JP2022530298A

JP2022530298A - Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法

Info

Publication number: JP2022530298A
Application number: JP2021540231A
Authority: JP
Inventors: サルティ、クリスティーナ; スタンニゲル、カイ; エルフェルス、ミヒャエル
Original assignee: デンツプライ・シロナ・インコーポレイテッド; シロナ・デンタル・システムズ・ゲーエムベーハー
Priority date: 2019-04-18
Filing date: 2020-04-17
Publication date: 2022-06-29
Also published as: CN113226184A; CN113226184B; US20220207794A1; EP3725229A1; WO2020212573A1

Abstract

本発明は、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法に関し、この方法は、患者顎（３ａ）の周りでＸ線源（４）及び検出器（５）を相対的に回転させることによって取得される、患者顎（３ａ）の少なくとも一部（Ｖ）の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を得るステップ（Ｓ１）を備え、この方法は、２次元Ｘ線画像（１）内の金属物体（６）を表す２Ｄマスク（７）又はサイノグラム（２）内の金属物体（６）を表す３Ｄマスクをそれぞれ生成するために、少なくとも訓練された人工知能アルゴリズムを使用することで、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）内の金属物体（６）を検出するステップ（Ｓ２）と、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）と、生成された２Ｄマスク（７）又は３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて３次元断層画像（８）を再構成するステップ（Ｓ４；Ｓ５）とを更に備えることを特徴とする。【選択図】図９ａ

Description

本発明は、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィ（ＤＶＴ）に関する。本発明は、より詳細には、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減（ＭＡＲ）の方法に関する。

Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィでは、患者顎の３次元（３Ｄ）断層画像が２次元（２Ｄ）Ｘ線画像に基づいて再構成される。患者の口内の金属充填物又はインプラントのような金属物体は、最終的な３次元断層画像内に金属アーチファクトを生じさせる可能性がある。金属アーチファクトは、図１に示されるように暗い又は明るいストライプとして現れる。これらのアーチファクトは、医療診断を複雑にする可能性がある。金属アーチファクトを低減する従来の方法が図３に示される。従来の方法では、最初に２次元Ｘ線画像を取得し、続いて、それを使用して、３次元（３Ｄ）断層画像を再構成する。その後、３次元断層画像の時間のかかる解析を通して２次元Ｘ線画像における金属物体の位置を決定する。金属物体の位置が分かると、続いて、２次元Ｘ線画像における金属アーチファクトが、古典的な画像処理によって補正される。最後に、金属アーチファクトが低減された３次元断層画像が、補正された２次元Ｘ線画像と補正されていない２次元Ｘ線画像とに基づいて再構成される。図２は、図１の金属アーチファクトが図３の方法によって低減された断層写真を示す。

多くの状況では、図６に示されるように、患者顎（３ａ）の一部（Ｖ）、即ち小体積だけが診断に関連している。この場合、患者顎（３ａ）のそのような小体積（Ｖ）だけが全ての角度から照射され、再構成される。患者顎（３ａ）の残りの部分は、全ての角度からは照射されず、取得される２次元Ｘ線画像の一部だけに見られ、再構成されない。これらの２次元Ｘ線画像は、図６に示されるように再構成される小体積（Ｖ）の外側に金属物体（６ａ）が存在する場合、そのような小体積（Ｖ）が金属物体（６ｂ）を１つも含んでいない場合であっても、図７に示されるように最終的な３次元断層画像において金属アーチファクトを生じさせる可能性がある。図８は、図７と同じ断面に対応する断層写真であり、図３に示されるような従来技術による金属アーチファクト低減方法で再構成されたものである。小体積（Ｖ）の外側にある金属物体（６ａ）によって生じる図７の金属アーチファクトは、図３に示される従来の金属アーチファクト低減方法では補正することができないため、従来の金属アーチファクト低減方法は確実ではない。

図３の従来の方法における上述の第１の再構成ステップを回避するため、及び、再構成される小体積（Ｖ）の外側に位置する金属物体（６ａ）によるアーチファクトを防止するために、金属物体の検出が２次元Ｘ線画像に対して直接実行され得る。この目的のために、２次元Ｘ線画像又は代替的にサイノグラムを解析することができる。２次元Ｘ線画像は、照射された３次元物体、例えば図４に示されるような患者顎の投影を表す。サイノグラムは、全ての角度で撮影されたこれらの投影が図５ａに示されるような投影のアレイに組み合わされるときに作成される。時間をかけて撮像された金属物体のトレースは、図５ａ及び５ｂに示されるように、サイノグラム内の曲線を画定する。２次元Ｘ線画像における金属物体の検出のために、閾値処理、エッジ検出のような古典的な画像処理方法が使用され得る。しかしながら、骨又は象牙質のような他の高密度構造により、金属物体の確実な検出を達成することは困難である。高密度構造は、誤って金属物体と認識されることがある。逆もまた起こり得、密度がより低い金属物体は検出されないことがある。そのような場合、２次元Ｘ線画像の古典的な画像処理に基づく金属アーチファクト低減は、確実には達成されない可能性がある。

２次元Ｘ線画像では、金属物体が位置する場所において、アーチファクトのない３Ｄ断層画像を再構成するためのデータが一般に欠落している。国際公開第２０１８／１２６３９６号に開示されている手法では、データが欠落している２次元Ｘ線画像を補足するために人工知能が使用される。欠落データを含む場所は、最初に閾値処理によって決定され、続いて、訓練された人工知能で補足されて、金属アーチファクトが低減された３次元断層画像が再構成される。しかしながら、この手法もまた、閾値処理の使用を含む上述した古典的な画像処理技法の欠点を有する傾向がある。

本発明の目的は、従来技術の上述の欠点を克服し、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法を提供することである。

この目的は、請求項１に記載の金属アーチファクト低減方法及び請求項１０に記載のＸ線歯科ボリューム断層撮影システムによって達成される。従属請求項の主題は、更なる発展形態に関する。

本発明は、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法を提供する。方法は、患者顎の周りでＸ線源及び検出器を相対的に回転させることによって取得される、患者顎の少なくとも一部の２次元Ｘ線画像又はサイノグラムを得るステップと、２次元Ｘ線画像内の金属物体を表す２Ｄマスク又はサイノグラム内の金属物体を表す３Ｄマスクをそれぞれ生成するために、訓練された人工知能アルゴリズムを使用することで、２次元Ｘ線画像又はサイノグラム内の金属物体を検出するステップと、２次元Ｘ線画像又はサイノグラムと、生成された２Ｄマスク又は３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて３次元断層画像を再構成するステップとを備える。

本発明の主な有利な効果は、訓練された人工知能アルゴリズムによって生成される２Ｄ／３Ｄマスクを使用することで、２ＤＸ線画像又はサイノグラムを直接かつ単独で解析することによって金属物体をより確実に検出することができる点である。これにより、金属物体を有する３Ｄ断層画像を最初に再構成して解析する必要がなくなるため、処理時間が比較的短縮することができ、処理負荷を比較的軽減することができる。従って、金属アーチファクトが低減された３Ｄ断層画像を再構成する速度が向上した。本発明の別の主な有利な効果は、再構成されるボリューム内にない金属物体を確実に検出することができ、これらの金属物体によって生じる金属アーチファクトを低減することができる点である。従って、本発明の金属アーチファクト低減方法は、再構成されるボリュームのサイズから独立して、改善された断層画像品質を有する。本発明の別の主な有利な効果は、人工知能アルゴリズムが、患者顎又は較正体を様々な角度で撮影した２ＤＸ線画像を含む実／仮想データの助けを借りて継続的に訓練され得るため、金属物体を検出するための２Ｄ／３Ｄマスクの生成が、そのような訓練を通して相応に改善され得る点である。これにより、医療診断をより容易にすることができる。

本発明によれば、３次元断層画像は２つの代替方法で再構成され得る。第１の代替方法では、方法は、生成された２Ｄマスク又は３Ｄマスクをそれぞれ用いて２次元Ｘ線画像又はサイノグラムを補正するステップを更に備え、再構成ステップにおいて、補正された２次元Ｘ線画像又は補正されたサイノグラムに基づいて３次元断層画像が再構成される。第２の代替方法では、再構成ステップにおいて、３次元断層画像が、最初に得られた２次元Ｘ線画像又はサイノグラムと、生成された２Ｄマスク又は３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて再構成される。

本発明によれば、２Ｄ／３Ｄマスクは、好ましくは２Ｄ／３Ｄバイナリマスクである。代替的に、確率マスク又は信頼マスクが使用され得る。

本発明によれば、２次元Ｘ線画像又はサイノグラムは、古典的な画像処理によって補正され得る。代替的に、２次元Ｘ線画像を補正するために別の人工知能アルゴリズムが使用され得る。この人工知能アルゴリズムは、異なる患者顎から取得された２次元Ｘ線画像データを用いて訓練され得る。

本発明によれば、３次元断層画像の再構成は、金属物体が最終的な３次元断層画像に存在しないように、補正された２次元Ｘ線画像又は補正されたサイノグラムだけに基づき得る。代替的に、３次元断層画像の再構成は、金属物体が３次元断層画像内に存在するように、補正されていない２次元Ｘ線画像又は補正されていないサイノグラムに更に基づくことができる。

本発明によれば、人工知能アルゴリズムは、データ対を使用することで訓練され、各対は、２次元Ｘ線画像と、関連する２次元Ｘ線画像における任意の金属物体の位置を表す関連する２Ｄマスクとから構成される。代替的に、人工知能アルゴリズムは、サイノグラム及び関連する３Ｄマスクを用いて訓練され得る。２次元Ｘ線画像は、Ｘ線源及び検出器が患者顎の周りを回転することによって生成される。訓練に使用される２Ｄマスク又は３Ｄマスクは、２次元Ｘ線画像又はサイノグラムにおける金属物体の位置を通して得られる。それらを得る１つの方法は、金属アーチファクトが補正されていない３次元断層画像を（例えば、閾値処理又は他の画像処理技法によって）解析し、続いて、発見されたマスクを（例えば、順投影を用いて）２次元Ｘ線画像又はサイノグラムにトランスファすることによるものである。代替的に、訓練ステップで使用される２Ｄマスク及び／又は３Ｄマスクは、金属アーチファクトが補正されていない２次元Ｘ線画像及び／又はサイノグラムから手動で生成され得る。

本発明によれば、得られることとなる２次元Ｘ線画像又はサイノグラムは、患者顎全体に限定されるものではなく、小体積のような患者顎の一部にも対応し得る。そのような小体積は、位置、サイズ、及び形状が異なり得る。金属アーチファクト低減方法は、小体積に金属物体がなく、患者顎が小体積の外側に１つ又は複数の金属物体を含む場合であっても、任意の小体積に適用され得る。

本発明はまた、Ｘ線ユニット及び断層撮影再構成ユニットを有するＸ線歯科ボリューム断層撮影システムを提供する。Ｘ線ユニットは、患者顎の周りでＸ線源及び検出器を相対的に回転させることにより、患者顎の少なくとも一部、即ち小体積の２次元Ｘ線画像又はサイノグラムを取得するための取得手段を有する。検査される患者顎の部分は、ユーザによって選択され、それに基づいて照射されるため、患者の過剰摂取を防ぐことができる。断層撮影再構成ユニットはまた、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減のための本発明による方法を実行する画像処理手段を有する。

以下の説明では、例示的な実施形態を使用し、図面を参照することで、本発明をより詳細に説明する。

従来技術による金属アーチファクトを有する断層写真である。図３に示されるような従来技術による金属アーチファクト低減方法を用いて再構成された、図１と同じ断面に対応する断層写真である。従来技術による金属アーチファクト低減方法のステップを示すフローチャートである。本発明によるＸ線ユニットで取得された２次元Ｘ線画像である。本発明によるＸ線ユニットで取得された２次元Ｘ線画像のサイノグラムである。垂直方向に沿って見たときの、図５ａのサイノグラムの断面図である。本発明によるＸ線歯科ボリューム断層撮影システムのＸ線ユニットの概略的な断面上面図である。再構成されたボリュームの外側にある金属物体によって生じた金属アーチファクトを有する従来技術による断層写真である。図３に示されるような従来技術による金属アーチファクト低減方法を用いて再構成された、図７の同じ断面に対応する断層写真である。本発明の第１の代替実施形態による金属アーチファクト低減方法のステップを示すフロー図である。本発明の第２の代替実施形態による金属アーチファクト低減方法のステップを示すフロー図である。本発明によるマスクを生成するための人工知能アルゴリズムを訓練するために使用されるデータ対を例示しており、データ対は、２次元Ｘ線画像と、関連する２Ｄマスクとを含む。本発明による金属アーチファクト低減方法を用いて再構成された、図７と同じ断面に対応する断層写真である。

図面に示される参照番号は、以下に列挙される要素を示し、例示的な実施形態の後続の説明において参照される。
１：２ＤＸ線画像
２：サイノグラム
３：患者
３ａ：患者顎
４：Ｘ線源
５：検出器
６：金属物体
６ａ：金属物体（小体積（ｖ）の外側）
６ｂ：金属物体（小体積（ｖ）の内側）
７：２Ｄマスク
８：３Ｄ断層画像
９：Ｘ線ユニット
Ｖ：患者顎（３ａ）の一部又は小体積

図６は、本発明の一実施形態によるＸ線ユニット（９）を示す。Ｘ線ユニット（９）は、患者顎（３ａ）の周りでＸ線源（４）及び検出器（５）を相対的に回転させることにより、患者顎（３ａ）の少なくとも一部（Ｖ）、即ち小体積の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を取得するための取得手段を有する。Ｘ線ユニット（９）は、本発明によるＸ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法を実行するように構成された画像処理手段を有する断層撮影再構成ユニットに接続可能である。Ｘ線ユニット（９）及び断層撮影再構成ユニットは共に、本発明によるＸ線歯科ボリューム断層撮影システムを構成する。

図９ａは、本発明の第１の代替実施形態によるＸ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法のステップ（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４）を示す。

第１のステップ（Ｓ１）では、患者顎（３ａ）の少なくとも一部（Ｖ）の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）が、Ｘ線ユニット（９）の取得手段から得られる。第２のステップ（Ｓ２）では、それぞれ、２次元Ｘ線画像（１）内の金属物体（６）を表す２Ｄマスク（７）又はサイノグラム（２）内の金属物体（６）を表す３Ｄマスクのいずれかを生成する、訓練された人工知能アルゴリズムを使用することで、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）内の金属物体（６）が検出される。加えて、検出を最適化するために、オプションで、古典的アルゴリズムから得られた他の２Ｄマスク又は３Ｄマスクが、訓練された人工知能アルゴリズムによって生成されるものと組み合わせて使用され得る。第３のステップ（Ｓ３）では、２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）は、少なくとも、生成された２Ｄマスク（７）又は３Ｄマスクを用いてそれぞれ補正される。この補正は、古典的な画像処理によって実行され得る。代替的に、補正は、別の訓練された人工知能アルゴリズムによって実行され得る。ステップ（Ｓ４）では、補正された２次元Ｘ線画像（１）又は補正されたサイノグラム（２）に基づいて３次元断層画像（８）が再構成される。代替的に、３次元断層画像（８）の再構成は、金属物体（６）が存在する場合には、金属物体（６）もまた３次元断層画像（８）に示されるように、補正された２次元Ｘ線画像（１）及び補正されていない２次元Ｘ線画像（１）又は補正されたサイノグラム（２）及び補正されていないサイノグラム（２）に基づき得る。

図９ｂは、本発明の第２の代替実施形態によるＸ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法のステップ（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ５）を示す。第２の代替実施形態では、第３のステップ（Ｓ３）が省かれる。そして、３次元断層画像（８）が、最初に得られた２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）と、生成された２Ｄマスク（７）又は３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて再構成される。

比較のために、図７には、再構成された小体積（Ｖ）の外側にある金属物体（６ａ）によって生じた金属アーチファクトを有する従来技術による断層写真が示されている。図１１は、本発明による金属アーチファクト低減方法を用いて再構成された、図７と同じ断面に対応する断層写真を示す。

人工知能アルゴリズムは、データ対を使用することで訓練される。続く説明において、プライム記号を有する参照符号は、プライム記号を有さない要素と同様の要素であるが、方法の訓練ステップにおいて使用されている要素を示す。各データ対は、２次元Ｘ線画像（１’）と、関連する２次元Ｘ線画像（１’）内の任意の金属物体（６’）の２Ｄ位置を表す関連する２Ｄマスク（７’）とを含む。代替的に、各データ対は、サイノグラム（２’）と、サイノグラム（２’）内の任意の金属物体（６’）の３Ｄ位置を表す関連する３Ｄマスクとを含む。ここにおいて、データ対の２次元Ｘ線画像（１’）及びサイノグラム（２’）は、好ましくは任意の患者（３’）の患者顎（３ａ’）全体に対応し、Ｘ線源（４’）及び検出器（５’）が好ましくは完全に患者顎（３ａ’）の周りを相対的に回転することによって生成されたものである。訓練ステップで使用される２Ｄマスク（７’）及び３Ｄマスクは、金属アーチファクトが補正されていない３次元断層画像（８’）を解析することによって得られ得る。例えば、訓練に使用される２Ｄマスク（７’）及び／又は３Ｄマスクは、解析ステップで得られる副産物として、図３の従来技術の方法から得られ得る。代替的に、訓練ステップで使用される２Ｄマスク（７’）及び／又は３Ｄマスクは、金属アーチファクトが補正されていない２次元Ｘ線画像（１’）及び／又はサイノグラム（２’）から手動で生成され得る。

別の実施形態では、断層撮影再構成ユニットは、２Ｄマスク（７）及び３Ｄマスクを生成するための訓練された人工知能アルゴリズムを検索するための入力手段を有する。入力手段は、データ検索のためにネットワークなどに接続され得るワイヤレス接続又はワイヤード接続であり得る。

別の実施形態では、取得手段は、それぞれ異なるボリュームを有する患者顎（３ａ）の複数の異なる部分（Ｖ）のうちの１つに対応する２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）をユーザ選択的に取得するように構成される。ユーザは、照射される部分（Ｖ）を選択し、そのサイズを調整することができる。

別の実施形態では、方法は、コンピュータベースのＸ線歯科ボリューム断層撮影システムに、Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減方法の上述したステップを実行させるためのコードを有するコンピュータ読取可能なプログラムの形態で提供される。

別の実施形態では、コンピュータ読取可能なプログラムは、コンピュータ読取可能な記憶装置に記憶される。

Claims

Ｘ線歯科ボリュームトモグラフィにおける金属アーチファクト低減の方法であって、
患者顎（３ａ）の周りでＸ線源（４）及び検出器（５）を相対的に回転させることによって取得される、前記患者顎（３ａ）の少なくとも一部（Ｖ）の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を得るステップ（Ｓ１）
を備え、
前記方法は、
前記２次元Ｘ線画像（１）内の金属物体（６）を表す２Ｄマスク（７）又は前記サイノグラム（２）内の前記金属物体（６）を表す３Ｄマスクをそれぞれ生成するために、少なくとも訓練された人工知能アルゴリズムを使用することで、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）内の前記金属物体（６）を検出するステップ（Ｓ２）と、
前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）と、生成された２Ｄマスク（７）又は前記３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて３次元断層画像（８）を再構成する再構成ステップ（Ｓ４；Ｓ５）と
を更に備えることを特徴とする、方法。
前記再構成ステップ（Ｓ５）において、前記３次元断層画像（８）が、最初に得られた前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）と、生成された前記２Ｄマスク（７）又は前記３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて再構成されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
少なくとも前記生成された２Ｄマスク（７）又は前記３Ｄマスクをそれぞれ用いて前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）を補正する補正ステップ（Ｓ３）を更に備え、前記再構成ステップ（Ｓ４）において、前記補正された２次元Ｘ線画像（１）又は前記補正されたサイノグラム（２）に基づいて前記３次元断層画像（８）が再構成される、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
前記補正ステップ（Ｓ３）において、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）が古典的な画像処理によって補正されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
前記補正ステップ（Ｓ３）において、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）が、別の訓練された人工知能アルゴリズムによって補正されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
前記再構成ステップ（Ｓ４）において、前記３次元断層画像（８）の前記再構成が、前記補正された２次元Ｘ線画像（１）及び前記補正されていない２次元Ｘ線画像（１）、又は前記補正されたサイノグラム（２）及び前記補正されていないサイノグラム（２）に更に基づくことを特徴とする、請求項３乃至５のいずれか一項に記載の方法。
データ対を使用することで前記人工知能アルゴリズムを訓練する訓練ステップを更に備え、各データ対は、２次元Ｘ線画像（１’）と、関連する前記２次元Ｘ線画像（１’）内の任意の金属物体（６’）の位置を表す関連する２Ｄマスク（７’）とを含むか、又は各データ対は、サイノグラム（２’）と、前記サイノグラム（２’）内の任意の金属物体（６’）の前記位置を表す関連する３Ｄマスクとを含み、前記データ対の前記２次元Ｘ線画像（１’）及び前記サイノグラム（２’）は、１つ又は複数の患者（３’）の患者顎（３ａ’）の部分又は全体に対応し、Ｘ線源（４’）及び検出器（５’）によって又はシミュレーション技法によって生成されており、複数の視野角をカバーし、前記データ対のうちの少なくとも１つが、少なくとも１つの金属物体（６）を備えることを特徴とする、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
前記訓練ステップで使用される前記２Ｄマスク（７’）又は前記３Ｄマスクが、金属アーチファクトが補正されていない３次元断層画像（８’）を解析することによって生成されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
得られた前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）が、金属物体（６）がない又は少なくとも１つの金属物体（６ｂ）を含む前記患者顎（３ａ）の部分（Ｖ）に対応し、前記患者顎（３ａ）の残りの部分が少なくとも１つの金属物体（６ａ）を含むことを特徴とする、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
Ｘ線歯科ボリューム断層撮影システムであって、
患者顎（３ａ）の周りで完全にＸ線源（４）及び検出器（５）を相対的に回転させることによって、前記患者顎（３ａ）の少なくとも一部（Ｖ）の２次元Ｘ線画像（１）又はサイノグラム（２）を取得するように構成された取得手段を備えるＸ線ユニット（９）と、
前記取得手段によって取得された前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）内の金属物体（６）を検出するように構成された画像処理手段を備える断層撮影再構成ユニットと
を備え、前記Ｘ線歯科ボリューム断層撮影システムは、前記画像処理手段が、
前記２次元Ｘ線画像（１）内の前記金属物体（６）を表す２Ｄマスク（７）又は前記サイノグラム（２）内の前記金属物体（６）を表す３Ｄマスクをそれぞれ生成する、訓練された人工知能アルゴリズムを使用することで、前記金属物体（６）を検出することと、
２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）と、生成された前記２Ｄマスク（７）又は前記３Ｄマスクとにそれぞれ基づいて、３次元断層画像（８）を再構成することと
を行うように更に構成されていることを特徴とする、システム。
画像処理手段が、最初に得られた前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）と、生成された前記２Ｄマスク（７）又は前記３Ｄマスクとに基づいて前記３次元断層画像（８）を再構成するように更に構成されていることを特徴とする、請求項１０に記載のシステム。
画像処理手段が、
前記生成された２Ｄマスク（７）又は前記３Ｄマスクをそれぞれ用いて、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）を補正することと、
前記補正された２次元Ｘ線画像（１）又は前記補正されたサイノグラム（２）に基づいて前記３次元断層画像（８）を再構成することと
を行うように更に構成されていることを特徴とする、請求項１０に記載のシステム。
前記画像処理手段が、古典的な画像処理によって、前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）を補正するように更に構成されていることを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
前記画像処理手段が、別の訓練された人工知能アルゴリズムによって前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）を補正するように更に構成されていることを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
前記画像処理手段が、前記補正された２次元Ｘ線画像（１）及び前記補正されていない２次元Ｘ線画像（１）、又は前記補正されたサイノグラム（２）及び前記補正されていないサイノグラム（２）に基づいて前記３次元断層画像（８）を再構成するように更に構成されていることを特徴とする、請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載のシステム。
断層撮影再構成ユニットが、前記訓練された人工知能アルゴリズムを検索するための入力手段を有することを特徴とする、請求項１０乃至１５のいずれか一項に記載のシステム。
前記取得手段が、異なるボリュームを有する前記患者顎（３ａ）の複数の異なるユーザ選択可能かつ調整可能な部分のうちの１つに対応する前記２次元Ｘ線画像（１）又は前記サイノグラム（２）を、ユーザ選択可能かつ調整可能に取得するように構成されていることを特徴とする、請求項１０乃至１６のいずれか一項に記載のシステム。
コンピュータベースのＸ線歯科ボリューム断層撮影システムに、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコードを備えるコンピュータ読取可能なプログラム。
請求項１８に記載のコンピュータ読取可能なプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶装置。