를 채택하였다 (LeFort I 골절술 및 하악 과두 분할 골절술[BSSB] 시행, 하악 각 절제술[MAP] 및 첨단 성형술 포함 또는 제외).

데이터 수집: CBCT 또는 CT 스캔을 세 시점(수술 전(T0), 수술 직후(T1), 수술 후 6~12개월(T2))에서 수집하였다.
자동 분할: 모든 시점의 교근을 자동 분할하기 위해, CBCT/CT 영상에서 교근 분할에 대해 높은 정확도가 검증된 기검증 딥러닝 모델을 사용하였다.
특징 추출: 연속적인 단면의 기하학적 중심점에 주성분 분석(PCA)을 적용하여 교근의 장축을 맞추었다. 시상면에서 프랭크포트 수평선에 대한 교근 각도(MMFHS)를 계산하였다.
클러스터링 분석: 수술 중 간격(T1–T0) 동안의 MMFHS 변화와 수술 후 간격(T2–T1) 동안의 변화를 클러스터링 특징으로 사용하였다. 엘보우 방법(Elbow method)을 통해 최적의 클러스터 수( $k=2$ )를 결정한 후 K-평균 클러스터링 분석을 수행하였다. 안정성은 부트스트랩 재표본 추출(2,000회 반복)을 통해 평가하였다.
통계 분석: 클러스터 간 비교에는 t-test, Mann-Whitney U test, Chi-square test 또는 Fisher's exact test를 사용하였다. 수술 후 골격적 안정성 결과(T2)와 재발(T2–T1)을 비교하기 위해 기초 ANB, 하악 후퇴량, 근위부(PS) 및 원위부(DS) 분절의 특정 회전/수직 변위를 보정한 공분산 분석(ANCOVA)을 실시하였다.

주요 기여

새로운 방법론적 접근: 118명의 환자 코호트를 대상으로 수술 전, 수술 직후, 추적 관찰 단계에 걸친 교근 재배향의 3차원 정량적 분석을 위해 대규모 자동 딥러닝 분할 모델을 활용한 최초의 연구이다.
이질적 패턴의 식별: 비지도 학습 클러스터링을 사용하여 MMFHS의 두 가지 뚜렷하고 안정적인 재배향 궤적을 식별함으로써 집단 평균을 넘어섰다.
임상적 상관관계: 특정 재배향 패턴을 수술 전 기형의 심각도, 수술적 이동량(후퇴 및 회전), 그리고 하악 각 절제술(MAP)의 수행 능력과 연결하였다.
안정성 연관성: MMFHS 재배향 패턴과 표준 수술 변수와 독립적인 수술 후 골격적 안정성(특히 전방 하악 재발) 사이의 연관성을 확립하였다.

결과
두 가지 뚜렷한 재배향 패턴이 확인되었다:

클러스터 1 (n=56): 가변적인 수술 중 변화(시계 방향, 반시계 방향 또는 안정적 상태)를 보인 후, 수술 후 일관된 시계 방향 회전이 나타나는 것이 특징이다.
클러스터 2 (n=62): 수술 중 시계 방향 회전이 나타난 후, 수술 후 **반시계 방향 리바운드(rebound)**가 나타나는 것이 특징이다.

비교 결과:

수술 전 특성: 클uster 1 환자들은 Cluster 2에 비해 골격성 III급 변형이 덜 심각했다 (더 큰 ANB, 더 작은 SNB).
수술 변수: Cluster 2는 Cluster 1에 비해 유의하게 큰 하악 후퇴량(8.91 mm vs. 6.33 mm)과 근위 분절의 더 큰 시계 방향 회전(4.00° vs. 2.68°) 및 원위 분절의 변화를 보였다.
MAP 활용: 양측 MAP를 시행한 환자의 비율은 Cluster 2(8.1%)보다 Cluster 1(30.4%)에서 유의하게 높았다.
수술 후 안정성: 기초 ANB, 하악 후퇴량, 분절 회전을 보정한 후, Cluster 1은 Cluster 2(-2.55 mm)에 비해 유의하게 더 큰 수술 후 ANB 각도를 보였으며, 유의하게 적은 전방 하악 재발(-1.43 mm)을 나타냈다.

의의 및 주장
저자들은 악교정 수술 후 MMFHS의 재배향이 균일하기보다는 이질적이라고 주장한다. 연구는 이러한 뚜렷한 패턴이 수술 전 기형의 심각도, 수술적 골격 이동의 크기, 그리고 MAP의 수행 능력과 관련이 있음을 시사한다.

논문은 Cluster 2에서 관찰된 반시계 방향 리바운드가 더 큰 골격적 변위와 근위 분절(PS) 회전으로 인한 높은 수술 후 연조직 긴장도에 대한 반응일 수 있다고 가정한다. 반대로, Cluster 1의 시계 방향 회전은 골격성 I급과 유사한 기능적 표현형을 향한 유리한 적응적 재정렬을 나타내는 것일 수 있다.

저자들은 저작 연조직의 긴장과 근위 분절의 위치 관리가 수술 계획 시 매우 중요하다고 결론짓는다. 이들은 MMFHS가 수술 후 근육 적응 및 골격적 안정성을 나타내는 잠재적인 영상 마커 역할을 할 수 있다고 제안한다. 그러나 저자들은 이러한 결과가 탐색적임을 명시하며, 관찰된 관계는 상관관계일 뿐 인과관계가 아니므로 더 큰 규모의 다기관 코호트, 더 긴 추적 관찰 기간, 그리고 기능적 데이터(예: 근전도, 교합력)를 통한 추가 검증이 필요하다고 밝히고 있다.