KR102192377B1

KR102192377B1 - 두개악안면영상에서의 자동 치아 분리방법 및 시스템

Info

Publication number: KR102192377B1
Application number: KR1020180155285A
Authority: KR
Inventors: 홍헬렌; 이민진; 이소영
Original assignee: 서울여자대학교 산학협력단
Priority date: 2018-12-05
Filing date: 2018-12-05
Publication date: 2020-12-18
Also published as: KR20200068794A

Abstract

일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서의 자동치아 분리방법은, 두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계; 상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 두개악안면영상에서 추출된 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 상기 치아분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정하는 단계; 및 상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 치아 분리선 및 상기 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

두개악안면영상에서의 자동 치아 분리방법 및 시스템{A method and apparatus for automatic teeth separation in Maxillofacial Images}

본 발명은 두개악안면영상에서의 자동 치아 분리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 두개악안면 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT, cone-beam computed tomography)에서 3차원 개별 치아 모델링을 위한 자동 치아 분리 방법 및 시스템에 관한 것이다.

치아 교정 및 임플란트 시술 계획을 수립하기 위해서는 치아 구조를 확인하여 개별 치아를 모델링 하는 것이 필요하다. 그리고, 이러한 치아를 모델링하기 위해 사용될 수 있는 촬영방법은 다채널 컴퓨터단층촬영영상(MDCT, multi-detector computed tomography)과 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT, cone-beam computed tomography)이 있다.

한편, 의료 분야에서는 질병을 진단하기 위해 다채널 컴퓨터단층촬영영상을 주로 사용하지만, 치과 분야에서는 다채널 컴퓨터단층촬영영상보다 짧은 촬영 시간과 촬영 비용이 저렴하다는 이점 때문에 콘빔 컴퓨터단층촬영영상이 주로 사용된다.

하지만, 콘빔 컴퓨터단층촬영영상은 다채널 컴퓨터단층촬영영상에 비해 적은 방사선량 때문에 치아와 주변 조직 간의 대조대비가 명확하지 않고 영상의 잡음이 많아 화질이 좋지 않다. 또한 치관 영역(teeth crown)은 앞니와 어금니 간의 밝기값 차이가 크고, 치근 영역(teeth root)은 치아와 주변 치조골 영역 간의 밝기값이 유사하여 개별 치아를 구분하기 어려운 한계점이 있다.

나아가, 기존에 컴퓨터단층촬영 영상에서 개별 치아를 구별하는 방법들은, 콘빔 컴퓨터단층촬영 영상보다 밝기값 대조대비가 높은 다채널 컴퓨터단층촬영 영상을 사용하였기 때문에, 콘빔 컴퓨터단층촬영 영상에 적용하게 되면 정확도가 낮아지는 한계가 있었다. 또한, 2차원 파노라마 영상에서의 치아 분리만이 고려되어, 3차원 영상 모델링에는 활용되기 어려운 측면도 있었다.

본 발명은, 일 실시예에 따라 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT) 영상에서 추출된 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선들을 이용하여 2D 파노라마 영상을 재구성한 뒤 2D 파노라마 영상에서 최적의 치아 분리선을 탐색하고 3D CBCT 영상에서 최적의 치아 분리평면을 탐색하는 자동 치아 분리 방법 및 시스템을 개시한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서의 자동치아 분리방법에 있어서, 두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계; 상기 2차원 파노라마 영상에서, 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 상기 치아 분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정하는 단계; 및 상기 치아 분리선 및 상기 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계는, 두개악 안면 콘빔 컴퓨터단층촬영영상에서, 밝기값을 이용하여 치관영역을 분할하고, 활성형상모델 및 지역적 분할 개선방식을 이용하여 치근영역을 포함하는 치조골 영역을 분할하는 단계; 상기 분할된 치관영역과 치조골 영역에서 경계정보를 이용하여 치관 및 치근 영역의 아치형 곡선을 추출하는 단계; 및 상기 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 이용하여, 치아 아치형 곡선들 간의 기울기를 고려한 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 치아 분리선을 결정하는 단계는, 상기 생성된 2차원 파노라마 영상에서, 치아 영역 밝기값의 최소값과 최대값을 이용하여 밝기값 히스토그램 스트레칭을 수행하는 단계; 치조골 영역의 상부에 위치한 경계영역을 기준으로 치아 탐색 라인을 추출하고, 추출된 탐색라인에서 소정 조건을 만족하는 상기 치아 분리 후보지점들을 결정하는 단계; 및 상기 치아 분리 후보지점들을 기초로 치아 분리선을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 치아 분리 후보지점은, 상기 탐색라인에서, 밝기값 기울기가 일정 이상 큰 경우, 밝기값이 치아 밝기값 이하인 경우 및 치아의 크기를 고려하여 후보 지점들 간의 간격이 일정 거리 이상인 경우를 만족하는 지점일 수 있다.

상기 치아 분리선은 상기 치아 분리 후보지점을 기준으로 상기 탐색라인 상의 소정의 탐색 범위 내에서, 이동값 및 회전값을 변수로 하는 비용함수가 최소가 되는 값으로 결정될 수 있다.

상기 치아 분리평면을 결정하는 단계는, 상기 결정된 치아 분리선 및 상기 치관 영역의 아치형 곡선의 법선을 이용하여, 3차원 영상에서 초기 치아 분리평면을 생성하는 단계; 상기 생성된 초기 치아 분리평면을 기초로 비용함수 값을 최소로 하는 치아 분리평면을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 치아 분리평면을 이용하여 3차원 두개악안면 영상에서, 개별 치아를 분리하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 치아 분리평면을 결정하는 단계는, 상기 치관 영역의 아치형 곡선 상의 소정의 탐색범위 내에서, 상기 생성된 초기 치아 분리평면에 대해 이동 t와 x축 및 y축 회전값을 적용하여 비용함수가 최소가 되는 지점을 치아 분리평면으로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따른 치아 모델링 장치는 하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서가 연산을 수행하도록 하는 명령들이 저장된 하나 이상의 메모리를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 상기 연산은, 두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 연산; 상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 두개악안면영상에서 추출된 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 상기 치아 분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정하는 연산; 및 상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 치아 분리선 및 상기 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정하는 연산을 포함할 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램, 그리고 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.

일 실시예에 따른, 두개악안면영상에서의 자동치아 분리방법은, 기존 2차원 엑스레이(x-ray) 영상이 아닌 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT) 영상에서 재구성된 2차원 파노라마 영상을 통해 개별 치아의 전체적인 형태와 구조를 한눈에 파악하고 치아 분리가 용이한 효과를 얻는다. 또한, 2차원 파노라마 영상에서 최적의 분리선을 탐색하는 것을 선행함으로써 탐색 범위가 줄어들고, 3차원 CBCT 영상에서 공간정보를 이용하여 최적의 분리 평면을 탐색함으로써 영상에서 치아 분리모델을 생성할 때 개별 치아 분리 정확도가 개선될 수 있다.

나아가, 일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서의 자동치아 분리방법은 멀티 컴퓨터단층촬영영상(MDCT)보다 낮은 밝기값 대조대비를 가지는 CBCT 영상에서 자동으로 치아를 분리할 수 있기 때문에 CBCT보다 더 좋은 화질의 MDCT에서는 더 높은 정확도로 자동 치아 분리가 가능하도록 확장이 가능하다. 또한, 개별 치아 분리를 위해 최적의 분리 평면을 탐색할 때 밝기값 기반 비용함수뿐만 아니라 다른 요소들을 추가적으로 고려한 비용함수를 통해 보다 개선된 결과값을 획득할 수도 있다.

도 1 은 일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서 자동치아 분리방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2 는 일 실시 예에 따른 컴퓨터단층촬영을 이용한 두개악안면영상을 설명하기 위한 도이다.
도 3 은 일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서 자동치아 분리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 2차원 파노라마 영상을 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일 실시 예에 따라 치관 및 치근 영역에서 치아 아치형 곡선을 추출하는 일 예를 설명하기 위한 도이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 앞니영역에서 2차원 파노라마 영상을 생성한 일 예를 설명하기 위한 도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 치아분리선을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 치아분리점 및 치아분리선을 결정하는 일 예를 설명하기 위한 도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 치아분리평면을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 치아분리 평면을 결정하는 일 예를 설명하기 위한 도이다.
도 11 및 도 12는 일 실시 예에 따른 자동치아 분리 방법의 효과를 설명하기 위한 도이다.
도 13 은 일 실시 예에 따른 치아 모델링 장치의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1 은 일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서 자동치아 분리방법을 설명하기 위한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서 자동치아 분리 시스템은, 치아 모델링장치(100) 및 촬영장치(120)로 구성될 수 있다. 또한, 이러한 치아 모델링장치(100) 및 촬영장치(120)는 네트워크(110)로 연결될 수 있다.

우선, 일 실시 예에 따른 촬영장치(120)는 두개악안면 영상을 촬영할 수 있다. 여기서, 촬영장치(120)는 X-Ray 또는 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography; CT) 장치와 같이 질병을 진단하기위해 인체의 내부를 촬영하는 장치를 의미할 수 있다. 한편, 의료 분야에서는 질병을 진단하기 위해 다채널 컴퓨터단층촬영영상(MDCT, multi-detector computed tomography)을 주로 사용하지만, 치과 분야에서는 MDCT보다 짧은 촬영 시간과 촬영 비용이 저렴하다는 이점 때문에 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT, cone-beam computed tomography)을 일반적으로 사용한다. 여기서, CBCT는 환자의 두부에 장착된 X선 스캐너가 회전하고, 원뿔 모양의 X선을 조사하여 3차원 영상을 촬영하는 방식에 의해 촬영된 영상을 의미할 수 있다.

예를 들면, 도 2는, 일 실시 예에 따른 컴퓨터단층촬영을 이용한 두개악안면영상을 설명하기 위한 도이다.

도 2(a)는 해부학적 치아구조, 도2(b)는 치아 MDCT 영상, 도2(c)는 치아 CBCT영상에서의 치관 영역 영상 및 도 2(d)는 CBCT 영상에서의 치근 영역 영상을 나타낸다.

도 2(a)를 참조하면 치아는 치관 영역(201), 치근 영역(202), 치조골(203) 및 치수(204)로 구별될 수 있다. 한편, 치아의 CBCT 영상(도 2(c), 2(d))은 MDCT 영상(도 2(b))에 비해 적은 방사선량 때문에 치아와 주변 조직 간의 대조대비가 명확하지 않고 영상의 잡음이 많아 화질이 좋지 않음을 알 수 있다. 따라서, CBCT 영상에서는 도 2(c)와 같이 치관 영역(teeth crown)은 앞니(205)와 어금니(206) 간의 밝기값 차이가 크고, 도 2 (d)와 같이 치근 영역(teeth root)은 치아와 주변 치조골 영역(207) 간의 밝기 값이 유사하여 별도의 전처리 없이 개별 치아를 구분하기 어렵다.

하지만, 일 실시예에 따른 치아 모델링장치(100)는 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT) 영상에서 추출된 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선들을 이용하여 2차원 파노라마 영상을 재구성한 뒤 2차원 파노라마 영상에서 최적의 치아 분리선을 탐색하고 나아가 3차원 CBCT 영상에서 최적의 치아 분리평면을 탐색하는 두개악 안면 영상에서 자동 치아 분리방법을 수행할 수 있다.

따라서, 일 실시 예에 따른 자동치아 분리방법은, 기존 2D 엑스레이(x-ray) 영상이 아닌 콘빔 컴퓨터단층촬영영상(CBCT) 영상에서 재구성된 2D 파노라마 영상을 통해 개별 치아의 전체적인 형태와 구조를 한눈에 파악하고 치아 분리가 용이한 효과를 얻는다. 또한, 2D 파노라마 영상에서 최적의 분리선을 탐색하는 것을 선행함으로써 탐색 범위가 줄어들고, 3D CBCT 영상에서 공간정보를 이용하여 최적의 분리 평면을 탐색함으로써 영상에서 치아 분리모델을 생성할 때 개별 치아 분리 정확도가 개선될 수 있다.

한편, 일 실시 예에 따른 네트워크(110)는 무선 네트워크뿐만 아니라 유선 네트워크를 포함할 수도 있으며, 촬영장치(120)에서 촬영된 영상을 치아 모델링장치(100)로 전달하기 위한 다양한 수단이 모두 포함되는 것으로 이해될 수 있다.

이하, 도 2내지 도10을 참조하여 치아 모델링장치(100)의 동작 및 두개악안면영상에서 자동치아 분리 방법을 상세히 설명한다.

도 3 은 일 실시 예에 따른 두개악안면영상에서 자동치아 분리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 단계 S300에서, 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법은,

두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성한다. 도 2(c)및 도2(d)에 도시된 바와 같이 치관 영역은 치아끼리 붙어 있고, 치근 영역은 하나의 치아가 여러 조각으로 나눠지기 때문에 개별치아 분리가 용이하지 않다. 또한, 종래의 CBCT촬영으로 생성되는 파노라마 영상은 하나의 치아 아치형 곡선에서 수직방향으로 생성되기 때문에 전체적인 개별 치아의 형태 및 모양 파악이 어려워 개별 치아 분리 정확도가 낮아진다. 따라서, 도4에 대한 설명에서, 전체적인 치아 형태를 파악하기 위해 치관과 치근 영역에서 치아 아치형 곡선을 생성하여 치아의 기울어짐을 고려한 2차원 파노라마 영상을 생성하는 방법을 상세히 후술한다.

단계 S310에서, 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법은 2차원 파노라마 영상에서, 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 치아분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정할 수 있다.

예를 들면, 생성된 2차원 파노라마 영상에서는 개별 치아의 형태 파악이 가능하여 개별 치아 분리선을 탐색하기 용이하다. 그러나 초기 치아 분리 없이 일정간격으로 후보 분리 평면을 배치하여 최적의 위치 및 각도를 산정하기 위한 탐색을 진행하게 된다면, 탐색범위가 넓고 계산량이 많아 질 수 있다. 따라서, 개별 치아 분리선의 탐색 범위를 줄이기 위해 2차원 파노라마 영상에서 최적의 치아 분리선의 위치를 자동 탐색하는 방법을 도 7을 참조하여 상세히 후술한다.

단계 S320에서, 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법은, 치아 분리선 및 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정할 수 있다.

상술한 파노라마 영상은 2차원 영상으로 3차원 공간 상에서의 치아 정보가 부족하기 때문에 두개악안면 CBCT 영상의 공간 정보를 바탕으로 최적의 치아 분리평면을 탐색하는 것이 필요하다. 따라서, 도 9를 참조하여, 개별 치아 분리 정확도를 개선하기 위해 최적의 치아 분리선에서 공간 정보를 추가하여 최적의 치아 분리평면의 위치를 자동으로 결정하는 방법을 상세히 후술한다.

도 4는 일 실시 예에 따른 2차원 파노라마 영상을 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

단계 S400에서, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 방법은, 두개악 안면 콘빔 컴퓨터단층촬영영상에서, 밝기값을 이용하여 치관영역을 분할하고, 활성형상모델 및 지역적 분할 개선방식을 이용하여 치근영역을 포함하는 치조골 영역을 분할한다.

예를 들면, 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 추출하기 위해 먼저 각 영역의 초기 분할을 수행한다. 예를 들면, 치관 영역은 주변 조직보다 높은 밝기값을 가지기 때문에 밝기값을 이용한 2D 영역 성장법(region growing)으로 치아 분할이 수행될 수 있다. 치근 영역은 치아의 크기가 작거나 보이지 않기 때문에 치근 영역을 포함하는 치조골 영역의 분할이 수행될 수 있다. 이 때, 치조골 영역 분할은 활성형상모델을 이용한 적합 방법과 지역적 분할 개선을 통해 분할한다. 활성형상 모델ASM(Active shape model)은, 분할하고자하는 데이터의 변형을 반영할 수 있는 일종의 통계 형상 모델로, 다양한 변형이 발생할 수 있는 두개악안면 영상에서 치조골을 정확하게 분할 해 낼 수 있다. 한편, 이러한 치관 영역 및 치근 영역의 분할 방법은 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하므로 상세한 설명은 생략한다.

다음으로, 단계 S410에서, 2차원 파노라마 영상 생성 방법은, 분할된 치관영역과 치조골 영역에서 경계정보를 이용하여 치관 및 치근 영역의 아치형 곡선을 추출한다. 예컨대, 일 실시예에 따른 모델링장치(100)는 치관 영역의 초기 치아 분할 결과와 치근 영역의 치조골 분할 결과에서 경계정보를 이용한 곡선 추출 방법을 통해 도 5(a) 및 도5(b)와 같이 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 추출할 수 있다. 여기서, 도 5(a)는 치관 영역의 아치형 곡선 및 도 5(b)는 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 나타낸다.

다음으로, 단계 S420에서, 2차원 파노라마 영상 생성 방법은 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 이용하여, 치아 아치형 곡선들 간의 기울기를 고려한 2차원 파노라마 영상을 생성한다.

예를 들면, 추출한 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 이용하여 그림 5(c)와 같이 치아 아치형 곡선들 간의 기울기를 고려한 2차원 파노라마 영상을 생성할 수 있다.

또한, 앞니 영역의 경우를 살펴보면, 치아의 기울어짐이 있어 치관과 치근간의 기울어짐을 고려하지 않으면 도 6(a)와 같이 치근영역이 포함되지 않는 문제가 있으나, 일 실시예에 따라 치관과 치근 간의 기울어짐을 고려한 경우, 도6(b)와 같이 앞니 영역의 모든 치아에서 전체적인 형태 및 모양 파악이 가능하다.

도 7은 일 실시 예에 따른 치아분리선을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

단계 S700에서, 치아분리선을 결정하는 방법은, 생성된 2차원 파노라마 영상에서, 치아 영역 밝기값의 최소값과 최대값을 이용하여 밝기값 히스토그램 스트레칭을 수행한다.

예컨대, 생성된 2차원 파노라마 영상의 치근 영역에서 치아와 주변 치조골 영역의 밝기값이 유사하므로 개별 치아로 분리하기 어려운 한계가 있을 수 있다. 따라서, 파노라마 영상의 밝기값 대조대비를 높이기 위해 치아 영역의 밝기값 히스토그램의 최소 및 최대 밝기값을 통해 도 8(a)에 도시된 바와 같이 히스토그램 스트레칭이 수행될 수 있다.

다음으로, 단계 S710에서, 치아분리선을 결정하는 방법은, 치조골 영역의 상부에 위치한 경계영역을 기준으로 치아 탐색 라인을 추출하고, 추출된 탐색라인에서 소정 조건을 만족하는 치아분리 후보지점들을 결정한다. 여기서, 치아분리 후보지점은, 탐색라인에서, 밝기값 기울기가 일정 이상 큰 경우, 밝기값이 치아 밝기값 이하인 경우 및 치아의 크기를 고려하여 후보 지점들 간의 간격이 일정 거리 이상인 경우를 만족하는 지점일 수 있다.

예를 들면, 치관 영역과 치근 영역을 나누는 경계 영역에 해당하는 치조골 상부 경계 영역은 치아와 치아 사이의 밝기값 대조대비가 크고 치아 간 간격이 넓어 치아 분리 후보 지점들을 산정하기 용이하므로 치조골 상부 경계를 기준으로 치아 탐색 라인을 추출하고, 추출된 탐색 라인 상에서 1) 밝기값 기울기가 일정 이상 큰 경우 2) 밝기값이 치아 밝기값 이하인 경우 3) 치아의 크기를 고려하여 후보 지점들 간의 간격이 일정 거리 이상인 경우의 3가지 조건을 모두 만족하는 치아 분리 후보 지점들을 결정할 수 있다.

단계 S720에서, 치아분리선을 결정하는 방법은, 치아 분리 후보지점들을 기초로 치아 분리선을 결정한다. 한편, 치아 분리선은 상기 치아 분리지점을 기준으로 상기 탐색라인 상의 소정의 탐색 범위 내에서, 이동값 및 회전값을 변수로 하는 비용함수가 최소가 되는 값으로 결정된다.

예컨대, 도 8(b)와 같이 산정된 후보 지점들의 법선 방향으로 초기 치아 분리선(801)이 생성될 수 있다. 다음으로, 최적의 치아 분리선의 위치를 결정하기 위해, 도 8(b)에 도시된 바와 같이 탐색라인(800) 상에서 초기 치아 분리선을 이동 t 및 회전 R 하는 연산을 수행하여 [수학식1]의 비용함수가 최소가 되는 지점을 전역 탐색(full search)을 통해 찾는다.

[수학식 1]

이 때, L_l은 치아 분리선과 양 옆 한 화소를 포함하는 주변 영역을 의미하고, N은 L_l에 포함된 화소의 개수이다. 실험적으로 탐색범위 t는 -10∼+10 화소의 범위로, R은 -5∼+5 도의 범위로 산정한다.

도 9는 일 실시예에 따른 치아분리평면을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도이다.

단계 S900에서, 치아분리평면을 결정하는 방법은, 치아 분리선 및 치관 영역의 아치형 곡선의 법선을 이용하여, 3차원 영상에서 초기 치아 분리평면을 생성한다. 여기서 3차원 영상은 3차원 콘빔 컴퓨터단층촬영영상을 의미할 수 있다.

단계 S910에서, 치아분리평면을 결정하는 방법은, 생성된 초기 치아 분리평면을 기초로 비용함수 값을 최소로 하는 치아 분리평면을 결정한다. 여기서, 치관 영역의 아치형 곡선 상의 소정의 탐색범위 내에서, 생성된 초기 치아 분리평면에 대해 이동 t와 x축 및 y축 회전값을 적용하여 비용함수가 최소가 되는 지점을 치아 분리평면으로 결정될 수 있다.

구체적으로, 도 10(a)에 도시된 2차원 파노라마 영상에서 최적의 치아 분리선을 탐색하는 것과 유사한 원리로, 최적의 치아 분리평면의 위치를 탐색하기 위해 도 10(b)와 같이 초기 치아 분리평면을 치관 영역의 치아 아치형 곡선 상에서 이동 t와 회전 R_x, R_z를 적용하여 다음의 [수학식2]의 비용함수가 최소가 되는 지점을 파월의 최적화 기법(Powell's optimization method)을 통해 찾을 수 있다.

[수학식 2]

이 때, P_i는 치아 분리평면 영역을 의미하고, N은 P_i에 포함된 화소의 개수이다. t는 치아 아치형 곡선상의 이동을 의미하고, R_x, R_z은 각각 x축, z축 회전을 의미한다.

최종적으로, 단계 S920에서, 치아 분리평면을 결정하는 방법은, 결정된 치아 분리평면을 이용하여 3차원 두개악안면영상에서, 개별 치아를 분리한다

예를 들면, 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법이 찾은 최적의 분리평면 결과는 도10(c)와 같이 나타날 수 있다.

도 11 및 도 12는 일 실시 예에 따른 자동치아 분리 방법의 효과를 설명하기 위한 도이다.

일 실시예에 따른 두개악안면 영상에서 자동 치아분리 방법에 대한 검증을 수행하기 위해 3개의 두개악악면 CBCT 영상이 이용되었고, 각 영상은 16비트 영상이고, 영상의 해상도는 512x512, 슬라이스 영상 장 수는 616∼654장, 화소 크기는 0.31mmㅂ, 슬라이스 간격은 0.31mm이다.

일 실시예에 따른 자동치아 분리방법(Method C)과의 비교를 위해, 2차원 파노라마 영상에서 후보군 추출을 통한 치아 분리선 위치화 방법(Method A)과 최적의 치아 분리선 탐색 방법(Method B)을 사용하였다. 정성적 평가에서는 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법을 적용하여 얻은 개별 치아 분리 탐색 결과를 육안평가 하였고, 정량적 평가에서는 치아가 주변 조직에 비해 높은 밝기값을 가지기 때문에 치아 분리평면이 치아를 지나는 경우 분리평면상의 평균 밝기값이 높아진다는 것을 이용하여 다음의 [수학식3]과 같이 탐색된 치아 분리평면의 평균 밝기값(AIP: Average Intensity of Plane)을 통해 제안방법의 분리 정확도를 분석하고 수행시간도 측정하였다.

[수학식 3]

이 때, P는 분리평면, N은 분리평면의 화소 개수, I(P)는 분리평면의 밝기값을 나타낸다.

도 11은, Method A, Method B, Method C(일 실시예에 따른 자동치아 분리방법)를 적용하여 개별 치아 분리선 및 분리평면을 탐색한 결과이다. 도11(a) Method A의 경우 치아 분리선이 치아를 지나가는 분리선이 있음을 볼 수 있다. 도 11(b) Method B의 경우 파노라마 영상에서 최적의 분리선을 찾음으로써 Method A보다 정확한 분리선을 찾지만 공간적 정보가 부족하여 도 11(d)와 같이 치아를 지나는 분리평면이 있음을 볼 수 있다. 도 11(e) 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법(Method C)의 경우 공간정보를 가지는 CBCT 영상에서 최적의 분리평면을 찾음으로써 Method B보다 정확한 분리 평면을 찾고, 도 11(f) 및 11(g)와 같이 치관영역에서 붙어있는 치아와 영상 잡음이 있는 부분에서 더 정확한 분리평면을 찾음으로써 Method B보다 분리 정확도가 향상됨을 알 수 있다.

도 12는 치아 분리평면의 평균 밝기값으로 Method B를 수행하였을 때 분리평면의 평균 밝기값은 299.16HU으로 Method A 대비 6.04% 감소되었고, 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법(Method C)을 수행하였을 때 분리평면의 평균 밝기값은 263.02HU로 Method B 대비 2.73%, Method A 대비 8.61% 감소되었고 분산도 줄어드는 것을 알 수 있다. 이를 통해 Method B를 수행함으로써 탐색 범위가 줄었고, Method C를 수행함으로써 공간적 정보가 추가되어 치아 간 분리 정확도가 향상되었음을 알 수 있다. 개별 치아 분리의 수행시간은 방법별로 Method A는 0.40초, Method B는 2.53초, Method C는 27.80초 소요되었다. 결국 일 실시예에 따른 자동치아 분리방법(Method C)을 따르는의 경우, 2차원 파노라마 영상 뿐 아니라 3차원 CBCT 영상 내 공간상 정보를 참고하여 개별 치아 분리를 수행함으로써 향상된 정확도를 보이면서 향상된 속도로 수행을 완료할 수 있다.

도 13 은 일 실시 예에 따른 치아 모델링 장치(100)의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 도이다.

치아 모델링장치(100)는 후술하는 기능을 수행할 수 있는 기기로서, 예를 들어 서버 컴퓨터, 개인 컴퓨터 등으로 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 치아 모델링장치(100)는 하나 이상의 프로세서(130) 및/또는 하나 이상의 메모리(140)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라 하나 이상의 프로세서(130)에 의해 수행되는 연산은, 두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 연산, 상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 두개악안면영상에서 추출된 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 상기 치아분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정하는 연산 및 상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 치아 분리선 및 상기 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정하는 연산을 포함할 수 있다. 또한, 상술한 연산 이외에도, 일 실시 예에 따른 치아 모델링장치(100)는 도 1 내지 도 10에서 상술된 두개악 안면 영상에서 자동치아분리 방법을 수행할 수 있음을 통상의 기술자는 쉽게 이해할 수 있다.

일 실시예에서는, 치아 모델링장치(100)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 치아 모델링장치(100)에 추가될 수 있다. 또한 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다. 치아 모델링장치(100) 내, 외부의 구성요소들 중 적어도 일부의 구성요소들은 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface) 또는 MIPI(mobile industry processor interface) 등을 통해 서로 연결되어, 데이터 및/또는 시그널을 주고 받을 수 있다.

하나 이상의 메모리(140)는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)에 저장되는 데이터는, 치아 모델링장치(100)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예: 프로그램)를 포함할 수 있다. 메모리(140)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 하나 이상의 메모리(140)는, 하나 이상의 프로세서(130)에 의한 실행 시, 하나 이상의 프로세서(130)가 연산을 수행하도록 하는 명령들을 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 메모리(140)는 하나 이상의 사용자에 대한 개인화 정보 및/또는 하나 이상의 상품에 대한 추천 정보를 저장할 수 있다. 본 개시에서, 프로그램 내지 명령은 메모리(140)에 저장되는 소프트웨어로서, 치아 모델링장치(100)의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 어플리케이션이 장치의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다.

하나 이상의 프로세서(130)는, 소프트웨어(예: 프로그램, 명령)를 구동하여 프로세서(130)에 연결된 치아 모델링장치(100)의 적어도 하나의 구성요소를 제어할 수 있다. 또한 프로세서(130)는 본 개시와 관련된 다양한 연산, 처리, 데이터 생성, 가공 등의 동작을 수행할 수 있다. 또한 프로세서(130)는 데이터 등을 메모리(140)로부터 로드하거나, 메모리(140)에 저장할 수 있다

일 실시예에서, 치아 모델링장치(100)는 통신 인터페이스(도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다. 통신 인터페이스는, 치아 모델링장치(100)와 다른 서버 또는 다른 외부 장치(예: 촬영장치(120))간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 eMBB(enhanced Mobile Broadband), URLLC(Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC(Massive Machine Type Communications), LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), GSM(Global System for Mobile communications), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless Broadband), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다.

본 개시에 따른 치아 모델링장치(100)의 다양한 실시예들은 서로 조합될 수 있다. 각 실시예들은 경우의 수에 따라 조합될 수 있으며, 조합되어 만들어진 치아 모델링장치(100)의 실시예 역시 본 개시의 범위에 속한다. 또한 전술한 본 개시에 따른 치아 모델링장치(100)의 내/외부 구성 요소들은 실시예에 따라 추가, 변경, 대체 또는 삭제될 수 있다. 또한 전술한 치아 모델링장치(100)의 내/외부 구성 요소들은 하드웨어 컴포넌트로 구현될 수 있다.

한편, 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 치아 모델링장치
110: 네트워크
120: 촬영장치

Claims

두개악안면영상에서의 자동치아 분리방법에 있어서,
두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계;
상기 2차원 파노라마 영상에서, 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 상기 치아 분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정하는 단계; 및
상기 치아 분리선 및 상기 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계는,
두개악 안면 콘빔 컴퓨터단층촬영영상에서, 밝기값을 이용하여 치관영역을 분할하고, 활성형상모델 및 지역적 분할 개선방식을 이용하여 치근영역을 포함하는 치조골 영역을 분할하는 단계;
상기 분할된 치관영역과 치조골 영역에서 경계정보를 이용하여 치관 및 치근 영역의 아치형 곡선을 추출하는 단계; 및
상기 치관 및 치근 영역의 치아 아치형 곡선을 이용하여, 치아 아치형 곡선들 간의 기울기를 고려한 2차원 파노라마 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제1항에 있어서, 상기 치아 분리선을 결정하는 단계는,
상기 생성된 2차원 파노라마 영상에서, 치아 영역 밝기값의 최소값과 최대값을 이용하여 밝기값 히스토그램 스트레칭을 수행하는 단계;
치조골 영역의 상부에 위치한 경계영역을 기준으로 치아 탐색 라인을 추출하고, 추출된 탐색라인에서 소정 조건을 만족하는 상기 치아 분리 후보지점들을 결정하는 단계; 및
상기 치아 분리 후보지점들을 기초로 치아 분리선을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제 3항에 있어서, 상기 치아 분리 후보지점은,
상기 탐색라인에서, 밝기값 기울기가 일정 이상 큰 경우, 밝기값이 치아 밝기값 이하인 경우 및 치아의 크기를 고려하여 후보 지점들 간의 간격이 일정 거리 이상인 경우를 만족하는 지점인 것인, 방법.
제 3항에 있어서, 상기 치아 분리선은
상기 치아 분리 후보지점을 기준으로 상기 탐색라인 상의 소정의 탐색 범위 내에서, 이동값 및 회전값을 변수로 하는 비용함수가 최소가 되는 값으로 결정되는 것인, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 치아 분리평면을 결정하는 단계는,
상기 결정된 치아 분리선 및 상기 치관 영역의 아치형 곡선의 법선을 이용하여, 3차원 영상에서 초기 치아 분리평면을 생성하는 단계;
상기 생성된 초기 치아 분리평면을 기초로 비용함수 값을 최소로 하는 치아 분리평면을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 치아 분리평면을 이용하여 3차원 두개악안면 영상에서, 개별 치아를 분리하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제 6항에 있어서, 상기 치아 분리평면을 결정하는 단계는,
상기 치관 영역의 아치형 곡선 상의 소정의 탐색범위 내에서, 상기 생성된 초기 치아 분리평면에 대해 이동 t와 x축 및 y축 회전값을 적용하여 비용함수가 최소가 되는 지점을 치아 분리평면으로 결정하는 것인, 방법.
하나 이상의 프로세서; 및
상기 하나 이상의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서가 연산을 수행하도록 하는 명령들이 저장된 하나 이상의 메모리를 포함하고,
상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 상기 연산은,
두개악안면영상에서 치아의 기울어짐을 고려한, 2차원 파노라마 영상을 생성하는 연산;
상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 두개악안면영상에서 추출된 치조골 상부 경계 영역을 이용하여 치아 분리 후보지점을 선정하고, 상기 치아 분리 후보지점을 기준으로 치아 분리선을 결정하는 연산; 및
상기 2차원 파노라마 영상에서, 상기 치아 분리선 및 상기 두개악안면영상에서 추출된 치관영역의 아치형 곡선을 이용하여 치아 분리평면을 결정하는 연산을 포함하는 것인, 치아 모델링 장치.
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 두개악안면영상에서의 자동치아 분리 프로그램.