KR101850557B1 - 분할 및 마스터 아치를 이용하는 파노라마 덴탈 이미징 - Google Patents

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Abstract

제1의 복수의 슬라이스를 갖는 체적 x-레이 이미지 데이터를 획득하고, x-레이 이미지 데이터를 수직 방향에서의 분리 레벨 위의 제1 부분 및 수직 방향에서의 분리 레벨 아래의 제2 부분으로 분할하고, 제2 부분을 제2의 복수의 슬라이스로 분리함으로써 파노라마 x-레이 이미지를 생성하는 방법 및 시스템이 제공된다. 또한, 방법 및 시스템은 제2의 복수의 슬라이스 내의 각 슬라이스에 대한 복수의 곡선을 생성하고, 제2의 복수의 슬라이스에 대한 마스터 아치를 생성하고, 마스터 아치에 기초하여 파노라마 이미지를 생성하는 것을 포함한다.

Description

분할 및 마스터 아치를 이용하는 파노라마 덴탈 이미징{PANORAMIC DENTAL IMAGING USING SEGMENTATION AND A MASTER ARCH}
본 특허 출원은 2009년 7월 31일에 출원된 미국 특허 가출원 제61/230,411호의 우선권을 주장하며, 그것의 내용은 참조에 의해 여기에 포함된다.
본 발명은 x-레이 이미징에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명의 실시예들은 사람의 구강 및 유사한 구조의 파노라마 이미징(panoramic imaging)에 관한 것이다.
x-레이는 수년 동안 치아 및 구강의 부분들을 이미징하기 위해 치과진료에서 사용되어 왔다. 일반적으로, 프로세스는 x-레이를 발생시켜서 x-레이를 환자의 구강에서 지향시키는 것을 수반한다. x-레이는 구강의 상이한 부분들(예를 들어, 뼈 대 조직)에서 상이하게 흡수 및 반사된다. 이러한 흡수의 차이는 필름 상에 또는 전자 이미지 센서를 이용함으로써 이미지를 생성하기 위해 이용된다. 관심있는 특정 영역의 개별 이미지가 생성될 수 있고, 또는 더 폭넓은 조망이 요구되는 경우에는 파노라마 이미지가 생성될 수 있다. 파노라마 이미지를 생성하기 위해 CT(computer tomography) 시스템이 종종 이용된다. 전형적인 치과용 CT 시스템에서는, 환자가 똑바로 앉고, 환자 머리의 중앙을 통과하는 수직축에 관하여 회전하는 갠트리의 대향하는 단부들에 x-레이 소스와 검출기가 탑재된다. 일반적으로, 턱의 파노라마 이미지는, 마치 원통형 시트의 축을 똑바로 세워놓고서 그 시트 상에 턱이 이미징된 것처럼, 그리고 마치 그 시트가 그 다음에 평평한 형태로 펼쳐진 것처럼 턱을 묘사한다.
구강의 파노라마 이미지를 생성하도록 설계된 다수의 기술이 존재하긴 하지만, 이러한 기술들에는 다수의 결점이 있다. 예를 들어, 턱은 원통형이 아니므로, 많은 공지된 기술을 이용하여 생성된 파노라마 이미지에는 특정한 왜곡 및 부정확함이 발생한다. 또한, 현재 이용가능한 많은 시스템에서의 이미지 품질은 요구되는 것보다 낮은데, 이것은 다른 것들 중에서도, 파노라마 이미지는 전치(anterior front teeth), 측치(side teeth), 상악동저(sinus floor) 및 신경관이 분명하게 보이며, 이미지가 촬영되고 있는 개인의 실제 해부학적 구조와 매우 닮은 방식으로 되어 있는 이미지를 제공하지 못하기 때문이다. 예를 들어, 일부 종래의 파노라마 시스템은 오목한 전면 및 은폐 하악 관절을 갖는 이미지를 생성한다.
본 발명의 실시예들은, 다른 것들 중에서도, 실제 해부학적 구조에 관하여 적어도 일부 종래 기술의 장치보다 더 현실적인 묘사를 갖는 이미지를 생성하기 위해 이용되는 4단계 프로세스를 제공한다. 프로세스의 제1 부분은 이미지의 다른 부분들(피부, 잇몸 등)로부터의 턱(jaw)(또는 뼈)의 분할(segmentation) 및 시각화(visualization)를 수반한다. 프로세스의 제1 부분은 "영역 확장 알고리즘(region growing algorithm)"을 이용한다. 프로세스의 제2 부분에서, 이미지 데이터를 슬라이스들로 분리하고, 곡선 맞춤 기법(curve-fitting technique)을 적용함으로써, 악궁(jaw arch)의 검출이 수행된다. 프로세스의 제3 부분에서, 마스터 아치(master arch)를 검출하기 위해 악궁에 관한 정보가 이용된다. 마지막으로, 프로세스의 제4 부분에서, 마스터 아치 및 렌더링 지오메트리(rendering geometry)를 이용하여 파노라마 이미지가 생성된다.
발명은 또한 파노라마 x-레이 이미지를 생성하기 위한 방법을 제공한다. 방법은, x-레이 검출기로, 제1의 복수의 슬라이스를 갖는 체적(volumetric) x-레이 이미지 데이터를 획득하는 단계, 컴퓨터로, x-레이 이미지 데이터를 수직 방향에서의 분리 레벨 위의 제1 부분 및 수직 방향에서의 분리 레벨 아래의 제2 부분으로 분할(segmenting)하는 단계, 제2 부분을 제2의 복수의 슬라이스로 분리하는 단계를 포함한다. 방법은 또한, 제2의 복수의 슬라이스 내의 각 슬라이스에 대한 복수의 곡선(curves)을 생성하는 단계, 제2의 복수의 슬라이스에 대한 마스터 아치를 생성하는 단계, 및 마스터 아치에 기초하여 파노라마 이미지를 생성하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명은 증강된 이미지 품질을 갖는 파노라마 x-레이 시스템을 제공한다. 시스템은 갠트리(gantry), 갠트리 상에 탑재된 x-레이 소스, 갠트리 상에서 x-레이 소스에 대향하여 탑재된 x-레이 검출기, 및 x-레이 검출기로부터 체적 이미지 데이터를 수신하는 컴퓨터를 포함한다. 컴퓨터는, 이미지 데이터를 수직 방향에서의 분리 레벨 위의 제1 부분 및 수직 방향에서의 분리 레벨 아래의 제2 부분으로 분할하고, 데이터의 제2 부분을 복수의 슬라이스로 분리하고, 복수의 슬라이스 중의 각 슬라이스에 대한 복수의 곡선을 생성하고, 복수의 슬라이스에 대한 마스터 아치를 생성하고, 마스터 아치에 기초하여 파노라마 이미지를 생성한다.
본 발명은 턱 이미지 데이터를 생성하는 방법을 더 제공한다. 방법은 x-레이 검출기로, 복수의 슬라이스를 포함하는 체적 x-레이 이미지 데이터를 획득하는 단계를 포함하고, 각각의 슬라이스는 복수의 복셀(voxel) 값을 갖는다. 방법은 컴퓨터로, 체적 이미지 데이터로부터 시상면 슬라이스(sagittal slice)를 선택하고, 컴퓨터로, 시상면 슬라이스 내의 복셀값들을 반복하여 확인(iteratively checking)하는 단계를 더 포함한다. 방법은 복수의 슬라이스 내의 각각의 슬라이스를 시딩(seeding)하는 단계, 영역 확장(region growing)을 수행하는 단계, 영역 확장에 기초하여 이미지들의 집합을 생성하는 단계, 및 이미지들의 집합에 기초하여 3차원 이미지를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 양태들은 상세한 설명 및 첨부 도면들을 고찰함으로써 분명해질 것이다.
도 1은 파노라마 x-레이 이미지를 생성하기 위한 치과용 x-레이 시스템의 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 시스템에 의해 수행되는 턱 분할 및 시각화 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 3은 도 1에 도시된 시스템에 의해 수행되는 자동 악궁 검출 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 4는 도 1에 도시된 시스템에 의해 수행되는 마스터 아치 검출 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 1에 도시된 시스템에 의해 수행되는 파노라마 이미지 재구성 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 6은 도 2의 자동 악궁 검출 프로세스의 세부 단계들을 더 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 7은 도 3의 자동 악궁 검출 프로세스의 세부 단계들을 더 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 8은 도 4의 마스터 아치 검출 프로세스 및 도 5의 파노라마 이미지 재구성 프로세스의 세부 단계들을 더 상세하게 도시한 흐름도이다.
본 발명의 임의의 실시예들이 상세하게 설명되기 전에, 본 발명은 그것의 응용에 있어서 이하의 설명에 제시되거나 이하의 도면들에 도시된 구성의 세부사항들 및 컴포넌트들의 배치로 한정되지 않음이 이해되어야 한다. 본 발명은 다른 실시예들도 가능하며, 다양한 방식들로 실시되거나 수행될 수 있다.
도면들을 참조하면, 그리고 처음에 도 1을 참조하면, 개괄적으로 참조 번호 10으로 나타난 본 발명의 실시예에 따른 단층 촬영 장치의 한 형태는 스캐너(12) 및 컴퓨터(14)를 포함한다. 컴퓨터(14)는 키보드(16), 커서 제어 장치(예를 들어, 마우스), 및 모니터 또는 디스플레이(20)와 같은 다양한 입력 및 출력 장치를 갖는다. 스캐너(12)는 x-레이 소스(22), x-레이 검출기 또는 센서(26), 및 의자 또는 시트(28)를 포함한다. 도시된 실시예에서, 스캐너(12)는 사람인 환자 P의 머리 또는 머리의 일부분, 특히 환자의 턱 및 치아를 이미징하도록 되어 있다. 스캐너는 또한 환자의 머리 및 얼굴을 지지하기 위한 레스트 또는 리스트레이너(restrainer)(32)를 포함한다. x-레이 소스(22) 및 센서(26)는 (서로에 대향하여) 서로와 정렬되도록 유지된 채로 환자의 머리 둘레를 돌도록, 회전 캐리어(rotating carrier) 또는 갠트리(34) 상에 탑재된다. x-레이 소스는 활성화 시에 x-레이들의 스트림을 발생시킨다. 환자가 시트(28) 및 리스트레이너(32) 내에 적절하게 위치되어 있을 때, x-레이들(또는 적어도 일부의 x-레이들)은 환자의 머리를 통과하고, 센서(26)는 환자의 머리의 x-레이 이미지를 생성한다. 소스(22) 및 센서(26)가 환자의 머리 주위를 회전함에 따라, 다수의 이미지가 생성된다. 컴퓨터(14)는 스캐너(12)로부터 x-레이 이미지 데이터를 수신하고, 이하에 논의되는 바와 같이, 캡처된 이미지 데이터에 기초하여 파노라마 이미지를 생성한다.
위에서 언급된 바와 같이, 종래의 시스템들은 종종 왜곡되거나 부정확한 파노라마 이미지를 생성한다. 본 발명의 한 목적은 치아, 상악동저(sinus floor) 및 하악 관절(mandibular condyles)을 포함하는 전체적인 턱 보철 구조(entire jaw denture structure)를 더 정확하게 묘사하는 파노라마 이미지를 제공하는 것이다. 본 발명의 실시예들을 이용하여 생성된 이미지들은 시각화 및 공간-측정 관점으로부터 파노라마 이미지에 균등하게 비례하는 1:1 비율의 해부학적 구조 크기를 나타낸다.
도 2 내지 도 5는 본 발명의 실시예들에 의해 수행되는 이미지 생성 프로세스를 일반적인 방식으로 보여주고 있다. 프로세스는 스캐너(12)로부터 수신된, 복수의 슬라이스를 갖는 이미지 데이터(체적 x-레이 이미지 데이터 세트 또는 체적 데이터 세트의 일부분)에 기초하여 컴퓨터(14)에 의해 수행된다. 일반적으로, 컴퓨터(14)는 아래에 그 개요가 설명되는 프로세스를 수행하도록 설계된 소프트웨어로 프로그래밍된다. 또한, 본 발명의 실시예들은 애플리케이션 특정 하드웨어(application-specific hardware), 또는 애플리케이션 특정 하드웨어와 프로그래밍가능한 장치들 상에서 실행되는 소프트웨어의 조합을 이용하여 구현될 수 있음에 유의해야 한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 프로세스에서의 제1의 종합적인 단계는 턱 분할 및 시각화를 포함한다. 센서(26)로부터의 이미지 데이터(50)는 이미지 데이터를 2개의 부분, 즉 수직 방향에서의 분리 레벨 아래의 데이터 및 수직 방향에서의 분리 레벨 위의 데이터로 분리하거나 나누기 위한 수직 분리(단계(52))를 수행함으로써 처리된다. 그 다음, 나누어진 데이터(54)(연조직(soft tissue) 및 경조직(hard tissue)(예를 들어, 뼈) 둘 다에 관련된 데이터를 포함함)는 경조직으로부터 연조직을 분리하여 턱 이미지 데이터(58)를 생성하기 위해 처리된다(단계(56)). 도 3에 도시된 바와 같이, 턱 이미지 데이터(58)는 슬라이스들(64)로 분리되고(단계(62)), 슬라이스들(64)은 곡선 맞춤(curve-fitting)을 이용하여 수정된다(단계(72)). 곡선 맞춤은 각각의 슬라이스에 대해 3개의 곡선, 즉 외측 곡선(74), 내측 곡선(76) 및 중앙 곡선(78)을 생성한다. 이러한 단계들은 자동 악궁 검출 프로세스에 의해 수행된다. 도 4에 도시된 바와 같이, 곡선들(74-78)은 마스터 아치(90)를 생성하는 마스터 아치 검출 프로세스에서 이용된다(단계(85)). 도 5에 도시되어 있는 바와 같이, 마스터 아치(90)는 파노라마 이미지(100)를 생성하기 위해 파노라마 이미지 재구성 프로세스에서 이용된다(단계(96)). 도 2 내지 도 5에 도시된 프로세스의 추가 세부사항들이 이하에 제공된다.
도 6은 도 2의 분할 및 시각화 프로세스에 관한 추가의 정보를 제공한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 이미지 데이터가 획득되고(단계(102))(즉, 이미지 데이터(50)), 환자의 턱에 있는 경구개(hard palate)를 검출함으로써 분할이 달성된다(단계(104)). 경구개 검출의 목적은 치과의(또는 기타 전문 의료진)가 관심을 갖는 해부학적 구조를 머리의 다른 부분들로부터 분리하는 것이다. 전형적으로, 관심을 갖는 영역들은 하악골, 하악 관절, 턱(maxilla), 치아, 치아 정점(teeth apices), 신경관 경로, 및 상악동저를 포함한다. 하악 관절 및 상악동저를 제외하면, 경구개 위에 위치된 머리의 조직 및 부분들은 전형적으로는 치과의가 관심을 갖지 않는 것들이다.
경구개를 검출하기 위해, 이미지 데이터의 정중 시상 슬라이스(middle sagittal slice)가 선택된다. 그 다음, 경구개(물론, 일반적인 용어로는 해부학적 특징임)의 위치를 결정하기 위해, 이러한 데이터 슬라이스 내의 복셀들의 반복적인 확인이 이용된다. 데이터의 분석은 대상의 치아 내의 금속 인공물(예를 들어, 충치 충진재(fillings in cavities), 치아 교정기(braces) 등)의 존재, 상부 공간 오목(upper space fosse), 하부 설골(lower hyoid), 및 경구개의 곡률을 포함하는 다수의 조건에 의해 영향을 받는다.
구체적으로, 상호작용적인 복셀 확인 프로세스는 정중 시상 슬라이스의 우측 절반부로부터 시작하여 복셀값들을 확인한다. 확인은 시상 슬라이스의 바닥에서 시작하여 (수직 방향으로) 위로 이동하고, 복셀 강도 값들이 경구개 또는 기타 해부학적 특징에 연관된 값들에 대응하는지를 판정한다. 또한, 값들이 가능한 금속 인공물에 대응하는지를 보기 위해 확인이 수행된다.
복셀이 경구개 상에 있는 것으로 판정되면(또는 검증되면)(경구개가 단순한 수평면이 아니라는 것을 이해하고서), 검증된 복셀의 수직 레벨에서 미리 결정된 거리(예를 들어, 5㎜)만큼 아래에 위치된 수직 레벨이 분리 레벨로서 선택된다.
추가의 단계에서, 경구개의 계산된 값이 경구개 높이의 평균적인 경험값으로부터 미리 결정된 양(예를 들어, 수 밀리미터)보다 많이 벗어나는 경우, 경구개의 경험값 아래의 레벨(예를 들어, 경험값보다 5㎜ 아래)이 분리 레벨로서 선택된다. 설명되는 구체적인 실시예에서, 결정된 경구개는 관심있는 해부학적 특징들을 관심의 대상이 아닌 머리의 부분들로부터 나누거나 분리하기 위해 이용된다(단계(106)). 대부분의 치과적 특징들은 경구개 아래에 위치되므로, 이러한 프로세스 부분의 출력은 분리 레벨(또는 경구개) 아래의 이미지 데이터를 나타내는 데이터 세트이다.
경구개의 검출이 발생되고, (경구개를 분할선으로서 이용하여) 관심있는 해부학적 구조가 다른 해부학적 구조로부터 분리되고 나면(단계(106)), 턱(또는 뼈)을 연조직으로부터 분리하는 전체적인 프로세스의 일부로서 자동 시딩이 수행된다(단계(108)). (이해되는 바와 같이, "조직으로부터 뼈를 분리한다"는 표현(또는 유사한 표현)이 이용되긴 하지만, 이미지 데이터는 뼈를 나타내는 데이터 또는 조직을 나타내는 데이터 중 어느 하나로서 분리되거나 범주화되고 있다.) 시딩은 적어도 부분적으로는, 치아 내에 또는 치아 주위에 존재할 수 있는 보이드 또는 갭으로 인해 조직으로부터 뼈를 구별하는 것에 관련된 도전과제들을 처리하는 방식으로 수행된다. 또한, 시딩 프로세스는 하악골 및 턱 내부에 존재할 수 있는 저밀도의 다른 영역들(예를 들어, 공기 또는 액체의 포켓들)을 처리하는 것도 돕는다.
경조직 또는 해부학적 부분들 전부 또는 거의 전부가 연조직들(또는 부분들)로부터 분리되는 분할을 달성하기 위해, 멀티스레드 시딩 기법이 이용된다(단계(110)). 멀티스레드 시딩 기법은 각각의 이미지 슬라이스의 상위 부분 위에 2차원 그리드 네트를 적용하는 것을 수반한다. 그리드 네트에 겹치는 이미지 포인트가 미리 결정된 양(예를 들어, 900)보다 높은 강도를 갖는 경우, 그 이미지 포인트는 뼈 포인트로서 선택되고(또는 가정되고), 시딩 포인트들의 집합 내에 넣어진다. 뼈 포인트 선택 프로세스는 좌측 위부터 우측으로 이미지를 가로질러 수행되고, 미리 결정된 갭(예를 들어, 3㎜)으로 한 포인트로부터 다른 포인트로 이동한다. 한 구체적인 구현에서, 선택되는 포인트들의 총 개수는 미리 결정된 양(예를 들어, 20)으로 제한된다.
뼈 포인트들이 선택되고 나면, 이들은 적어도 하나의 뼈 포인트(즉, 미리 결정된 양의 강도를 갖는 포인트)를 포함하는 바닥의 슬라이스로부터 시작하여, (단일의 뼈 포인트가 발견되고 나면) 슬라이스 단위로 위로 올라가면서 처리된다. 현재 슬라이스 상의 최종 선택된 포인트가 이전 슬라이스 상의 최종 선택된 포인트로부터 멀리 떨어진 경우(예를 들어, 수 밀리미터 초과), 현재 슬라이스 이전의 선택된 포인트들은 폐기되고(즉, 뼈 포인트들의 집합으로부터 제거되고), 프로세스는 현재 슬라이스로부터 다시 시작한다. 이러한 프로세스에서, 현재 슬라이스 내에 뼈 포인트가 존재하지 않는 경우, 다음 슬라이스가 분석된다. 각각의 이미지 슬라이스는 미리 결정된 높이(예를 들어, 분리 레벨(또는 경구개)보다 높지 않은 높이)에 도달될 때까지 처리된다. 모든 슬라이스가 한 방향으로 처리되고 나면, 프로세스는 반전되어 반대 방향으로 수행된다. 역방향에서 검출 또는 결정된 뼈 포인트들은 시딩 포인트들의 집합에 추가된다. 이러한 하향 또는 역방향 프로세스에 대해 선택된 포인트들의 수는 또한 미리 결정된 양(예를 들어, 20)으로 제한된다. 시딩 포인트들(즉, 뼈 포인트들)의 총 수는 제한되고(예를 들어, 40), 순서화된 집합(ordered set)을 형성한다. 빠른 계산을 달성하는 것을 돕기 위해, 영역 확장 프로세스에서 동작들의 순서가 준수된다(예를 들어, 포인트들 중 마지막 것이 가장 먼저 처리됨).
시딩이 완료되고 나면, 영역 확장 분할 프로세스 또는 알고리즘이 이용된다(단계(110)). 분할 프로세스는 현재 포인트가 턱 뼈 상의 포인트인지를 판정한다. 평가되고 있는 포인트(즉, 현재 포인트)가 특정 조건들을 만족시키는 경우, 그 포인트는 분할된 체적 내에 포함되어 있는 포인트로서 분류된다.
이러한 분류 후에, 동일한 슬라이스 상의 이웃하는 포인트들(예를 들어, 8개의 포인트(앞, 뒤, 좌측, 우측, 좌측-앞, 우측-앞, 좌측-뒤, 우측-뒤)) 및 현재 포인트의 위와 아래의 2개의 포인트가 분석된다. 수행되는 분석은 "영역 확장 프로세스"라고 칭해진다. 이러한 10개의 포인트의 집합 내에서 특정 조건들을 만족시키는 포인트들이 시딩 포인트들로서 분류된다. 이러한 조건들은 수정된 강도, 표준 편차, 및 해부학적 위치들을 포함한다. 이웃하는 포인트들의 분석은 시딩 포인트들 전부에 대해 반복된다.
분할된 체적 내의 포인트들(즉, 분리 레벨 또는 경구개 아래의 체적을 나타내는 데이터)을 분류하는 프로세스가 발생할 때, 시딩 포인트들의 집합은 동적으로 변화한다. 즉, 분할된 부피 내에 이미 분류되어 있는 포인트들은 시딩 포인트들의 집합 내에 다시 넣어지지 않으므로, 프로세스의 각 사이클 동안 집합 내의 포인트들이 변화한다.
위의 설명으로부터 분명한 바와 같이, 시딩 포인트들을 확장하는 프로세스는 후입선출(last-in, first-out) 프로세스이다. 또한, 이것은 복수의 스레드로 홀들 및 갭들을 갖는 영역을 피팅하는 국부적인 중첩 프로세스(local-nested process)이다. 시딩 프로세스는 홀들을 갖는 모든 고립된 부분들 또는 뼈 부분들이 평가되거나 판단되고, 뼈 또는 경조직으로서 적절하게 분류될 것을 보장하는 것을 돕는다.
멀티스레드 시딩 및 영역 확장 프로세스의 결과 또는 출력은 이진 이미지들의 집합이다. 일 실시예에서, 각각의 이미지 내의 "1"들은 턱 상의 복셀들을 나타내고, 이미지 내의 "0"들은 턱 밖의(또는 외부의) 복셀들을 나타낸다. 아래에 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 이진 이미지 데이터는 더 처리되어, 궁극적으로는 파노라마 이미지를 생성하기 위해 이용된다. 그러나, 대안으로서, 이진 이미지들은 파노라마 이미지를 대신하여 또는 그에 추가하여, 연조직으로부터 분리된 턱의 3차원 이미지를 렌더링하기 위해 이용될 수 있다(단계(112)).
이진 이미지들이 생성되고 나면, 이진 이미지 데이터는 슬라이스들로 분리된다(도 7의 단계(120)). 이 프로세스는 3차원적으로 분할된 이진 이미지 데이터를 이진 2차원 이미지 슬라이스들의 스택 내에 넣는 것을 수반한다. 이러한 프로세스를 수행하는 것은 특정한 다운스트림 단계들에서 수행되는 계산을 빠르게 하는 것을 돕는다.
이진 이미지 데이터를 슬라이스들로 분리한 후, 외부 아치 검출 프로세스가 수행된다(단계(124)). 구체적으로, 분할된 체적 이진 데이터 내의 외측 아치의 위치가 검출 또는 결정된다. 외측 아치 검출은 턱 아치의 외부로부터 2차원 슬라이스 내의 턱의 엔벨로프의 위치를 찾음으로써 달성된다.
일 실시예에서, 외측 아치 경계 식별을 위해 2개의 거리 메트릭이 이용된다. 하나의 메트릭은 이미지의 최좌측 에지로부터 가장 가까운 수평 턱 뼈까지의 좌측 거리이고, 다른 메트릭은 이미지의 최우측 에지로부터 가장 가까운 수평 턱 뼈까지의 우측 거리이다. 턱 아치의 좌측 절반부 및 턱 아치의 우측 절반부에 대해 2개의 병렬의 결합된 프로시저가 수행된다. 턱 아치의 좌측 절반부에 대하여, 국부적인 최소 거리를 갖는 포인트들과 바로 앞의 것들보다 더 작은 좌측 거리를 갖는 포인트들은 경계 포인트들로서 고려된다. 유사한 프로세스가 턱의 우측 절반부에 적용된다. 이러한 경계 포인트들(즉, 턱의 좌측 절반부 및 우측 절반부로부터의 포인트들)의 컬렉션 또는 집합은 턱 아치의 외측 경계를 구성한다. 턱 아치의 보다 더 양호한 추정을 달성하기 위해, 경계 포인트들의 집합의 곡률 기반 보간(curvature-based interpolation)이 수행된다. 높은 또는 상대적으로 높은 곡률을 갖는 영역들 내에서 더 많은 포인트들이 보간된다. 검출된 외측 경계 포인트들은 이미지의 중앙으로부터의 좌측 수평 세그먼트에 관련된 대응하는 방사상의 각도가 작은 것으로부터 큰 것 순으로 순서가 정해진다.
외측 아치의 위치를 결정하는 것에 더하여, 내측 아치의 위치가 결정된다(단계(128)). 일 실시예에서, 내측 아치 경계는 악궁의 내부로부터의 각각의 2차원 슬라이스 내의 내부 악궁의 맞춤 곡선(fitting curve)을 결정함으로써 검출된다. 일 실시예에서, 내측 아치 경계 식별을 위해 2개의 거리 메트릭이 이용된다. 한 메트릭은 이미지의 중앙 수직선으로부터 가장 가까운 수평 턱 뼈까지의 좌측 거리이고, 다른 메트릭은 이미지의 중앙 수직선으로부터 가장 가까운 수평 턱 뼈까지의 우측 거리이다. 턱 아치의 좌측 절반부 및 턱 아치의 우측 절반부에 대해, 2개의 병렬의 결합된 프로시저가 수행된다.
턱 아치의 좌측 절반부에 대하여, 국부적인 최소 거리를 갖는 포인트들 및 바로 앞의 포인트들보다 더 작은 좌측 거리를 갖는 포인트들이 경계 포인트라고 고려된다("내측 아치 경계 포인트 규칙(inner arch boundary point rule)"이라고 칭해짐). 턱 아치의 우측 절반부에 대해 유사한 프로세스가 수행된다(또는 경계 포인트 규칙이 적용된다). 그러나, 내측 아치 경계 규칙은, 턱이 그것의 가장 정면의 영역에서 하나의 오목한 형상을 갖는 경우에만 유효하다. 정면 턱의 내부 형상이 2개의 오목부를 포함하는 경우, 그러한 오목부 각각에 대한 내부 경계 포인트들이 수집된다. 하나 또는 두개의 오목부가 존재하는지를 결정하는 것은 선(또는 곡선)의 중앙 영역 내의 복셀들을 그들의 위치 및 강도에 관하여 확인함으로써 달성된다. 위의 경계 포인트들의 컬렉션은 악궁의 내부 경계를 구성한다.
외측 아치에 대하여 행하였던 바와 같이, 내부 악궁의 보다 더 양호한 추정을 달성하기 위해, 경계 포인트들의 집합의 곡률 기반 내삽이 수행된다. 높은 또는 상대적으로 높은 곡률을 갖는 영역들 내에 더 많은 포인트들이 내삽된다. 검출된 외측 경계 포인트들은 이미지의 중앙으로부터의 좌측 수평 세그먼트에 관련된 대응하는 방사상의 각도가 작은 것으로부터 큰 것 순으로 순서가 정해진다.
도 7의 단계(132)에 도시되어 있는 바와 같이, 악궁의 내부 및 외부 경계들(또는 내부 및 외측 아치들)은 그와 같이 처리되어, 각각의 슬라이스에 대하여 외측 곡선, 내측 곡선 및 중앙 곡선을 생성한다. 내부 및 외부 경계들은 경계들 자체에 의해 형성된 3차원 쉘 내에서 평활화된다. 프로세스는 (궁극적으로 생성되는) 파노라마 이미지 내의 장면 불연속 아티팩트(scene discontinuity artifacts)를 제거하는 것을 돕는다.
경계 평활화(boundary smoothing)는 2차원 대신에 3차원으로 수행된다. 내부 경계 및 외부 경계 둘 다에 대하여 새로운 포인트들을 획득하기 위해, 3차원 공간 저역 통과 평균화 필터(three-dimensional, spatial, lower-pass averaging filter)가 곡선 처리를 위해 이용된다. 내부 및 외부 경계의 평활화 후에, 악궁의 중앙 곡선(통상적으로 악궁의 위치라고 칭해짐)은 이미지의 중심으로부터의 좌측 수평 세그먼트에 대하여 동일한 각도를 갖는 내부 경계 포인트들 및 외부 경계 포인트들의 평균을 구함으로써 구해진다. 내부 경계 및 외부 경계로부터의 포인트 쌍들 내의 포인트들은 1-대-1 비율로 배치된다.
평활화 프로세스는 또한 곡선 맞춤 프로세스라고 칭해지거나 그와 같이 특징화될 수 있는데, 왜냐하면 곡선이 검출된 외측 및 내측 곡선에 기초하여 인공적으로 형성된 것이라고 하더라도, 내부 및 외부 층들을 실제 개체의 자연적인 표면으로 보이기에 충분할 만큼 평활하게 하는 것이 목적이기 때문이다.
도 8의 단계(136)에 도시된 바와 같이, 외측 및 내측 아치들이 검출되고 경계 평활화가 수행되는 경우, 마스터 아치 검출 프로세스가 수행된다. 마스터 아치 검출 프로세스의 하나의 목표는 솔리드 형상(solid shape)의 외관을 갖는 축상 슬라이스(axial slice) 상의 아치(중앙 곡선)를 찾는 것이다. 바람직하게는, 선택된 아치는 이미지 데이터의 슬라이스 내의 다른 축상 아치들보다 솔리드 형상과 더 유사하다. 관측 및 경험적 조사를 통해, 미리 결정된 해부학적 특징을 포함하는 슬라이스는 마스터 아치를 판정하는 슬라이스인 것으로 판정되었다. 구체적으로, "CEJ(cement-enamel junction)" 곡선의 정면 부분을 포함하는 슬라이스가 마스터 아치를 선택하기 위한 최상의 슬라이스인 것으로 판정되었다. 마스터 아치는 대략적으로 슬라이스 내에서 가장 긴 곡선이고, 일반적으로는 턱의 전형적인 형상을 나타내는 비교적 솔리드인 내측 및 외측 경계들을 갖는다.
선택된 슬라이스로부터 마스터 아치의 수직 레벨을 결정하는 것은, 앞니의 국부적인 최대 돌출부(local maximum protrusion)를 분석함으로써 달성된다. 국부적인 최대 정면 돌출부를 찾기 위해, 앞니 데이터의 루프 탐색(loop search)이 수행되어, 가장 높은 또는 가장 큰 레벨을 갖는 수직 레벨을 찾는다. 이러한 프로시저를 이용하여 마스터 아치의 수직 레벨(즉, 최대 돌출부)을 찾을 수 없는 경우, 분리 슬라이스와 턱 하단을 포함하는 바닥 슬라이스 간의 "황금" 분할(즉, 황금 산술(golden arithmetic)에 기초함)을 수행하여 마스터 아치 레벨을 획득한다. 경험적인 테스트는, 황금 분할이 500개를 초과하는 데이터세트의 데이터베이스에 대해서 잘 적용됨을 입증하였다.
마스터 아치는 검출된 후에, 그것이 균일하게 이격된 사영(uniformly- spaced projection)을 위해 이용될 수 있도록(단계(144)) 마스터 아치 상의 포인트들을 재배치함으로써 처리된다(단계(140)). 사영은 마스터 아치에 의해 걸쳐지는(spanned) 표면으로부터 모든 중앙 곡선(즉, 각 슬라이스 내의 중앙 곡선)까지이다.
사영을 만들기 전에, 단계(140)에서, 마스터 아치의 2개의 테일은 그들이 마스터 아치의 좌측 및 우측 경계를 향해 배치되도록(또는 그에 정렬되도록) 처리된다. 또한, 2개의 테일은 이미지 경계들에 닿을 때까지 연장된다. 그러한 연장은 (마스터 아치에 의해 경계가 정해지는) 다른 곡선들의 테일들 전부의 완벽한 해부학적 구조들이 (최종 이미지 내에) 포함되는 것을 보장하는 것을 돕는데, 왜냐하면 치아 영역 내의 곡선들은 연장되지 않은 마스터 아치보다 더 길 수 있기 때문이다. 마스터 아치의 길이를 계산하기 위해 마스터 아치 상의 포인트들이 카운트된다. 그 다음, 새로운 균일하게 이격된 포인트들이 생성되어, 이전에 존재하던 마스터 아치의 포인트들을 대체한다. 마스터 아치에 대한 새로운 생성된 포인트들의 수는 생성될 파노라마 이미지의 길이와 동일하다. 모든 이웃하는 포인트들 간의 거리는 1 복셀 폭이다.
마스터 아치의 테일들이 조절되고 나면, 마스터 아치로부터의 정사영들(orthogonal projections)이 만들어진다(단계(144)). 각각의 중앙 곡선에 대해 하나의 사영이 만들어지고, 투영된 선들의 중앙 곡선과의 교점이 기록 또는 저장된다. 사영이 중앙 곡선 상의 포인트와 교차하지 않는 경우, 중앙 곡선 상의 포인트를 생성하기 위해, 중앙 곡선 상의 좌측의 가장 가까운 포인트 및 우측의 가장 가까운 포인트가 이용된다. 좌측의 가장 가까운 포인트의 사영까지의 상대적인 거리와, 우측의 가장 가까운 포인트의 사영까지의 상대적인 거리는 중앙 곡선 상의 새로운 포인트의 생성에서 가중된다. 결과적으로, 교점들의 수는 마스터 아치 내의 포인트들의 수와 동일하다. 위에서 언급된 바와 같이, 이 수는 재구성될 파노라마 이미지의 길이이다. 슬라이스들의 수는 재구성될 파노라마 이미지의 폭이다.
중앙 곡선들은 사영을 통해 생성된 새로운 포인트들을 이용하여 재배치 또는 재조직된다(단계(148)). 내측 및 외측 아치, 중앙 곡선들 및 마스터 아치는 모두 파노라마 이미지를 생성하기 위해 이용된다(단계(152)). 2가지 유형의 파노라마 이미지가 사용자의 재량으로(예를 들어, 시스템(10)이 다른 유형의 이미지에 비해 한 유형의 이미지를 생성하거나 또는 둘 다를 생성하는 요구를 나타내는 사용자 입력에 기초하여) 생성될 수 있다. 디폴트 이미지("방사선 이미지(radiograph)"라고 칭해짐)는 종래의 파노라마 이미지와 유사하다. 다른 것은 "MIP(maximum intensity projection)" 파노라마 이미지라고 칭해진다.
방사선 이미지를 생성하는 것은 중앙 곡선의 각 포인트에서 국부적인 법선 벡터를 찾는 것을 수반한다. 법선 벡터의 방향은 중앙 곡선의 내부로부터 중앙 곡선의 외부를 향한다. 디폴트 파노라마 이미지를 생성하기 위해 내부로부터 외부로 법선 벡터를 따라 레이 써메이션(ray summation)이 수행된다. 일 실시예에서, 디폴트 경로는 길이 14㎜이고, 중앙 곡선의 포인트를 중심으로서 갖는다. 경험적 증거에 기초하면, 이러한 14㎜의 두께는 악궁의 전형적인 두께이다. 그러나, 사용자가 원한다면 두께는 달라질 수 있다.
MIP 파노라마 이미지를 위하여, 레이 써메이션을 위해 특정된 동일한 경로를 따라 파노라마 이미지의 강도에 대해 최대 강도가 취해진다. 중앙 곡선 상의 각 포인트에 대하여, 한 픽셀이 식별되고, 각각의 중앙 곡선은 파노라마 이미지 상의 하나의 수평선을 나타낸다. 슬라이스들은 전체 파노라마 이미지를 형성한다. 그러나, 분리 슬라이스 상의 중앙 곡선은 분리 레벨 위의 모든 슬라이스들에 대해 이용된다. 분리 레벨 위의 턱의 해부학적 구조는 오목(fosse) 및 다른 조직과 네스트된다. 이러한 뼈 정보의 포함 및 분할은 시각적 아티팩트들을 생성하고, 상악동저 및 하악 관절의 시각화를 은폐할 것이다. 이러한 뼈 정보를 제외하는 것은 상악동저 및 하악 관절의 선명도를 증가시키고, 종래의 방사선 이미지와 유사하거나 그보다 더 양호한 파노라마 이미지를 산출해낸다.
분리 레벨(그리고 분리 슬라이스)은 치아 정점에 가까우므로, 치아 정점 및 상악동저 영역은 뚜렷하고, 연속성은 자연스럽게 연장된다. 또한, 분리 슬라이스는 전통적인 초점층(focal trough)보다 훨씬 더 위에 있으므로, 분리 슬라이스 아래의 턱의 국부적인 뼈 정보의 포괄적인 이용은 턱 전체가 전통적인 파노라마 이미지 및 종래의 방사선 이미지보다 더 뚜렷해지게 한다.
따라서, 본 발명은 다른 것들 중에서도, 개선된 파노라마 이미지를 생성하는 x-레이 이미징 시스템을 제공한다. 본 발명의 다양한 특징들 및 이점들은 이하의 청구항들에 제시된다.

Claims (18)

  1. x-레이 검출기 및 프로세서를 포함하는 x-레이 시스템에 의해 수행되는, 이미지를 생성하는 방법으로서,
    상기 x-레이 검출기에 의해, 제1의 복수의 슬라이스를 갖는 이미지 데이터를 획득하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 이미지 데이터에 대한 수직 방향에서의 분리 레벨을 정의하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 이미지 데이터를 상기 수직 방향에서의 분리 레벨 위의 제1 부분 및 상기 수직 방향에서의 분리 레벨 아래의 제2 부분으로 분리하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 제2 부분을 처리하여 아치(arch)를 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 아치에 기초하여 이미지를 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 상기 제2 부분을 처리하여 아치를 생성하는 단계는,
    상기 프로세서에 의해, 상기 제2 부분을 제2의 복수의 슬라이스로 분리하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 제2의 복수의 슬라이스에 대한 아치를 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 조직(tissue)을 나타내는 이미지 데이터로부터 뼈를 나타내는 이미지 데이터를 분리하기 위해 상기 이미지 데이터의 상기 제2 부분을 분할하는(segmenting) 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 상기 제2의 복수의 슬라이스 각각의 상위 부분 상에 시딩 프로세스(seeding process)를 수행하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 시딩 프로세스는, 상기 제2의 복수의 슬라이스 각각의 상위 부분 위에 2차원 그리드 네트(two-dimensional grid net)를 적용하는 것을 수반하는 멀티스레드 시딩 기법(multi-thread seeding technique)을 포함하는 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 슬라이스에 대한 아치를 생성하는 단계는, 상기 제2의 복수의 슬라이스 내의 각 슬라이스에 대한 복수의 곡선을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 슬라이스에 대한 아치를 생성하는 단계는, 상기 제2의 복수의 슬라이스로부터 미리 결정된 해부학적 특징을 포함하는 슬라이스를 결정하고, 상기 슬라이스 내에서 가장 긴 곡선을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제2의 복수의 슬라이스 내의 각 슬라이스에 대한 복수의 곡선을 생성하는 단계는, 외측 곡선, 내측 곡선 및 중앙 곡선을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 상기 아치로부터 복수의 사영(projections)을 만드는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 상기 이미지 데이터로부터 시상면 슬라이스(sagittal slice)를 선택하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 시상면 슬라이스 내에서 이미지 엘리먼트 값들을 반복적으로 확인(iteratively checking)하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  11. x-레이 시스템으로서,
    x-레이 소스;
    상기 x-레이 소스에 대향하여 배치된 x-레이 검출기; 및
    상기 x-레이 검출기로부터 이미지 데이터를 수신하는 컴퓨터
    를 포함하고,
    상기 컴퓨터는, 상기 이미지 데이터에 대한 수직 방향에서의 분리 레벨을 정의하고, 상기 이미지 데이터를 상기 수직 방향에서의 분리 레벨 위의 제1 부분 및 상기 수직 방향에서의 분리 레벨 아래의 제2 부분으로 분리하고, 데이터의 상기 제2 부분을 복수의 슬라이스로 분리하고, 상기 복수의 슬라이스에 대한 아치를 생성하고, 상기 아치에 기초하여 이미지를 생성하는 x-레이 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 조직을 나타내는 이미지 데이터로부터 뼈를 나타내는 이미지 데이터를 분리하기 위해 상기 이미지 데이터의 상기 제2 부분을 분할하는 x-레이 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 각각의 슬라이스 상위 부분 위에 시딩 프로세스를 수행하는 x-레이 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 시딩 프로세스는, 각각의 슬라이스의 상위 부분 위에 2차원 그리드 네트를 적용하는 것을 수반하는 멀티스레드 시딩 기법을 포함하는 x-레이 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 슬라이스에 대한 아치를 생성하는 것은, 상기 복수의 슬라이스의 각 슬라이스에 대한 복수의 곡선을 생성하는 것, 상기 복수의 슬라이스로부터 미리 결정된 해부학적 특징을 포함하는 슬라이스를 결정하는 것, 및 상기 슬라이스 내에서 가장 긴 곡선을 결정하는 것을 포함하는, x-레이 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    각 슬라이스에 대한 복수의 곡선을 생성하는 것은, 외측 곡선, 내측 곡선 및 중앙 곡선을 생성하는 것을 포함하는 x-레이 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 아치로부터 복수의 사영을 생성하는 x-레이 시스템.
  18. x-레이 검출기 및 프로세서를 포함하는 x-레이 시스템에 의해 수행되는, 이미지를 생성하는 방법으로서,
    상기 x-레이 검출기에 의해, 복수의 슬라이스를 포함하는 이미지 데이터를 획득하는 단계 - 각각의 슬라이스는 복수의 복셀값을 가짐 -;
    상기 프로세서에 의해, 상기 이미지 데이터로부터 미리 결정된 슬라이스를 선택하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 미리 결정된 슬라이스 내의 복셀값들을 반복하여 확인하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 복수의 슬라이스 내의 각각의 슬라이스를 시딩하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 영역 확장(region growing)에 기초하여 이미지들의 집합을 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 이미지들의 집합에 기초하여 3차원 이미지를 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
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