KR102605456B1 - 치아 이미지 생성 시스템으로부터의 이미지 데이터를 개선하는 방법 - Google Patents

Abstract

치아 이미지 생성 시스템의 이미지 데이터에 대한 이미지 향상 방법에서, 2차원 이미지 데이터를 생성하는 제1 이미지 생성부(205, 210) 및 3차원 이미지 데이터를 생성하는 제2 이미지 생성부(250, 255)를 포함하고, 진단 대상 객체(220, 222)에 대해, 이미지 생성 시스템은 2차원 이미지 데이터 및 3차원 이미지 데이터를 제공하고, 특히 2차원 이미지 데이터 및 3차원 이미지 데이터는 2차원 이미지 데이터 또는 3차원 이미지 데이터의 화질 및/또는 정보 콘텐츠가 개선되도록 병합된다.

Description

치아 이미지 생성 시스템으로부터의 이미지 데이터를 개선하는 방법

본 발명은 치아 가공기(dental machine)에 사용되는 이미지 생성 또는 이미지 디스플레이 시스템에 관한 것으로, 특히 그러한 시스템을 사용하여 얻어진 이미지 데이터의 이미지 향상 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 본 발명에 따른 방법이 구현될 수 있는 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 기계로 독출 가능한 데이터 캐리어(data carrier), 및 이미지 생성 또는 이미지 디스플레이 시스템에 관한 것이다.

특히 치아 가공기 또는 치의학에 사용되는 현대의 이미지 생성 시스템은 이미지 데이터 또는 체적 데이터를 생성하는데, 이는 3차원 객체(3D)로서 촬영될 객체를 나타내며 사용자 또는 뷰어에 대해 각각 처리되고 디스플레이되어야 한다. 수술 전 또는 수술 중 얻어진, 치료 대상 객체, 예를 들어, 사람의 턱 또는 치아의 3D 이미지 데이터를 사용하여 진단을 하는 것뿐만 아니라 향후 의료 절차 계획을 세우는 것이 이후 가능해졌다.

그 자체로 알려진 디지털 볼륨 단층촬영기(DVT)는 이미 치의학에서 사용되고 있다. DVT는 콘 형태의 빔을 사용하고, x-선을 사용하는 3차원 이미지 단층촬영 방법을 나타내고, 이를 이용해 단면도가 생성된다. 디지털 방사선 영상의 경우에서처럼, DVT는 또한 x-선 튜브 및 누워있거나, 앉아있거나 또는 서 있는 환자 주위를 회전하는 x-선 감광 검출기층을 구비한 반대측 디지털 이미지 센서 또는 검출기를 사용한다. 보통 180 내지 360도의 팬 각도(fan angle)로 회전하는 x-선 튜브는 콘 형태의, 보통은 펄스 형태의 x-선 빔을 방출한다.

x-선 튜브가 회전하는 동안, 복수의 2차원 단층촬영 이미지(즉, 단층 이미지 재구성으로부터 얻어진 개별 슬라이스들)가 획득되고, 이 x-선 이미지들로부터 3D 이미지 데이터 세트가 얻어진다. x-선 방사선은 3차원 조사영역을 통과하여 감쇠된 흑백 이미지를 2D x-선 투영 이미지로 생성한다.

3D 이미지 데이터는 보통 종래의 평평한 화면에 2차원(2D)으로만 디스플레이된다. 그러나 수술에서 객체를 통과한 각각 2차원의 3차원 직교 단면을 동시에 디스플레이하는 기술이 수술이 알려져 있다. 포인터 장치 도움으로, 오퍼레이터는 직교단면의 각 위치 또는 각 단면의 깊이를 규정하는 옵션을 갖는다. 다른 디스플레이 옵션은 정의된 평면에 그리고 이어서 이 평면의 2차원 표현에 3D 이미지 데이터를 투영하는 것이다.

개별 체적 정보는 빔 콘에 걸쳐 투영방향으로 평균치가 되기 때문에, 기지의 방법의 단점은 그러한 평면상에 대한 3D 이미지 데이터의 매 투영에서 상세한 정보가 손실되는 것이다. 그 결과, 개별 진단 대상 객체에 속하지 않는 체적 정보가 2D 표현에도 포함된다.

여기서 고려된 이미지 생성 시스템의 3D 이미지 데이터를 디스플레이하는 방법은 독일 출원번호 DE 103 38 145 A1에 알려져 있고, 그 방법은 비교적 낮은 공간 해상도를 갖는 투영이 전체 이미지로 디스플레이 되고, 그에 의해 뷰어에게 개요가 제공되는 것이다. 사용자는 또한 투영으로부터 이미지의 단면을 선택하고 그 단면에서 더 높은 해상도의 상세 이미지를 디스플레이하는 옵션이 주어진다. 따라서 사용자는 객체 내 어디에 있는지를 알 수 있고, 또한 이 선택된 이미지 단면에 대한 추가적인 상세정보를 받을 수 있다.

따라서 그 투영으로부터 서브 영역이 선택되고, 그 서브 영역 내에 상세 이미지가 생성되며, 그에 의해 이미지 데이터의 저장된 데이터에 직간접으로 액세스하여 이미지가 생성된다. 상세 이미지는 투영된 것과는 다른 정보 콘텐츠를 포함함을 특징으로 하며, 그에 의해 증가된 정보 콘텐츠는, 예를 들어, 해상도 및/또는 시야각과 관련될 수 있다. 다음으로, 상세 이미지는 사용자에 의해 선택된 서브영역의 틀 내에서 화면에 디스플레이된다. 따라서 사용자는 픽쳐인픽쳐(picture-in-picture)를 본다.

고려되는 2차원(2D) 이미지 데이터는 방사선 이미지로, 예를 들어, 개별 환자의 구강 내에 배치된 x-선 검출기 및 구강 외부에 배치된 x-선 소스를 사용하여 구내에서 생성된 이미지를 촬영하여 생성된다.

본 발명의 목적은 기존의 2D 및/또는 3D 이미지 데이터의 화질 또는 디스플레이 품질을 개선하거나 그 정보 콘텐츠를 증가하는 방법을 특정하는 것으로, 그에 의해 특히 이미지 데이터 생성에 영향을 주거나 생성을 왜곡하는 방사선 소스의 빔 경로 내 구조물 또는 객체를 추후에 사용 가능한 이미지 데이터로부터 차감할 수 있다.

특히 치아 가공기 분야에서, 본 발명의 기저 방안은, 한편으로, 특히 화질을 개선할 목적으로, 예를 들어, 디지털 볼륨 단층촬영기(DVT)를 사용하여 생성된 3D 이미지 데이터와 구내 방사선 촬영에 의해 생성된 2D 이미지 데이터(이른바 "IO 이미지")를 결합, 즉, 병합하는 것이다. 특히 2D 이미지 데이터의 화질 또는 디스플레이 품질은 병합에 의해 개선될 수 있다. 다른 한편으로, 기저 방안은 또한 디지털 볼륨 단층촬영기(DVT)로 생성된 3D 이미지 데이터와, 예를 들어, 구내 방사선 촬영을 이용하여 생성된 2D 이미지 데이터를 3D 이미지 데이터의 화질 또는 디스플레이 품질이 개선되도록 역으로 결합 또는 병합하는 것이다.

유사하게 3D 이미지 데이터의 화질 개선은, 특히 2D 이미지 데이터의 경우, 2D 이미지 데이터에 대해 더 높은 깊이 해상도를 갖는 3D 이미지 데이터에 의해서뿐만 아니라 3D 이미지 데이터에 대해 상대적으로 더 높은 해상도를 갖는 2D 이미지 데이터로부터 얻어질 수 있다.

이미지 데이터 세트 중 하나로부터 설정된 다른 개별 이미지 데이터 세트의 품질에 대해 결론을 이끌어 내고, 그런 다음 필요한 만큼 화질을 개선하기 위해 이미지 데이터를 적절하게 변경 또는 수정할 수 있어야 한다.

특히 화질을 개선하는 치아 이미지 생성 시스템의 이미지 데이터를 처리하는 본 발명에 따른 방법에서, 치아 이미지 생성 시스템은 2차원 이미지 데이터를 생성하는 제1 이미지 생성부 및 3차원 이미지 데이터를 생성하는 제2 이미지 생성부를 포함하고, 이미지 생성 시스템은 진단 대상 객체에 대한 2차원 이미지 데이터 및 3차원 이미지 데이터를 제공하고, 특히 구내에서 생성된 2D x-선 이미지를 애플리케이션에 초점을 맞춘 방식으로 기하학적 이미징 조건을 기반으로 DVT를 이용해 얻어진 3D 이미지와 병합하고, 추가된 진단값이 사용자, 특히 치료중인 의사를 위해 생성되는 방식으로 병합에서 나온 결합된 정보 또는 데이터를 가시화하도록 제안한다.

두 용어 "제1 이미지 생성부" 및 "제2 이미지 생성부"는 기능적 의미로만 이해되어야 하며, 이 두 기능부는 또한 물리적으로 단일 이미지 생성부로 물리적으로 구현될 수 있고, 즉, 이들이 반드시 기능적으로 또는 공간적으로 분리된 방식으로 구성 또는 배치되어야 하는 것은 아니라는 것이 주지되어야 한다. 따라서 이 두 이미지 생성부들 중 하나는 각기 다른 이미지 생성부의 변경된 동작 모드를 이용해 구현될 수 있다. 또한, 두 이미지 생성부는 동일한 이미지 생성 시스템의 일부일 필요는 없지만, 대신 다른 위치에 배치되거나, 예를 들어, 다른 치과 실무에 사용될 수 있고, 각각 생성된 이미지 데이터는 추후에 이미지 생성 시스템에서 결합될 수 있다.

또한 이미지 향상은 화질, 예를 들어, 이미지 선명도, 이미지 해상도, 이미지 콘트라스트 및 이미지 결함 제거 또는 감소, 또는 이미지 데이터의 정보 콘텐츠, 예를 들어, 깊이 정보, 이미지들의 직교성에 관한 정보, 또는 이미지 콘텐츠의 가능한 왜곡의 수정에 관한 정보의 개선을 지칭할 수 있음이 주지되어야 한다.

2D 및 3D 이미지 데이터의 병합은 기하학적으로, 바람직하게는 그 자체로 알려진 2D/3D 정합 방법(P. Markelj, D. Tomazevic, B. Likar, and F. Pernus, 이미지 유도 중재를 위한 3D/2D 병합 방법 리뷰, 의료 이미지 해석, 권. 인쇄중, 교정필) 을 이용하여 이뤄지고, 이는 자동화된 방식으로 이뤄진다. 원근법으로 수정된 2D/3D 병합을 이용하여, 2D 획득의 기하 구조 사이의 관계(즉, 검출기 및 소스의 위치 및 방향)가 3D 객체를 참조하여 계산된다.

이 관계가 알려진다면, 소스에서 주어진 이미지 포인트(픽셀)까지의 빔 경로에서 어느 객체가 어떤 기여를 하는지를 판단할 수 있다. 즉, 3D 정보에 기반하여, 빔 경로상의 모든 값들이 최종 투영 이미지와 관련하여 특정 깊이로 설정될 수 있다. 본 발명에 따라 변경되고 다음에서 프로필 깊이 변화로 언급된 이 같은 병합은 사용자에 의해 수작업으로 수행될 수 있다; 예를 들어, 가상의 검출기 층을 원근법에 따른 수정 방식으로 검출기의 확인된 위치와 평행하게 쉬프트하여 어느 기여도가 정보 컨텐츠를 갖고 있는지를 평가할 수 있다. 가장 중요한 기여도를 갖는 (프로파일의) 층(예를 들어, 치아 에나멜)의 자동 쉬프트 또는 위치설정도 가능하다. 가장 중요한 기능을 갖는 층의 위치설정은 바람직하게는 통계적인 상관관계, 예를 들어, 상호상관 또는 공통 정보를 이용하여 수행될 수 있다.

2차원 및 3차원 이미지 데이터의 기하학적 병합에 있어서, 설계 예를 참조하여 후술되는 것처럼, 3차원(3D) 공간에서 이미지 포인트들은 2차원(2D) 투영 표면의 이미지 포인트에 할당될 수 있다. 2D 공간 내 이미지 포인트들 및 3D 공간 내 이미지 포인트들은 또한 이미지 영역 상의 포인트들을 표현할 수 있고, 그에 따라 평면, 곡면, 또는 개별 포인트 또는 포인트 클라우드까지도 포함될 수 있다. 이미지 영역을 바람직하게는 평평한 표면이다.

따라서 프로파일 깊이는 언급된 이미지 평면 z1, z2, z3 등을 갖는 z0-z1-z2-z3과 검출기 평면 z0의 관계에 따른 프로파일 깊이 변화의 방법을 사용하여 계산될 수 있다. 특정 획득 대상 객체의 경우, 그러한 프로파일 깊이는, 예를 들어, z0 - zi (i=1, 2, 또는 3), 또는 검출기 평면 z0로부터 다른 거리에 배치된 복수의 객체들의 경우, 예를 들어, i ≠ j 조건 하에서 z0-zi-zj (i, j = 1, 2, 또는 3)일 수 있다.

또한 2차원 투영 표면과 최대 중첩 또는 일치도를 갖는 적어도 하나의 이미지 영역은 품질 척도, 바람직하게는 최적화 장치(optimizer)를 이용하여 3차원 공간에서 식별된다. 상기 품질척도는 이미지 차이를 계산하여, 예를 들어, 최소 2차 거리 또는 기울기 차이를 계산하여 만들어질 수 있다. 여기에서 고려된 2D 및 3D 이미지 데이터의 생성 또는 본 발명에 따른 상기 이미지 데이터의 처리 후, 빔 경로에 위치한 실제 객체는 없고, 이미지 생성부에 의해 생성된 개별 객체의 이미지(3D 이미지 데이터)만 있기 때문에, 여기에서 기술된 빔 경로는 바람직하게는 "가상의" 빔 경로 또는 방사선 소스 및 검출기의 "가상의" 기하학적 배열임이 강조되어야 한다. 따라서 여기에서 기술된 방사선 소스 및 이미지 생성부는 상기 이미지 구성요소와 관련하여 순수하게 가상의 것이다.

또한 여기에서 고려된 이미지 생성 시스템의 방사선 소스 및 이미지 생성부 사이의 상기 가상의 빔 경로에서 특정 거리에 있는 최대 중첩 또는 일치도를 갖는 이미지 영역의 식별에서, 이미지 구성요소들의 평가되고, 가장 높은 기여도를 갖는 이미지 구성요소 또는 가장 높은 기여도를 갖는 한 특정 이미지 구성요소 그룹은 바람직하게는 품질 척도에 따라 식별된다. 그러한 이미지 구성요소는 소위 "복셀(voxel)" 즉, 3차원 그리드(grid) 내 체적과 같은 그리드 포인트 또는 이미지 포인트로 불릴 수 있다.

결과적으로, 해부학적 구조물들은 저 해상도이지만 증가된 깊이 정보를 갖는 것으로 DVT에서 알려져 있으므로, 치근의 공간적 위치 및/또는 위치는, 예를 들어, 3D 콘텍스트에 위치할 수 있기 때문에, IO 이미지의 정보값은 진단에 의해 개선될 수 있다. 이미지 데이터는 공통 데이터 공간에서 유리하게 병합될 수 있고, 그에 따라 병합이 2D 또는 3D 데이터 공간에서 수행될 수 있다. 따라서 2D 이미지 데이터의 병합은 3D 데이터 공간에서 수행되는 것이 바람직하고, 반면, 3D 이미지 데이터의 병합은 2D 데이터 공간에서 수행되는 것이 바람직하다.

예를 들어, 특정 깊이(도 1, "Z3")의 IO 이미지 콘텐츠(도 1, 참조번호 105)가 상기 체적 깊이(도 1, "Z3") 이전에 특정 빔 경로에 위치한 모든 체적 구성요소들의 가상 투영으로부터 감산된다면, 2D에서의 병합이 가능하다. 그에 따라 개입 객체는 IO 이미지에서 제거된다. 2D 검출기상의 결과 이미지와 관련된 이와 같은 병합 형태는 추가 깊이 정보를, 깊이 정보를 달리 포함하지 않은 이미지와 통합될 수 있다. 추가 정보는 바람직하게는 색으로 표시될 수 있다.

필터링된 역투영에 의해, 특정 빔 경로(도 1, 참조번호 110 및 105 참조)에 대한 IO 이미지 콘텐츠가 이 빔 경로에서 체적 구성요소의 해상도를 개선하는 결과를 가져오는 경우 3D에서 병합은 가능하다. 이러한 병합 형태는 해상도를 증가시켜 3D 정보에서 그에 대응하는 개선을 가져온다.

사용되고 있는 빔의 광축에 대해 비직교적으로(non-orthogonally) 생성된 IO 이미지들에 대해, 본 발명에 따른 방법은 또한 이 이미징 조건에서 개별 깊이 층의 프로파일 깊이 방향이 더 이상 검출기 또는 센서와 평행하게 배열 또는 정렬되지 않더라도, 3D 이미지 데이터로부터 계산된 이미지 기하를 기반으로 추후에 원근 보정을 수행하게 한다.

본 발명에 따른 방법은 또한 3D 이미지 데이터(예를 들어, DVT)의 화질을 개선하기 위해, 이 데이터를 2D 이미지 데이터(예를 들어, IO 이미지)와 병합하여 3D 이미지 데이터의 추후 수정을 허용한다. 따라서 적어도 획득 대상 객체 또는 구조물 영역에서, 3D 데이터에 비해 상대적으로 고해상도인 2D 이미지 데이터는 그 객체 또는 구조물이 추후 더 고해상도로 디스플레이될 수 있도록 3D 이미지 데이터와 병합될 수 있고, 그에 의해 3D 데이터의 공간 해상도의 장점이 계속 존재한다.

따라서, 본 발명에 따른 방법을 사용하여, 특히 매우 명확하고, 고해상도로, 그러나 IO 이미지 내 공간 정보가 없이 디스플레이되는 특히 치근, 치주용 갭(periodontal gap) 등과 같은 해부학적 구조는 고해상도 및 공간적 깊이를 갖고 디스플레이 또는 검사될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 특별한 치근이 환자의 구강 내에서 중심부 쪽에 위치하는지 또는 말단에 위치하는지 여부를 판단 또는 식별할 수 있다. 또한, 고해상도의 근단(root tip) 위치는, 예를 들어, 3D 콘텍스트에 위치할 수 있고, 따라서 근관(root canal)의 길이는 2D 투영에서가 아니라, 3D 공간에서 개선된 공간 해상도를 통해 결정될 수 있기 때문에, 이 콘텍스트에서는 달리 가능하지 않은, 정확한 측정을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 방법에서는 또한, 특정 프로파일 깊이로 적어도 하나의 이미지 영역에서 이미지를 생성하는 동안 존재하고 빔에 영향을 주는 적어도 하나의 구조물이 추후 3차원 이미지 데이터를 사용하는 2차원 이미지 데이터로부터 감산될 수 있다. 검사 대상 객체에 대한 IO 이미지 생성에 영향을 주거나 검사 대상 객체 또는 빔 콘에 위치하여 IO 이미지의 화질에 손상을 주는 다른 객체들의 이미지를 왜곡하는 구조물들은 결국 추후 기존 IO 이미지 데이터로부터 추출 또는 제거될 수 있다.

본 발명에 따른 방법에서, 이미지를 생성하는 동안 존재한 방사선 소스에 의해 생성된 빔의 광축에 대한 방사선 검출기의 기울기는 3차원 이미지 데이터를 기반으로 원근 수정법을 사용하여 추후 수정될 수도 있다. 따라서 IO 이미지의 화질에 불리한 촬영 조건이, 바람직하게는, 추후에 수정될 수 있다.

본 발명에 따른 방법에서, 2차원 이미지에 최대 기여도를 제공하는 3차원 이미지 데이터로 표현된 3차원 이미지의 상기 이미지 영역 또는 상기 이미지 영역들의 그룹이 측정 공간으로 사용되어 2차원 이미지에서 실제 스케일(true-to-scale)로 측정이 추가로 이루어질 수도 있다.

본 발명에 따른 방법에서, 투영 방향에 수직인 3차원 이미지 데이터의 공간 해상도를 개선하기 위해, 3차원 이미지 데이터는 고해상도의 2차원 이미지 데이터와 병합될 수도 있다.

2D 이미지 데이터는 바람직하게는 공간 기준이 없는 x-선 투영 이미지를 포함하고, 3D 이미지 데이터는 바람직하게는 공간 위치 정보를 포함하여, 3D 이미지 데이터의 모든 이미지 포인트 고유하게 3D 공간 포인트에 할당될 수 있음이 주지되어야 한다.

상기 2D 이미지 데이터 및 3D 이미지 데이터는 또한 표면 데이터일 수 있거나, 예를 들어, 층을 이룬 단층 촬영 이미지로부터 상응하여 획득된 객체 표면과 같은 다른 기법들, 파노라마 방사선 사진(PAN), MRI 스캔 이미지, 광 표면 이미지 (얼굴 스캔), DVT 이미지, 또는 CT 스캔 이미지로부터 생성될 수도 있음이 또한 주지되어야 한다.

2차원 이미지 데이터 및 3차원 이미지 데이터의 병합은 블렌딩, 가산, 미분을 사용하여, 가중 가산 또는 감산, 또는 연산자들의 조합, 또는 비슷한 연산자들에 의해 수행될 수 있다. 그러한 기본 연산자들은 비용 효과적으로, 상대적으로 낮은 연산 능력으로 구현될 수 있다. 블렌딩은 추가적으로 구배 기반(gradient-based) 블렌딩 또는 (비)선명한 마스킹일 수 있다.

본 발명에 따른 방법은 2D 이미지 데이터 및/또는 3D 이미지 데이터 획득에 사용된 빔 종류에 좌우됨이 강조되어야 한다. 참고사항은 x-선 또는 예를 들어, 핵 자기 단층 촬영(MRI)과 같은 핵 진단 분야, 또는 초음파 진단, 3D 표면 스캔을 사용한 치과 진단, 또는 공간 (예를 들어, 구내) 마커, 예를 들어, 치아에 추가로 적용되는 금속 마커의 사용 또는 적용, 또는 충진(fillings), 인레이(inlays), 온레이(onlays) 등과 같은 기존 치아 구조들을 기반으로 하는 3D 진단 방법과 같은 다른 진단 방법에서 그 자체로 알려진 방법들에 대한 예일 뿐이다.

본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은, 특히 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 방법에 따른 모든 단계를 수행하도록 구성된다. 종래의 치아 이미지 생성 시스템에서 본 발명에 따른 방법의 구현이 상기 시스템상의 구조적 변경을 수행할 필요 없이 이뤄지도록 한다. 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장된, 기계로 독출 가능한 데이터 캐리어는 이 목적으로 위해 구비된다. 본 발명에 따른 방법을 이용하여 이미지 생성 또는 이미지 디스플레이를 수행하도록 구성된, 본 발명에 따른 치아 이미지 생성 시스템은 치아 이미지 생성 시스템상에 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램을 설치하여 얻어진다.

도 1은 본 발명에 따른 프로파일 깊이 변화 계산을 가능하게 하는 기하학적 측정 배치를 보여준다.
도 2는 2차원 IO 이미지 획득을 위한 기하학적 측정 배치를 보여준다.
도 3은 빔 경로에 위치한 체적 구성요소를 설명하기 위해 도 2에 도시된 측정 배치의 단면을 보여준다.
도 4는 2차원 IO 이미지에 대한 본 발명에 따른 추후 수정의 설계 예를 보여주며, 추후 수정은 촬영하는 동안 발생하는 방사선 소스에 대한 검출기의 공간 기울기 때문에 필요하다.
도 5는 3차원 공간에서 이미지 포인트들을 2차원 투영 표면의 이미지 포인트들로 본 발명에 따라 할당하는 방법을 개략적으로 보여준다.

설계 예

도 1은 환자의 구강(100) 내에 배치된 x-선 검출기(105) 및 구강(100) 외부에 배치된 x-선 소스(110)를 이용하여 구내에서 생성된 2D 이미지 ("IO 이미지")를 촬영할 때의 원근 기하, 즉, 투영 상황을 개략적으로 보여준다. 라인 중단(111)에 따라, x-선 소스(110)의 거리는 비율에 맞게 도시되지 않았고, 실제로는 검출기(105)로부터 상당히 멀리 떨어져 있다. 이 경우, 구강(100)은 개략적으로만 표현된 하악궁(mandibular arch)(115)에 대한 평면도로 표시된다. 이 예에서 검출기 평면의 공간적 위치는, 여기에서 간소화를 위해 평평하게 나타낸 검출기 평면(120)에 일정한 방사선 강도로 대략 상응하고, 실제로는 빔 또는 빔 콘(125)의 구면 전파에 따라 만곡되지만, 검출기(105)로부터 비교적 먼 거리에서, 여기에서 라인 중단(111)을 참조하여 달성된 바와 같이, 본 설계 예에서는 도시된 직선(120)으로 격하된다. 그러나, 현대의 평평한 이미지 검출기에서 검출기 평면(120)은 직선으로 설계됨이 주지되어야 한다. 그러나 검출기 평면이 곡면으로 설계된 특별한 검출기도 있다. 본 발명은 마지막에 언급된 검출기에도 사용될 수 있다.

도 1에서, 본 진단 시나리오에서 실제 검진 객체를 나타내고, 따라서 가장 가능한 화질을 갖는 방사선 사진술로 획득될 두 치아(130, 132)가 추가적으로 하악궁(115)의 방사된 영역에 배치된다.

이 경우 진단 대상의 두 객체들(130, 132)에 있어서, 단지 예로서 도 1에 도시된 세 이미지 평면들(z1, z2 및 z3) 및 검출기 평면(z0)은 도 1에서 화살표(135)로 표시된 프로파일 깊이(z2) 및, 결과적으로 검출기 평면(z0)에서 대응 프로파일 깊이 변화(z0 - z2)를 초래한다.

원근법에 따른 정확한 변위를 통해 각 이미지 평면 또는 층(z0, z1, z2 또는 z3)은 DVT 조사로부터 얻어진 이미지 데이터를 기반으로 병합이 가능하고 (도 2 참조), 그에 따라 IO 기하학으로부터의 기여도의 합이 로그 합성 이미지로 나타난다. 진단 대상 의료 객체와의 최대 중첩 층(z2), 즉, 본 설계 예에서 두 치아(130, 132), 또는 이 치아들(130, 132)의 구조물에 의해 형성되어, 방사선 흡수로 인해 최대 이미지 기여도를 제공하는, 일련의 치아들은 최적화 장치 자체를 사용하여 자동으로 위치가 정해질 수 있다. 그렇게 함으로써, 예를 들어, 방사선 소스(110) 및 검출기(105) 사이의 빔 경로 내 특정 거리 델타-V에서 글로벌 탐색을 통해 복셀 위치가 평가될 수 있다. 알려진 바와 같이, "복셀(체적과 픽셀의 결합)"은 체적과 같은 그리드 포인트 또는 3차원 그리드에서 이미지 포인트이다. 델타_V는, 예를 들어, 복셀 크기의 절반에 해당한다. 이 분석에서, 가장 높은 기여도를 갖는 복셀 또는 가장 높은 기여도를 갖는 특정 복셀 그룹이 식별될 수 있다. 따라서 복셀 위치 또는 복셀 그룹의 평균 위치는 탐색용 프로파일 깊이에 해당한다. 글로벌 탐색 대신, 일반적으로, 최적화 문제들의 계층으로부터의 임의의 솔루션, 예를 들어, 그 자체로 공액경사법(conjugate gradient method)으로 알려진 방법을 사용할 수 있다.

다음에서 요약된 대로, 설명된 프로파일 깊이 변화 방법은 본 발명에 따라 여기에서 고려된 2D 또는 3D 이미지 데이터의 화질 개선 수정에 사용된다. 투시도에서, 2차원 IO 이미지는 실제 촬영 위치에 대응하는 도시된 빔 콘(125)을 따른 위치를 가정하며, 즉 생성된 IO 이미지는 구강(100) 내 검출기(105)의 검출기 평면(120) 내 뷰에 대응한다. 이 평면(120) 내의 결과적인 x-선 이미지는 층(z1 내지 z3)에 국부적으로 발생하는 x-선 빔(125)을 따른 모든 방사선 흡수도의 누적 또는 통합에 대응하고, 예를 들어, 사용자 또는 치료중인 의사는 2차원 IO 이미지를 추가적으로 사용 가능한 3차원 이미지 데이터(예를 들어, DVT 데이터)와 병합하여 프로파일 깊이 변화를 이용함으로써 IO 이미지를 수정할 수 있어서, IO 이미지의 화질은 추후에 상당히 개선된다.

따라서 촬영하는 동안, 또는 데이터를 획득하는 동안, 예를 들어, 층(z1) 및/또는 층(z3)에 존재하고, x-선 빔을 흡수하는 구조물(뼈 구조물, 치아 변위 등)은 IO 이미지 데이터로부터 감산될 수 있다. 그 결과, 층(z2)에서 측정된 두 치아(130, 132)의 데이터가 수정되고, 이는 그 화질을 상당히 개선한다. 또한 촬영하는 동안 존재하는 빔(125)의 광축에 대한 검출기의 기울기에 있어서, 대응 원근 수정이 추후 이뤄질 수 있고, 그 결과, IO 이미지의 화질은 상당히 개선될 것이다.

역으로, 여기에서 기술된 방법은 3D 이미지 데이터(예를 들어, DVT)의 화질을 개선하기 위해, 이 데이터를 2D 이미지 데이터(예를 들어 IO 이미지)와 병합하여 3D 이미지 데이터를 수정하게 한다. 따라서 적어도 획득 대상 객체 또는 획득 대상 구조물 영역에서, 3D 데이터에 비해 상대적으로 고해상도인 2D 이미지 데이터는 그 객체 또는 구조물이 추후 더 고해상도로 디스플레이될 수 있도록 3D 이미지 데이터와 병합될 수 있고, 그에 의해 3D 데이터의 공간 해상도의 장점이 계속 존재한다. 여기에서 고려된 2D 이미지 데이터에 대한 일반적인(측면) 측정 해상도는, 3D 이미지 데이터의 경우, 측정 해상도가 일반적으로 약 100~150 μm인 것에 비해 약 10~20 μm임이 주지되어야 한다.

2D 및 3D 이미지 데이터의 상기 병합은 또한 블렌딩, 가산, 미분, 또는 사용자 또는 치료중인 의사가 추가한 더 잘 맞는 진단값을 각 환자에게 또는 더 많은 관련된 자에게 제공하는 어떤 다른 이미지 처리 연산자일 수 있음이 주지되어야 한다.

2D 및 3D 이미지 데이터의 기하학적 병합의 경우, 3차원(3D) 공간 내 이미지 포인트들은 2차원(2D) 투영 표면의 이미지 포인트들로 할당될 수 있다. 그러한 할당이 도 5에 개략적으로 도시되었다. 이처럼 피라미드 화각을 갖는 경우, 방사선 소스(500)에 의해 방출된 빔(510)은 2D 검출기(505)에 의해 획득된다. 2D로 도시된 객체(530)를 나타내는 부분 체적은 참조번호 515로 지정되었다. 부분 체적(515)에 개략적으로 도시된 종단 포인트(V1 및 V2)를 갖는 공간 포인트 분포("포인트 클라우드")(520)는 2D 검출기(505)를 사용하여 대응 종단 포인트들 p(V1) 및 p(V2)를 갖는 평평한 포인트 분포("포인트 클라우드")(525)에 할당될 수 있다. 2D 공간(525) 내 이미지 포인트들 및 3D 공간 내 이미지 포인트들(520)은 또한 이미지 영역 상의 포인트들을 표현할 수 있고, 그에 따라 평면, 곡면, 또는, 개별 포인트 또는 포인트 클라우드까지 포함될 수 있다. 이미지 영역을 바람직하게는 평평한 표면이다.

도 2는 2차원 IO 이미지 획득에 있어, 도 1과 유사한 기하학적 촬영 또는 투영 상황을 보여준다. 그러나 이 표현은 후술될 3D 이미지 데이터층을 갖는 단면("단층촬영 영상")(200)만을 포함하고, 검출기(255) 위치에서 x-선 이미지로 각각 획득되는 2차원 개별 이미지로 구성된다. 그러한 단층촬영 영상(200)은 모든 획득된 개별 이미지들의 합으로 설정된다.

이 예에서는 단일 방사 또는 검진 대상 객체, 즉, 환자의 단일 치아(220)뿐만 아니라 다시 환자의 구강 내 배치된 x-선 검출기(205), 대응 방사선 소스(210), 및 개략적으로 간략화된 환자의 하악궁(215)이 다시 도시된다. 참조번호 211은 다시 방사선 소스(210)가 본 도면에 도시된 검출기(205)로부터 실질적으로 더 멀리 떨어져 위치하는 것을 의미한다.

DVT 방법을 사용한 3차원 이미지 획득의 경우, x-선 튜브(250) 및 x-선 감광 검출기층을 갖는 상대편 디지털 (2차원) 이미지 센서 또는 검출기(255)는 (도시되지 않은) 환자(252, 252', 253, 253')를 중심으로 180 내지 360도 회전한다. 그 과정에서, 회전하는 x-선 튜브(250)는 콘 형상으로, (공간적인) 빔 팬(beam fan)(260) 형태의 거의 펄스로 된 x-선 빔을 방출한다. x-선 튜브(250)가 회전하는 동안, 복수의 2차원 단층촬영 영상(200)이 획득되고, 3D 이미지 데이터 세트가 그 자체로 알려진 방식으로 x-선 이미지로부터 얻어진다.

도 2에 도시된 촬영 상황에서, 즉, 현재의 단층촬영 영상(200) 획득시, x-선 튜브(250)는 (허상의) 지면 위에 위치하고, 검출기(255)는 (허상의) 지면 아래에 위치한다.

도 2에 도시된 예시적인 시나리오에서 치아(220)의 하부 영역에 위치한 객체의 하부구조(222)는 치아(220)의 세 근관 중 하나를 나타낸다. 이 하부구조(222)를 참조하여, 검출기(205)에서의 방사 레벨(223)은 특히 도시된 이미지 데이터층의 3D 이미지 데이터로부터 알려진 해당 빔 경로(224)를 따라 배치된 i 체적 구성요소들 vi(225)를 경유한 방사 통합 φ(i)으로 얻어진다. 따라서 개별 체적 구성요소들 vi(225)에서 각각 일어나는 방사 흡수는, 전체 빔 경로(224)에 놓인 i 체적 구성요소들에 걸쳐 적분 ∫이 형성되는 소위 감쇠 법칙인 다음의 수학식 (1)에 따라 검출기(205)의 고려된 각도 세그먼트 φ(223)에 대해 방사선 소스(210)에 의해 방출된 빔의 전체적인 감쇠(x-선의 경우, x-선 감쇠)를 가져온다.

φ(i) = I0 * exp (- ∫ vi dv), (1)

여기에서, I0는 흡수가 없고, 측정 결과가 단일 에너지로만 고려되는 측정 상황에서 검출부에서 측정된 방사를 나타낸다.

도 2에 도시된 구성요소들 vi(225)은 프로파일 깊이 t(228) 밖에 놓인다. 그러므로, 수학식 (1)에 따라, 검출기 세그먼트 i에서 이 프로파일 깊이의 경우, 결과적인 방사 감쇠값 D(i)는 수학식 (2)와 같다.

D(i) = I0 * exp (- ∫ vi dv), (2)

여기서 i ≠ t 이다. 수학식 (2)에 따라, 2D 이미지 데이터와 3D 이미지 데이터를 결합함으로써 특정 프로파일 깊이 t에 대한 IO 이미지가 계산될 수 있다. 도 2에 도시되고 3D 이미지 데이터로부터 얻어진 투영 상황, 빔 경로(224)를 따라 모든 i 체적 구성요소들간의 관계에 대한 지식, 및 빔 경로(224)의 끝에 존재하는 통합 IO 이미지 데이터를 기반으로, 하나 이상의 체적 구성요소들의 빔 댐핑 또는 감쇠 성분은 IO 이미지 데이터로부터 도출 또는 감산될 수 있다. 그러한 체적 구성요소들은 원치 않는 객체 또는 구조 또는 방해요소들, 예를 들어, 턱의 뼈 부분일 수 있다. 수학식 (1) 및 (2)의 평가는 추가적으로, 예를 들어, 다음과 같은 x-선 스펙트럼의 모든 에너지 레벨을 포함하여 모든 에너지 레벨에 대한 스펙트럼과 관찰 지식으로 개선될 수 있다.

φ_Total(i) = ∫ I0(E) * exp (- ∫ vi (E)dv) dE (3)

적절한 스펙트럼 값이 없다면, 평균 스펙트럼은, 바람직하기로는, 수학식 (1) 및 (2)에 따라 단일 에너지로 설명될 수 있다.

복수의 빔 경로에 대해 도 3에 도시된 바와 같이, 도 2에 도시된 치아(220) 또는 치근(222)의 IO 이미지 화질을 개선할 수 있도록 하기 위해, 개별 빔 경로(224)를 따라 이 치아(220) 또는 치근(222)에 대해 최대 흡수도를 갖는 체적 구성요소들만이 대응하여 수정된 IO 이미지에 대한 계산을 설명할 수 있고, 모든 다른 체적 구성요소들은 원래의 IO 이미지 데이터로부터 마스킹되거나 산술적으로 도출될 수 있다.

도 3은 개별 빔 경로에서 흡수성 체적 구성요소가 존재한 결과로 검출기(300)에서 전체적으로 발생한, 빔 내 모든 빔 경로에 대한 측정 곡선을 설명할 목적으로 도 2에 도시된 측정 배열의 단면을 보여준다. 도 2에 도시된, 고려된 각도 세그먼트 φ(i)(305)가 도 3에 다시 보일 수 있다. 도시된 체적 구성요소들(310)은 도 2에 보여준 치아(220)와 중첩한다. 따라서 본 발명에 따른 개선된 이미지 해상도로 치아(220)를 검출기(300) 상에 디스플레이하기 위해, 이 체적 구성요소들(310)만이 IO 이미지 데이터에 포함되고; 이 빔 경로에 위치한 모든 다른 체적 구성요소들은 마스킹된다. 도시된 포락 곡선(envelope curve) (315)은 이 객체(220)에 대해 검출기(300)에 존재하는 다른 (인접) 각도 세그먼트 φ(i)를 따른 최대 라인을 나타낸다.

도 4는 IO 이미지에 대한 본 발명에 따른 추후 수정의 설계 예를 보여주며, 추후 수정은 촬영하는 동안 발생하는 방사선 소스에 대한 검출기의 공간 기울기 또는 빔의 광축의 공간 기울기 때문에 필요하다. 본 발명은 3D 이미지 데이터가 검출기의 정확한 방향 판단을 가능하게 한다는 사실을 이용한 것이다. 따라서 그러한 기울기에 의한 이미지 왜곡은 추후에 수정될 수 있다.

도 4는 방사선 소스(400)와 방사선 검출기(405)를 갖는 측정 배열 또는 투영 상황을 다시 보여준다. 빔 콘에 정의된 광축(410)도 도시되었다. 이상적으로, 검출기는 도시된 위치(405)를 가정하고, 여기서 이상적인 직교 배열에 비해, 현재의 측정 상황에서 검출기(405)는 광축(410)에 대해 기울기 각도 γ(420) 만큼 기울어져 있다 (415). 이 표현에서 기울기 각도(420)는 지면에서만 형성됨이 주지되어야 한다. 그러나 실제 기울기 각도는 지면에 수직으로 형성된 각도 성분을 포함할 수 있고, 그에 의해 공간적 정보는 3D 이미지 데이터로부터 얻어진다.

본 발명에 따라 수행된 화살표(425)에 대응하는 각도 변환은 기울기(420)에 의한 이미지 왜곡을 역으로 수행한다.

해당 수정 연산을 수행하기 위해, 직교 가상 검출기(405)가 정의되고, 이는 새로운 검출기의 법선성분이 방출기의 중간점을 통해 직선을 기술할 수 있도록 기울기 각도 γ를 실현한다. 그런 다음, 원래 검출기에 대한 모든 사용 가능한 정보는 필터링되지 않은 역 투영을 이용해 방출기(400)로부터의 빔 콘에 의해 커버되는 공간으로 역 투영된다. 이 정보는, 바람직하게는 고차로 샘플링된 이산 복셀 공간에 버퍼링되거나 기억되어 있고, 그런 다음 제2단계에서 가상 빔(410)을 따라 수학식 (1) 및 (3)에 의한 가상 투영을 이용하여 위치(405)에서 가상의 수정된 이미지를 생성한다.

버퍼링된 체적의 그리드에 의한 내삽 결함 및 앨리어싱(aliasing)을 감소시키기 위해, 확장된, 비점상(non-punctiform) 방출기(400)가 x-선 이미지(405)의 시뮬레이션에 사용되는 것이 바람직하다.

본 발명은 2D에서 최신 기술에 비해 개선된 측정 및 가측성(measurability)을 가능하게 한다. 객체의 위치 및 방출기 및 검출기의 배열은 달라질 수 있고; 따라서 미지의 확대 또는 왜곡이 일어날 수 있기 때문에, 깊이 정보는 2D x-선 이미지, 특히 IO 이미지로부터 결정 또는 획득될 수 없다. 따라서 치아의 길이 또는 치주 간극의 폭은 단지 추정될 수만 있다. 그러나 3D에서 특정 프로파일 깊이가 치아 또는 치주 간극에 할당된다면, 길이는 거기에서 바람직하기로는 mm 단위로 결정될 수 있고, 그에 따라, 일반적으로는 왜곡된 2D 이미지에서 측정 툴을 사용하여 접근 가능하게 된다.

재구성 기술에 따라, 3D 체적 정보는 일련의 2D 투영으로부터 얻어진다. 3D 체적을 수정하기 위해, IO 이미지가 매 검출기-이미지 픽셀의 빔 경로를 따라, 예를 들어, 필터링된 역투영을 사용하여 기존의 개별 체적 구성요소에 가산될 수 있다. 이 목적을 위해서, 고해상도 IO 이미지를 활용할 수 있기 위해, 고려되고 있는 증가 속도로 개별 영역에서 체적을 샘플링하는 것이 편리하다. 블러링(blurring) 또는 역투영이 한 방향으로만 발생하기 때문에, 역투영의 비중(0~100%)이 증가되어야 하고, 따라서 사용자는 해상도 변화를 위한 비교를, 예를 들어, 동적으로 설정할 수 있다. 또한, 설명된 2D에서의 프로파일 깊이 변화와 유사하게, 복셀 그룹을 정의하고, 추가 해상도가 국부적으로만, 예를 들어, 단일 치아의 체적으로만 전달되도록 정의된 그룹으로만 역투영을 적용하는 것이 가능하다. 블러링 또는 역투영이 단일 방향으로만 일어나기 때문에, 투영 방향에 직교하는 단일 해상도 증가만이 얻어진다.

2D 이미지 데이터(예를 들어 IO 이미지)를 사용하여 설명된 3D 이미지 데이터(예를 들어, DVT)의 수정은 상술한 역투영 방법 및/또는, 예를 들어, 유사한 "라돈 변환(radon transformation)"으로 알려진 방법을 따라 이루어진다.

설명된 방법은 여기에서 고려된 이미지 생성 또는 이미지 디스플레이 시스템을 위한 제어 프로그램 형태로 또는 하나 이상의 대응 전자제어유닛(ECU)의 형태로 구현될 수 있다.

Claims (18)

1. 치아 이미지 생성 시스템의 이미지 데이터 처리 방법에 있어서,
   제1 이미지 생성부를 이용하여 진단 대상 객체에 대한 2차원 이미지 데이터를 생성하는 단계,
   제2 이미지 생성부를 이용하여 상기 진단 대상 객체에 대한 3차원 이미지 데이터를 생성하는 단계,
   상기 2차원 이미지 데이터와 상기 3차원 이미지 데이터를 서로 병합하는 단계를 포함하고,
   상기 3차원 이미지 데이터는 기하학적 촬영 조건을 기반으로 이미지 처리 오퍼레이터를 이용하여 병합되고, 상기 병합의 결과로 나온 이미지 데이터는 가시화되고,
   상기 병합은 2D/3D 정합을 기반으로 기하학적으로 수행되고, 여기에서 검출기와 방사선 소스의 위치 및 방향간 상관관계가 진단 대상의 3차원 객체와 관련하여 계산되며, 방사선 소스로부터 주어진 이미지 포인트로의 빔 경로에서 어느 객체가 무슨 기여를 하는지를 판단하기 위해 프로파일 깊이가 프로파일 깊이 변화를 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서, 상기 이미지 처리 오퍼레이터는 상기 2차원 이미지 데이터 및 상기 3차원 이미지 데이터를 가중 가산, 가중 감산 또는 그 결합에 따라 블렌딩, 가산 또는 감산하여 병합하도록 생성되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 2차원 및 3차원 이미지 데이터의 병합에 있어서, 3차원 공간의 이미지 포인트들은 2차원 투영 표면상의 이미지 포인트들로 할당되는 것으로 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 2차원 투영 표면과 최대 일치도를 갖고 상기 이미지 포인트들로부터 형성된 적어도 하나의 이미지 영역은 최적화 장치를 사용하여 3차원 공간에서 품질 척도를 기반으로 식별되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 2차원 투영 표면에 최대 기여도를 갖는 이미지 영역 식별에서, 상기 이미지 생성 시스템의 방사선 소스와 상기 이미지 생성부 사이의 특정 거리에서 가상 빔 경로에 위치한 3차원 이미지 구성요소들이 평가되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
8. 제7항에 있어서, 상기 평가에서, 최대 기여도를 갖는 이미지 구성요소 또는 최대 기여도를 갖는 이미지 구성요소들의 특정 그룹이 식별되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
9. 제6항에 있어서, 이미지가 생성되고 방사선 소스에 의해 생성된 빔에 영향을 주는 동안 적어도 하나의 이미지 영역에 있는 적어도 하나의 구조물이 추후 3차원 이미지 데이터를 사용하여 상기 2차원 이미지 데이터에서 감산되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 2차원 이미지 데이터의 병합에 있어서, 미리 설정 가능한 빔 깊이에 놓인 모든 체적 구성요소들의 미리 설정 가능한 프로파일 깊이의 가상 투영에 대한 상기 2차원 이미지 데이터의 이미지 콘텐츠는 상기 미리 설정된 프로파일 깊이로부터 감산되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
11. 제10항에 있어서, 상기 체적 구성요소들의 평가는 방사선 통합 φ(i)을 기반으로 수행되고, 상기 빔 경로를 따라 배치된 체적 구성요소들에 영향을 받은 상기 방사선 소스에 의해 방출된 빔의 방사선 흡수는 감쇠 법칙을 기반으로 상기 검출기의 고려된 각도 세그먼트 φ에 대해 계산되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
12. 제1항에 있어서, 상기 3차원 이미지 데이터를 병합하기 위해, 방사선 소스의 특정 빔 경로에 대한 상기 2차원 이미지 데이터의 이미지 콘텐츠가 필터링된 역투영을 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
13. 제1항에 있어서, 상기 2차원 이미지 데이터의 이미지를 생성하는 동안 존재한 방사선 소스에 의해 생성된 빔의 광축에 대한 방사선 검출기의 기울기는 3차원 이미지 데이터를 기반으로 원근 수정법을 이용하여 수정되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
14. 제9항에 있어서, 2차원 이미지에 최대 기여도를 제공하는, 상기 3차원 이미지 데이터로 표현된 3차원 이미지의 특정 이미지 영역 또는 특정 이미지 영역 그룹은 상기 2차원 이미지에서 실제 스케일 측정을 위한 측정 공간으로 사용되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
15. 제1항에 있어서, 상기 3차원 이미지 데이터는 투영 방향에 수직인 상기 3차원 이미지 데이터의 공간 해상도를 개선하기 위해 고해상도의 2차원 이미지 데이터와 병합되는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
16. 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 제1항, 제4항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하도록 구성된, 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체.
17. 삭제
18. 치아 이미지 생성 시스템으로서,
    진단 대상 객체에 대한 2차원 이미지 데이터를 생성하도록 구성된 제1 이미지 생성부,
    상기 진단 대상 객체에 대한 3차원 이미지 데이터를 생성하도록 구성된 제2 이미지 생성부, 및
    상기 2차원 이미지 데이터와 상기 3차원 이미지 데이터를 서로 병합하도록 구성된 컴퓨터 시스템을 포함하고,
    상기 3차원 이미지 데이터는 기하학적 촬영 조건을 기반으로 이미지 처리 오퍼레이터를 이용하여 병합되고, 상기 병합의 결과로 나온 이미지 데이터는 가시화되고,
    상기 병합은 2D/3D 정합을 기반으로 기하학적으로 수행되고, 여기에서 검출기와 방사선 소스의 위치 및 방향간 상관관계가 진단 대상의 3차원 객체와 관련하여 계산되며, 방사선 소스로부터 주어진 이미지 포인트로의 빔 경로에서 어느 객체가 무슨 기여를 하는지를 판단하기 위해 프로파일 깊이가 프로파일 깊이 변화를 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 치아 이미지 생성 시스템.