KR101730696B1 - 표면 스캔 정보를 이용한 3차원 치과용 x 레이 데이터 세트로부터의 아티팩트의 감소 및 제거 - Google Patents

Abstract

환자의 치아의 x 레이 이미지로부터 x 레이 반사성 재료들에 의해 야기되는 아티팩트들을 제거하기 위한 시스템이 개시된다. 시스템은 x 레이 소스, 수 개의 x 레이 이미지를 캡처하는 x 레이 검출기, 및 환자의 치아의 표면 스캔을 캡처하는 표면 스캐너를 포함한다. 이미지 프로세서는 광학적 표면 데이터 및 CT 볼륨 데이터로부터 3차원 모델들을 생성한다. 모델들은 동일한 스케일 및 배향을 갖도록 크기 조정 및 배향된 다음, 결합 데이터 세트를 생성하도록 오버레이된다. 표면 모델 내의 환자의 치아의 표면을 넘어서 연장되는 데이터 포인트들이 식별되고, 그들이 아티팩트인 것으로 판정되는 경우에는 제거될 수 있다. 그러면, 아티팩트가 감소된 CT 모델이 디스플레이된다.

Description

표면 스캔 정보를 이용한 3차원 치과용 x 레이 데이터 세트로부터의 아티팩트의 감소 및 제거{REDUCTION AND REMOVAL OF ARTIFACTS FROM A THREE-DIMENSIONAL DENTAL X-RAY DATA SET USING SURFACE SCAN INFORMATION}

본 특허 출원은 2010년 4월 20일에 출원되고, 발명의 명칭이 "표면 스캔 정보를 이용한 3차원 치과용 x 레이 데이터 세트로부터의 아티팩트의 감소 및 제거(REDUCTION AND REMOVAL OF ARTIFACTS FROM A THREE-DIMENSIONAL DENTAL X-RAY DATA SET USING SURFACE SCAN INFORMATION)"인 미국 특허 가출원 제61/326,031호의 우선권을 주장하며, 그것의 전체 내용이 참조에 의해 여기에 포함된다.

본 발명은 치과용 이미징 기술(dental imaging technology)에 관한 것이다. 더 구체적으로는, 본 발명은 x 레이 및 표면 스캐닝 기술 둘다를 이용하여 환자의 치아의 3차원 이미지를 재구성하는 것에 관한 것이다.

CT(computed tomography)를 이용하여 대상의 3차원 디지털 표현을 생성하기 위해 x 레이 기술이 이용될 수 있다. 그러나, 금속 및 다른 개체들은 그것이 없었다면 인체 조직을 관통하여 x 레이 검출기에 의해 검출되었을 x 레이들을 반사시킬 수 있다. 이러한 반사는 원하지 않는 아티팩트들이 캡처된 데이터 세트 내에 나타나게 할 수 있다. 이러한 효과는 환자의 입 안에 금속 충전재 또는 브레이스들(braces)과 같은 외부 물질들이 종종 장착되는 치과용 이미징에서 특히 일반적이다.

단순하게 말해서, x 레이 데이터와 비-x 레이 데이터를 "결합(combining)"함으로써 아티팩트들이 x 레이 데이터로부터 제거되는 몇몇 종래기술의 시스템이 존재한다. 그러나, 본 발명자들에 의해 가장 잘 알려져 있는 바와 같이, 그러한 시스템들은 아티팩트들을 제거 또는 감소하는 것 외에, 원하는 이미지 데이터도 상당량 제거한다.

미국 특허 공개 제2010/0124367호는 "x 레이 데이터 세트를 금속 아티팩트들을 전혀 갖지 않는 턱의 광학적 이미지와 융합"하는 것에 의해 x 레이 데이터로부터 아티팩트들이 제거될 수 있음을 제안하였다. 그러나, 아티팩트들이 어떻게 제거될 것인지에 관한 상세는 제공되지 않았고, '367 공개공보에 개시된 "융합"은 데이터를 결합하기 전에 화면 상의 레지스트레이션 포인트들(registration points) 또는 다른 수동 수단을 식별할 것을 요구하는 사전 배치 기법(pre-positioning technique)을 이용한다. 이러한 사전 배치는 2개의 데이터 세트를 결합하는 작업을 완전 자동 방법보다는 상당히 더 쉽게 하지만, 그 방법은 수동 개입을 요구한다. 즉, x 레이 기사, 치과의사 또는 다른 치의학 전문가가 화면 상의 이미지들을 수동으로 조작해야만 한다.

미국 특허 제6,671,529호는 환자의 치아의 레이저 표면 스캔들과 3차원 CT 데이터를 결합함으로써 합성 두개골 모델을 생성하는 방법을 기술한다. '529 특허에서, 치아들은 CT 모델로부터 완전하게 제거되고, 환자의 치아의 표면 스캔 데이터만으로 대체된다.

미국 특허 제7,574,025호는 환자의 치아의 네거티브 임프레션 템플릿(negative impression template)에 의해 (CT 또는 MRI와 같은) 3차원 모델로부터 아티팩트들을 제거하는 방법을 기술한다. '025 특허에서, 네거티브 임프레션 템플릿은 환자의 치아의 캐스트(cast)이다. 제1 모델은 네거티브 임프레션 템플릿이 환자의 입 안에 위치되어 있는 동안 생성된다. 네거티브 임프레션 템플릿만의 제2 모델은 제1 모델과 동일한 이미징 기술을 이용하여 생성된다. 제1 디지털 이미지로부터의 복셀들이 제2 디지털 이미지로부터의 대응 복셀들에 대해 대체되어, 아티팩트가 없는 환자의 치아의 모델을 생성한다.

원하는 CT 이미지 데이터의 상당 부분을 제거하거나, 복수의 x 레이로부터의 데이터를 대체하거나, 데이터 세트들의 수동 사전 배치를 요구하지 않는, x 레이 데이터로부터 아티팩트들을 제거하는 개선된 방법 및 시스템을 가지면 유용할 것이다.

일 실시예에서, 본 발명은 CT 및 표면 스캐닝 데이터 둘다를 이용하여 환자의 치아를 포함하는 3차원 디지털 표현을 생성하기 위한 시스템을 제공한다. 시스템은 수 개의 x 레이 이미지를 캡처하기 위해 이용되는 x 레이 소스 및 x 레이 검출기를 포함한다. 이미지들은 이미지 처리 시스템에 전송되고, 거기에서 그들은 환자의 치아의 3차원 CT 모델을 구성하기 위해 이용된다. 시스템은 또한 환자의 치아의 표면의 형상 및 텍스처를 표현하는 데이터를 캡처하는 (레이저 또는 구조화된 광 스캐닝 시스템(structured light scanning system)과 같은) 표면 스캐너를 포함한다. 표면 데이터도 이미지 처리 시스템에 전송되고, 거기에서 환자의 치아의 표면의 3차원 모델을 구성하기 위해 이용된다. 다음으로, 이미지 처리 시스템은 표면 모델 및 CT 모델을 크기 조정 및 배향하여, 두 모델이 동일한 스케일 및 배향을 갖게 한다.

일부 실시예들에서, 다음으로, 표면 모델은 CT 모델 상에 오버레이된다. 이것은 수동 개입을 요구하지 않고서 달성된다. 다음으로, 본 실시예의 시스템은 CT 모델 내에서 오버레이된 표면 모델을 넘어서 연장되는 임의의 데이터 포인트들을 검출함으로써 CT 모델 내의 아티팩트들을 검출한다. 표면 모델을 넘어서 연장되는 데이터 포인트들은 아티팩트들인 것으로 간주되고, 이미지 처리 시스템은 CT 모델로부터 아티팩트 데이터 포인트들을 제거한다. 다른 실시예들에서, CT 모델 내에서 표면 모델을 넘어서 연장되는 임의의 데이터 포인트들은 그들이 아티팩트들인지를 판정하기 위해 처리된다. 다음으로, 아티팩트로서 식별된 처리된 데이터 포인트들은 CT 모델로부터 제거되다. 일부 실시예들에서, 아티팩트 데이터 포인트들이 식별되고 CT 모델로부터 제거된 후, 오버레이된 표면 데이터가 제거되어, 3차원 CT 모델만을 남긴다.

일부 실시예들에서, 표면 모델은 CT 투사 데이터(projection data)와 동일한 2차원(2D) 포맷으로 투사 데이터를 생성하도록 전방 투사된다(forward projected). 전방 투사된 데이터가 CT 투사 데이터와 결합되어 금속 및 치아의 영역들을 식별하고, 재구성된 CT 이미지들로부터 금속의 효과들을 제거하기 위한 CT 재구성을 허용한다. 다시, 이것은 2개의 데이터 세트를 서로에 대해 수동으로 사전 배치할 것을 요구하지 않고서 달성된다.

본 발명의 다른 양상들은 상세한 설명 및 첨부 도면들을 고찰해보면 분명해질 것이다.

도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미징 시스템의 컴포넌트들을 도시한 블록도이다.
도 1b는 도 1a의 시스템에서 이용되는 원추형 빔 CT 스캐닝 시스템의 도면이다.
도 2는 CT 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위해 도 1a의 시스템을 이용하는 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 CT 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위해 도 1a의 시스템을 이용하는 제2 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 4는 CT 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위해 도 1a의 시스템을 이용하는 제3 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 도 1a의 x 레이 검출기에 의해 캡처되는 CT 데이터의 슬라이스의 이미지이다.
도 6은 이미징 아티팩트들을 갖는 환자의 치아 및 턱의 필터링되지 않은 CT 모델의 사시도이다.
도 7은 도 1a의 표면 스캐너에 의해 캡처되는 환자의 치아의 표면 모델의 평면도이다.
도 8은 도 3의 CT 데이터의 슬라이스 상에 오버레이된 도 5의 표면 모델로부터의 평면 실루엣의 이미지이다.
도 9는 이미징 아티팩트들이 제거된, 도 4의 CT 모델의 사시도이다.

본 발명의 임의의 실시예들을 상세하게 설명하기 전에, 본 발명은 그것의 응용에 있어서 이하의 설명에 제시되거나 이하의 도면들에 도시된 컴포넌트들의 배열 및 구성의 상세로 한정되지 않음을 이해해야 한다. 본 발명은 다른 실시예들이 가능하고, 다양한 방식으로 실시되거나 수행될 수 있다.

도 1a는 환자의 치아의 3차원 디지털 CT 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위한 시스템의 컴포넌트들을 도시하는 블록도이다. 시스템은 환자의 턱과, 다른 안면 뼈 및 조직의 3차원 디지털 모델들을 생성하기 위해서도 이용될 수 있다. 시스템은 x 레이 소스(101) 및 x 레이 검출기(103)를 포함한다. x 레이 소스(101)는 환자의 치아를 향해 x 레이들을 투사하도록 위치된다. x 레이 검출기(103)는 환자의 치아의 반대측에, 즉 환자의 구강 내에 또는 환자의 머리의 반대쪽에 위치된다. x 레이 소스(101)로부터의 x 레이들은 환자의 조직에 의해 다르게 감쇠되고, x 레이 검출기(103)에 의해 검출된다.

x 레이 검출기(103)는 이미지 처리 시스템(105)에 접속된다. x 레이 검출기(103)에 의해 캡처되는 데이터는 환자의 치아의 3차원 CT 모델을 생성하기 위해 이미지 처리 시스템에 의해 이용된다. 그러한 것으로서, 일 실시예에서, x 레이 소스(101) 및 x 레이 검출기(103)는 도 1b에 도시된 바와 같이 x 레이 이미지 데이터를 수집하기 위해 환자의 머리 주위를 회전하는 원추형 빔 스캐닝 CT 시스템의 일부분이다. 하나의 그러한 스캐닝 시스템의 예가 2010년 2월 4일자로 출원된 미국 특허 출원 제12/700,028호에 기술되어 있고, 그것의 전체 내용이 참조에 의해 여기에 포함된다. '028 출원은 움직임 정정에 관한 것이지만, 이미징 컴포넌트들, 즉 회전가능한 c-아암 상에 탑재된 센서 및 소스는 여기에 기술되는 기법들에 적용가능하다.

도 1a에 도시된 시스템은 또한 표면 스캐닝 이미징 시스템(107)을 포함한다. 표면 스캐닝 시스템(107)은 환자의 치아의 표면 텍스처, 크기 및 기하학적 형상에 관한 데이터를 캡처한다. 다음으로, 캡처된 표면 데이터는 이미징 처리 시스템(105)에 전송되고, 거기에서 환자의 치아의 3차원 표면 모델을 생성하기 위해 이용된다. 일부 실시예들에서, 표면 스캐닝 이미징 시스템은 레이저 소스(107A) 및 레이저 센서 또는 디지털 카메라(107B)를 포함하는 것과 같은 레이저 송수신기 시스템을 포함한다. 레이저 소스는 환자의 치아의 표면 전체에 걸쳐 레이저 라인을 스캐닝한다. 센서 또는 카메라는 투사된 라인의 이미지들을 캡처한다. 이미지 처리 시스템(105)은 레이저 라인이 환자의 치아 전체에 걸쳐 스캐닝될 때, 센서 또는 카메라의 관점으로부터 그것의 형상이 어떻게 달라지는지를 분석한다. 다음으로, 이 데이터는 환자의 치아의 3차원 표면 모델을 생성하기 위해 이용된다.

도 1a의 이미지 처리 시스템(105)은 컴퓨터 명령어들을 실행하기 위한 프로세서(109), 및 x 레이 검출기(103) 및 표면 스캐닝 시스템(107)으로부터 전송된 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 메모리(111)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 이미지 처리 시스템은 이미지 처리 소프트웨어를 실행하는 하나 이상의 데스크탑 컴퓨터를 포함한다. 다른 실시예들에서, 이미지 처리 시스템(105)은 x 레이 검출기(103) 및 표면 스캐닝 시스템(107)으로부터 수신된 이미지 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 디바이스이다. x 레이 검출기(103) 및 표면 스캐닝 이미징 시스템(107)에 의해 캡처된 데이터와, 처리된 볼륨 데이터(volumetric data)는 디스플레이(113)에 디스플레이된다.

도 2는 도 1a의 시스템이 환자의 치아의 CT 모델을 생성하고 환자의 치아의 CT 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위해 어떻게 이용될 수 있는지에 대한 한 방법을 도시하는 흐름도이다. 시스템은 환자의 치아의 원추형 빔 CT(CBCT) 이미지 데이터를 캡처하는 것에 의해 시작한다 (단계(201)). 이것은 x 레이 소스(101) 및 x 레이 검출기(103)를 환자의 머리 주위에 회전시켜서, 환자의 치아의 수 개의 x 레이 이미지를 수집하는 것에 의해 행해진다. 다음으로, 캡처된 데이터는 환자의 치아의 3차원 CT 모델을 생성하기 위해 이용된다 (단계(203)). 표면 스캐닝 시스템(107)은 광학적 표면 데이터를 캡처하기 위해 이용되고 (단계(205)), 다음으로 이미지 처리 시스템(105)은 환자의 치아의 3차원 표면 모델을 생성하기 위해 그것을 이용한다 (단계(207)). 다양한 실시예들에서, 표면 데이터는 CT 이미지가 캡처되기 전에 또는 캡처된 후에 캡처될 수 있다. 마찬가지로, CT 데이터는 표면 데이터가 표면 스캐닝 시스템(107)에 의해 캡처되기 전에 또는 캡처된 후에 (단계(205)) 이미지 처리 시스템에 의해 처리될 수 있다 (단계(203)).

CT 모델 및 표면 모델 둘다가 생성된 후, 이미지 처리 시스템(105)은 3차원 CT 볼륨 모델 및 3차원 광학적 표면 모델을 상호관련시켜, 두 모델의 적절한 스케일 및 배향을 결정한다. 표면 모델이 CT 모델 상에 오버레이되어, 결합 데이터 세트를 생성한다 (단계(209)). 일부 실시예들에서, 캡처된 데이터가 그 데이터가 캡처되었던 위치 및 시점(perspective)을 나타내는 레지스트레이션 정보(registration information)를 포함하도록 시스템이 보정된다. 그러한 실시예들에서, 두 모델의 적절한 스케일 및 배향은 CT 모델로부터의 레지스트레이션 정보를 표면 모델로부터의 대응하는 레지스트레이션 정보에 매칭시킴으로써 결정된다.

다른 실시예들에서, 이미지 처리 시스템(105)은 모델들 둘다에서 대응하는 물리적 구조들을 식별하기 위해 표면 매칭 알고리즘들을 이용한다. 대응하는 구조들의 식별은 예를 들어 두 개의 모델 모두에서 나타나는 셋 이상의 해부학적 랜드마크를 식별한 다음, 이들 랜드마크 간의 차이가 미리 정해진 허용오차 내로 최소화될 때까지 하나의 모델을 회전, 병진 및 스케일링함으로써 달성될 수 있다. 대안적으로, 두 모델 내의 전체 표면이, 시뮬레이션된 어닐링과 같은 다양한 잘 알려진 최적화 기법들을 통한 스케일링, 회전 및 병진에 의해 매칭될 수 있다. 두 모델 내의 다수의 특징은 각각에서 특징화되고 상호관련되어, 표면들의 최상의 매치를 결정할 수 있다. 이미지 처리 시스템(105)은 매칭 구조들에 따라 모델들을 크기 조정하고 배향한다.

일부 실시예들에서, 오버레이 프로세스는 전체 표면 모델을 전체 CT 모델 상에 오버레이하는 것에 의해 실행될 수 있다. 이미지 처리 시스템(105)은 또한 CT 모델을 서브볼륨들(sub-volumes)로 분할하는 다양한 함수들을 포함할 수 있다. 서브볼륨 함수들은 단 하나의 치아를 CT 모델로부터 분리시키기 위해 이용될 수 있다. 도 5-8에서, (금속 충전재와 같은) x 레이 반사성 재료들에 의해 유발되는 아티팩트들은 한번에 하나의 치아씩, 표면 모델로부터의 데이터를 CT 모델의 서브볼륨들 상에 오버레이함으로써 CT 모델로부터 제거된다.

도 5는 환자의 치아의 CT 모델로부터의 단일의 수평 슬라이스를 도시한다. 환자의 치아(303) 내의 구조들로부터 반사되는 아티팩트들(301)이 보일 수 있다. 도 6은 완전하게 구성된 CT 모델을 보여준다. 다시, 아티팩트들(301)은 환자의 치아(303)로부터 연장되어 분명하게 보인다. 이 아티팩트들(301)은 CT 모델 내의 환자의 치아(303)의 표면 상세 중 일부를 숨긴다. 도 7은 표면 스캐닝 시스템(107)에 의해 캡처되는 표면 정보에 기초하여 이미지 처리 시스템(105)에 의해 생성되는 표면 모델의 일부분을 보여준다. 이미지 처리 시스템은 표면 모델 내의 수평 절단 평면(501)을 분리한다. 이 절단 평면(501)은 도 5에 도시된 CT 모델로부터의 슬라이스에 대응한다. 표면 모델은 환자의 치아 내로부터의 어떠한 데이터 포인트들도 포함하지 않으므로, 절단 평면 데이터는 주어진 수평면 상에서의 환자의 치아의 외측 표면에 대응하는 실루엣 형상(503)을 식별한다. 도 8에서, 절단 평면(501)으로부터의 실루엣 형상(503)은 CT 모델로부터의 슬라이스 내의 동일 치아 상에 오버레이된다.

표면 모델로부터의 실루엣 데이터(503)가 CT 모델의 슬라이스 내의 대응하는 치아 상에 오버레이된 후, 이미지 처리 시스템(105)은 CT 모델 내에서 실루엣(503)을 넘어서 연장되는 데이터 포인트들을 식별한다 (단계(211)). 실루엣 형상(503)의 외부에서 데이터가 검출되는 경우, 시스템은 이 데이터가 아티팩트 데이터인지를 판정한다. 일부 실시예들에서, CT 모델 내에서 실루엣 형상(503)을 넘어서 연장하는 모든 데이터가 아티팩트 데이터인 것으로 가정되거나 아티팩트 데이터로서 식별되고, CT 모델로부터 제거된다. 다른 실시예들에서, 실루엣(503) 외부의 데이터는 필터링 또는 보간(interpolation) 알고리즘에 의해 처리된다. 보간 알고리즘은 실루엣 형상(503)의 바로 바깥에 있는 데이터 내에서 임계치를 넘는 밀도를 갖는 픽처 요소들을 검출한다. 다음으로, 알고리즘은 이러한 식별된 아티팩트 관련 픽셀들(또는 데이터 포인트들)에 대한 데이터를 아티팩트에 관련되지 않은 인접 픽셀들로부터의 데이터로 보간한다. 도 8은 그러한 필터링 알고리즘에 의해 분석되어야 할 실루엣 형상(503)의 바로 바깥에 있는 영역(601)을 도시한다.

실루엣 형상(503)의 밖에 있는 CT 데이터가 보간, 조정 또는 제거되고 난 후, 이미치 처리 시스템(105)은 CT 데이터의 동일 슬라이스 내의 다른 치아 상으로 이동한다. 각각의 치아에 대해 필요한 정정이 이루어지고 난 후, 이미지 처리 시스템(105)은 CT 데이터의 다른 슬라이스로 이동한다. 이러한 프로세스는 CT 데이터 슬라이스들 각각의 치아 전부가 분석되고 아티팩트 데이터가 제거될 때까지 반복된다.

CT 데이터가 분석되고, 아티팩트들이 식별 및 제거된 후, 이미지 처리 시스템(105)은 오버레이된 표면 모델 및 임의의 실루엣 형상들을 CT 데이터로부터 제거하고 (단계(213)), 아티팩트가 감소된 CT 모델을 생성한다. 도 9에 도시된 바와 같이, 아티팩트들은 아티팩트 감소된 CT 모델로부터 제거되고, 각각의 치아의 표면을 볼 수 있다.

CT 및 광학적으로 도출된 표면 데이터를 결합하기 위한 대안적인 접근법이 도 3에 제공되어 있다. 위의 도 2의 방법에서와 같이, CT 및 광학 데이터가 둘다 캡처되고(단계들(221, 225)) 둘다 처리되어 3D 볼륨 데이터를 생성한다 (단계들(223, 227)). 데이터 모델들은 다시 상호관련되고 오버레이된다 (단계(229)). 상호관련되고 나면, 다음으로 2차원 투사 이미지들의 집합을 생성하기 위해, 결합 데이터 세트 내의 2개의 볼륨 데이터세트가 전방 투사된다 (단계(231)). 다음으로, 광학적으로 도출된 데이터는 치아 표면을 식별하고, 재구성된 이미지들 내의 아티팩트들을 야기하는 이미지들 또는 프레임들 내의 아티팩트 유발 요소들(이미지 볼륨 내의 금속에 관련된 산란체 또는 빔 하드닝(beam hardening)에 의해 생성됨)을 필터링하거나 보상하기 위해 이용된다 (단계(233)). 필터링 프로세스는 3차원 모델이 2차원 투사 이미지들로부터 재구성되기 전에 아티팩트들을 제거한다 (단계(235)).

CT 및 광학적으로 도출된 표면 데이터를 결합하기 위한 제3의 접근법이 도 4에 제공되어 있다. 이 경우에서, CT 및 광학 데이터 둘다가 위에서 설명된 바와 같이 캡처된다 (단계들(241, 243)). 그러나, 2개의 3차원 모델을 생성하는 대신에, 광학적 표면 데이터는 2차원 투사 이미지들을 생성하도록 전방 투사된다 (단계(245)). CT 데이터로부터의 2차원 이미지들 및 2차원 투사 이미지들은 상호관련되고 오버레이된다 (단계(247)). 재구성된 이미지들 내의 아티팩트들을 유발하는 아티팩트 유발 요소들은 2차원 광학적 프레임들에 의해 정의된 해부학적 구조를 이용하여 미가공 CT 데이터로부터 필터링된다 (단계(249)). 다음으로, 필터링되고 정정된 CT 데이터 프레임들로부터 3차원 CT 모델이 구성된다.

따라서, 본 발명은 특히 CT 데이터를 캡처하고, CT 모델을 생성하며, 환자의 치아의 표면 스캔 데이터를 캡처하고 표면 스캔 데이터를 CT 모델 상에 오버레이하고 표면 스캔 데이터 외부의 아티팩트들을 식별하고 감소시키고 제거함으로써, 생성된 CT 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위한 시스템을 제공한다. 다양한 특징들 및 이점들이 이하의 청구항들에 제시된다.

Claims (18)

1. 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템을 사용하여 환자의 치아의 이미징 모델로부터 아티팩트(artifact)들을 제거하기 위한 방법으로서,
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 상기 환자의 치아의 제1 3차원 모델 및 상기 환자의 치아의 제2 3차원 모델에 액세스하는 단계;
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 상기 제1 3차원 모델 및 상기 제2 3차원 모델의 배향(orientation) 및 스케일(scale)을 상호관련시키기 위해, 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 또는 스케일을 자동 조정하는 단계;
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 조정된 배향 및 스케일에서 상기 제2 3차원 모델을 상기 제1 3차원 모델 상에 오버레이하는 단계;
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 상기 오버레이된 제2 3차원 모델 내에서 상기 환자의 치아의 표면을 넘어서 연장되는 데이터 포인트들을 상기 제1 3차원 모델 내에서 검출하는 단계; 및
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 상기 제1 3차원 모델로부터 검출된 데이터 포인트들을 필터링 또는 제거하여 아티팩트 감소된 3차원 모델을 생성하는 단계
   를 포함하고
   상기 제1 3차원 모델로부터 검출된 데이터 포인트들을 필터링 또는 제거하여 아티팩트 감소된 3차원 모델을 생성하는 단계는, 상기 검출된 데이터 포인트들의 보간(interpolation)에 의해 상기 검출된 데이터 포인트들을 조정하는 단계를 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 3차원 모델은 상기 환자의 치아의 CT 모델을 포함하고, 상기 제2 3차원 모델은 상기 환자의 치아의 광학 표면 스캔 모델을 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 레이저 스캐닝 디바이스에 의해 상기 환자의 치아로부터 직접 캡처된 환자의 치아의 외부 윤곽들(exterior contours)을 나타내는 표면 스캔 데이터를 상기 레이저 스캐닝 디바이스로부터 수신하는 단계; 및
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 상기 레이저 스캐닝 디바이스로부터의 표면 스캔 데이터에 기초하여 상기 환자의 치아의 3차원 광학 표면 스캔 모델을 생성하는 단계
   를 더 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
4. 삭제
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 검출된 데이터 포인트들의 보간은,
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 임계치를 넘는 밀도를 갖는 픽처 요소들을 상기 제1 3차원 모델의 데이터 내에서 자동 검출하는 것, 및
   상기 검출된 픽처 요소들 내의 각각의 픽셀에 대한 데이터를 상기 아티팩트에 관련되지 않은 인접 픽셀들로부터의 데이터로 보간하는 것
   을 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 아티팩트 감소된 3차원 모델로부터 오버레이된 제2 3차원 모델을 제거하여 상기 제1 3차원 모델로부터 아티팩트 감소된 데이터만을 남기는 단계를 더 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 제1 3차원 모델에 대한 데이터가 캡처되었던 위치 및 시점(perspective)을 나타내는 레지스트레이션 정보(registration information)를 포함하여 상기 제1 3차원 모델에 대한 데이터를 캡처하는 단계; 및
   상기 제2 3차원 모델에 대한 데이터가 캡처되었던 위치 및 시점을 나타내는 레지스트레이션 정보를 포함하여 상기 제2 3차원 모델에 대한 데이터를 캡처하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 자동 조정하는 단계는, 상기 제1 3차원 모델로부터의 레지스트레이션 정보를 상기 제2 3차원 모델로부터의 대응하는 레지스트레이션 정보에 매칭시킴으로써 상기 제1 3차원 모델 및 상기 제2 3차원 모델의 스케일 및 배향을 조정하는 단계를 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 자동 조정하는 단계는,
   상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템에 의해, 상기 제1 3차원 모델 및 상기 제2 3차원 모델 양자에 나타나는 적어도 세 개의 해부학적 랜드마크를 자동 식별하는 단계; 및
   식별된 랜드마크들 간의 차이가 미리 정해진 허용오차 내로 최소화될 때까지 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델을 회전, 병진 및 스케일링하는 단계
   를 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 자동 조정하는 단계는, 시뮬레이션된 어닐링 루틴을 적용하여 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 조정하는 단계를 포함하는, 아티팩트 제거 방법.
11. 환자의 치아의 이미징 모델로부터 아티팩트들을 제거하기 위한 시스템으로서,
    x 레이 소스;
    x 레이 이미지 데이터를 캡처하는 x 레이 검출기;
    상기 환자의 치아의 표면 스캔 데이터를 캡처하는 표면 스캐너; 및
    컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템
    을 포함하고,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은,
    상기 x 레이 검출기로부터의 x 레이 이미지 데이터에 기초하여 상기 환자의 치아의 제1 3차원 모델을 구성하고,
    상기 표면 스캐너로부터의 표면 스캔 데이터에 기초하여 상기 환자의 치아의 제2 3차원 모델을 구성하고,
    상기 제1 3차원 모델 및 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 상호관련시키기 위해, 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 자동 조정하고,
    조정된 배향 및 스케일에서 상기 제2 3차원 모델을 상기 제1 3차원 모델 상에 오버레이하고,
    상기 오버레이된 제2 3차원 모델 내에서 상기 환자의 치아의 표면을 넘어서 연장되는 데이터 포인트들을 상기 제1 3차원 모델 내에서 검출하고,
    상기 제1 3차원 모델로부터 검출된 데이터 포인트들을 필터링 또는 제거하여 아티팩트 감소된 3차원 모델을 생성하도록 구성되고,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은, 상기 검출된 데이터 포인트들의 보간에 의해 상기 검출된 데이터 포인트들을 조정함으로써 상기 제1 3차원 모델로부터 검출된 데이터 포인트들을 필터링 또는 제거하여 아티팩트 감소된 3차원 모델을 생성하도록 구성된, 아티팩트 제거 시스템.
12. 삭제
13. 삭제
14. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은,
    임계치를 넘는 밀도를 갖는 픽처 요소들을 상기 제1 3차원 모델의 데이터 내에서 자동 검출하고,
    상기 검출된 픽처 요소들 내의 각각의 픽셀에 대한 데이터를 상기 아티팩트에 관련되지 않은 인접 픽셀들로부터의 데이터로 보간함으로써,
    상기 검출된 데이터 포인트들의 보간에 의해 상기 검출된 데이터 포인트들을 조정하도록 구성된, 아티팩트 제거 시스템.
15. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은 또한,
    상기 아티팩트 감소된 3차원 모델로부터 오버레이된 제2 3차원 모델을 제거하여 상기 제1 3차원 모델로부터 아티팩트 감소된 데이터만을 남기도록 구성된, 아티팩트 제거 시스템.
16. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은 또한,
    상기 제1 3차원 모델에 대한 x 레이 이미지 데이터가 캡처되었던 위치 및 시점을 나타내는 레지스트레이션 정보를 포함하여 상기 제1 3차원 모델에 대한 x 레이 이미지 데이터를 캡처하고,
    상기 제2 3차원 모델에 대한 표면 스캔 데이터가 캡처되었던 위치 및 시점을 나타내는 레지스트레이션 정보를 포함하여 상기 제2 3차원 모델에 대한 표면 스캔 데이터를 캡처하도록 구성되고,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은, 상기 제1 3차원 모델로부터의 레지스트레이션 정보를 상기 제2 3차원 모델로부터의 대응하는 레지스트레이션 정보에 매칭시킴으로써 상기 제1 3차원 모델 및 상기 제2 3차원 모델의 스케일 및 배향을 조정함으로써 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 자동 조정하도록 구성된, 아티팩트 제거 시스템.
17. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은,
    상기 제1 3차원 모델 및 상기 제2 3차원 모델 양자에 나타나는 적어도 세 개의 해부학적 랜드마크를 자동 식별하고,
    식별된 랜드마크들 간의 차이가 미리 정해진 허용오차 내로 최소화될 때까지 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델을 회전, 병진 및 스케일링함으로써,
    상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 또는 스케일을 자동 조정하도록 구성된, 아티팩트 제거 시스템.
18. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 기반 이미지 처리 시스템은,
    시뮬레이션된 어닐링 루틴을 적용하여 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 조정함으로써 상기 제1 3차원 모델 또는 상기 제2 3차원 모델의 배향 및 스케일을 자동 조정하도록 구성된, 아티팩트 제거 시스템.

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