KR20200102414A - 국소 x-선 골밀도 단층 촬영 방법 - Google Patents
국소 x-선 골밀도 단층 촬영 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200102414A KR20200102414A KR1020207008582A KR20207008582A KR20200102414A KR 20200102414 A KR20200102414 A KR 20200102414A KR 1020207008582 A KR1020207008582 A KR 1020207008582A KR 20207008582 A KR20207008582 A KR 20207008582A KR 20200102414 A KR20200102414 A KR 20200102414A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- bone
- ray
- volume
- projection images
- voi
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 99
- 230000037182 bone density Effects 0.000 title claims description 13
- 238000003325 tomography Methods 0.000 title claims description 9
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims abstract description 85
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 36
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 claims description 48
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 45
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims description 36
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 34
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 34
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 23
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 6
- 238000001739 density measurement Methods 0.000 claims description 2
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 claims 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 32
- 229910052588 hydroxylapatite Inorganic materials 0.000 description 25
- XYJRXVWERLGGKC-UHFFFAOYSA-D pentacalcium;hydroxide;triphosphate Chemical compound [OH-].[Ca+2].[Ca+2].[Ca+2].[Ca+2].[Ca+2].[O-]P([O-])([O-])=O.[O-]P([O-])([O-])=O.[O-]P([O-])([O-])=O XYJRXVWERLGGKC-UHFFFAOYSA-D 0.000 description 25
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 19
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 238000007408 cone-beam computed tomography Methods 0.000 description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 10
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 9
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 8
- 239000007943 implant Substances 0.000 description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000009547 dual-energy X-ray absorptiometry Methods 0.000 description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 6
- 238000002083 X-ray spectrum Methods 0.000 description 5
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 5
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 4
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 3
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 3
- 210000001847 jaw Anatomy 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000037118 bone strength Effects 0.000 description 2
- 239000002041 carbon nanotube Substances 0.000 description 2
- 229910021393 carbon nanotube Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 2
- 210000004373 mandible Anatomy 0.000 description 2
- 210000002050 maxilla Anatomy 0.000 description 2
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 2
- 239000012536 storage buffer Substances 0.000 description 2
- 241000270295 Serpentes Species 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000010420 art technique Methods 0.000 description 1
- 230000037180 bone health Effects 0.000 description 1
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 208000002925 dental caries Diseases 0.000 description 1
- 210000003298 dental enamel Anatomy 0.000 description 1
- 230000037123 dental health Effects 0.000 description 1
- 239000004053 dental implant Substances 0.000 description 1
- 210000004513 dentition Anatomy 0.000 description 1
- 238000011033 desalting Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000007435 diagnostic evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 210000000245 forearm Anatomy 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000010883 osseointegration Methods 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 description 1
- 230000036346 tooth eruption Effects 0.000 description 1
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A61B6/14—
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/51—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for dentistry
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/025—Tomosynthesis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/4064—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis specially adapted for producing a particular type of beam
- A61B6/4085—Cone-beams
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/42—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/4208—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector
- A61B6/4241—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector using energy resolving detectors, e.g. photon counting
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/482—Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/505—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of bone
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/467—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
- A61B6/469—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selecting a region of interest [ROI]
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
환자의 골 구조를 특성화하는 방법으로서, 적어도 부분적으로 컴퓨터에서 실행되는 방법은 볼륨의 하나 이상의 2D x-선 투영 이미지를 획득하고, 이미지 컨텐츠는 2개 이상의 스펙트럼 주파수에서 획득된다. 획득된 x-선 이미지 컨텐츠는 처리되어, 이미징된 볼륨 내 골 구조를 특징화하는 하나 이상의 메트릭이 계산된다. 상기 하나 이상의 계산된 메트릭이 디스플레이된다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 전체 내용이 본 명세서에 참조에 의해 병합된 미국 가출원 번호 62/550,089(출원일: 2017년 8월 25일, 발명의 명칭:"METHOD FOR LOCAL X-RAY BONE DENSITY TOMOGRAPHY")의 이익을 주장하며, 전체 내용이 본 명세서에 참조에 의해 병합된 국제 특허 출원 번호 PCT/US2018/048080(출원일: 2018년 8월 27일, 발명의 명칭: METHOD FOR LOCAL X-RAY BONE DENSITY TOMOGRAPHY)의 이익을 주장한다.
기술 분야
본 발명은 일반적으로 X-선 이미징 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는 X-선 스캔을 사용하여 골-유사 조직의 무기질 밀도를 결정하는 치과용 장치 및 방법에 관한 것이다.
골 무기질 밀도(bone mineral density: BMD) 및 치아 무기질 밀도를 결정하는 것은 치과에서 중요한 가치가 있다. 예를 들어, 누락된 치아는 하악골 또는 상악골에 포스트를 삽입할 것을 요구하는 임플란트로 대체될 수 있다. 골 밀도를 결정하면 임플란트 배치를 개선하거나 최적화할 수 있다. 치아 무기질 밀도는 전반적인 치아 건강을 평가하는 데 중요하다. 치아 법랑질이 탈염되는 것은 충치의 조기 징후이다.
이중-에너지 X-선 흡수 측정법(Dual-Energy X-ray absorptiometry: DXA)은, 2개의 서로 다른 에너지 분포로 획득된 2차원(2D) 투영 방사선 사진을 사용하여, 예를 들어, 척추, 대퇴부 및 팔뚝을 포함하여 골격 해부학적 부분의 관심 영역의 면적 골 밀도를 결정한다(문헌["Dual Energy X Ray Absorptiometry for Bone Mineral Density and Body Composition Assessment," International Atomic Energy Agency Human Health Series No. 15, 2010] 참조).
정량적 컴퓨터 단층 촬영(quantitative computed tomography: QCT)은 골밀도를 정량화할 수 있는 3차원(3D) X-선 이미징 기술이다. QCT는 단일 X-선 에너지 분포를 사용하여 골밀도를 제공할 수 있는 정확한 하운스필드 단위(Hounsfield unit) 또는 감쇠 계수를 가진 3D 이미지를 얻을 수 있다. QCT는 또한 2개 이상의 X-선 소스 분포 또는 에너지 식별 검출기를 사용하여 물질 유형 및 조성을 결정할 수 있다. QCT에서 잘 교정된 CT 스캐너로 객체를 스캔한다. 각각의 캡처된 스캔(투영)(I0)에 대해, 객체 없이 각각의 검출기 픽셀에서 X-선을 노출한 것이 알려져 있다. 예를 들어, 몬테 카를로 계산을 사용하여 산란 면에서 투영을 보정하여 객체에 의해 및 X-선 시스템의 다른 물질에 의해 야기된 X-선 산란을 결정한다. 계산된 산란은 측정된 투영으로부터 제거된다. 또한, 비-이상적인 검출기 특성을 보상하기 위해 투영이 보정된다. QCT는 문헌("Quantitative CT for the determination of mineral density: a review," by C.E. Cann, Radiology Vol. 166 (1988)")에 더 기재되어 있다.
DXA와 QCT는 골격 해부학적 부분의 골밀도를 결정하기 위해 광범위한 임상적 적용을 발견했지만, 이러한 방법은 치과용으로 사용하는 것을 배제하는 제한을 갖는다. 일반적으로 DXA는 오버랩되는 조직을 구별할 수 없는 2D 투영 방사선 촬영을 사용하기 때문에 종래의 DXA는 치과용 이미징에는 적합하지 않다. 적용 가능한 경우, 특히 다중 스펙트럼의 경우 QCT는 상세한 골 밀도 정보를 제공한다. 불행하게도, 환자의 작은 관심 볼륨(volume-in-interest: VOI), 즉 전체 머리 중 일부만을 이미징하는 치과 임상 응용 분야에서 QCT를 사용하는 것은 어렵다. 작은 VOI를 사용하면 전체 스캔한 객체를 완전히 재구성할 수 없어서, 정량적 CT 스캔을 생성하기 위해 고려해야 하는 산란, 빔 경화(beam hardening) 및 다른 물리적 프로세스를 완전히 보정할 수 없게 된다.
종래의 QCT 방법은 치아 및 여러 유형의 골 구조의 골 밀도를 특성화하는 데 도움이 되는 평균 정보를 얻는다. 그러나, QCT 방법은 골 구조의 특성화를 제공하지 않는 벌크 부피 밀도로부터 평균값을 생성하기 때문에, 연산된 BMD 값은 소주골(trabecular bone)의 진단 평가에 있어 충분한 국소 규모 정보가 부족하다.
소주골은 작고 불규칙한 간격의 격자 형상의 유닛(소주골)으로 형성된 복잡한 구조를 가지고 있다. "해면 골(spongy bone)"라고도 불리는 소주골은 치조 돌기의 중심 부분을 형성하여, 예를 들어 치아를 안착시키는 소켓 구조를 제공한다. 소주골 구조는 소주골 스코어(trabecular bone score: TBS)로 골의 부피에 걸쳐 정량화된다. 이미징된 골 내에서 픽셀/복셀의 벌크 밀도 값을 평균화하는 BMD 메트릭에 비해 TBS 메트릭은 골 질감에 의해 입증된 국소 골 구조를 특성화한다. TBS 기술에서, 골 강도 측정 및 골의 상대적 견고성 평가를 제공하기 위해, 다른 측면들 중에서도 특히, 응력 및 중량을 견딜 수 있는 능력, 임플란트 지지, 및 다른 특성을 위해, 소주골 두께 및 구배 특징부를 국소 측정하는 것을 사용하여 개별 픽셀/복셀로부터 외부로 골 질량에 따른 변화를 샘플링한다.
특정 치과 적용에서, TBS는 턱의 일부가 임플란트 또는 다른 장치에 충분한 구조적 지지를 제공할 수 있는지 여부를 평가하기 위한 가능성을 보여준다. 초기 배치 및 후속 골유착의 성공을 위한 임플란트 안정성은 대체로 적절한 소주골 구조를 갖는 것에 달려 있다. 골 질량에 대한 평균 골 밀도를 정량화하는 BMD와 달리, TBS는 임플란트가 배치된 턱 부분의 국소 구조를 특성화한다. 따라서, BMD 및 TBS 정보를 조합하면 골 건강을 보다 정확히 특성화하고 임플란트 성공의 지표를 제공할 수 있다.
이러한 이유로, 치과 임플란트를 위한 정확한 골 무기질 데이터(BMD) 및 소주골 구조(TBS) 특성화 및 환자 치열과 관련된 다른 절차를 모두 얻을 수 있는 이미징 방법은 가치가 있는 것으로 이해된다.
본 발명의 일 양태는 치아의 골 무기질 밀도의 정량적 평가를 제공하는데 특히 관심이 있는 치과 이미징 기술을 발전시키는 것이다.
본 발명의 목적은 환자의 국소 관심 볼륨(VOI)(예를 들어, 작은 VOI)만이 이미징되는 골-유사 조직의 무기질 밀도의 측정을 포함하는 3D 이미지를 제공하는 것이다. 골-유사 조직은 치조골, 치아, 피질골, 소주골 및/또는 임의의 무기질 함유 조직을 포함하지만 이로 제한되지 않는 것으로 의도된다.
본 발명의 다른 양태는 관련 기술에서 적어도 상기 및 다른 결함을 전체적으로 또는 부분적으로 해결하는 것이다. 예를 들어, 종래의 DXA와 달리, 본 발명의 예시적인 실시형태를 사용하는 밀도 정보는 3차원적이어서, 오버랩된 조직으로 인한 BMD 측정의 단점을 감소시키거나 극복한다. 또한, 본 발명의 예시적인 실시형태는 환자의 작은 VOI만이 3D 이미지로 완전히 재구성될 수 있기 때문에 종래의 QCT가 적용되지 않는 상황을 해결한다. 결합된 BMD 및 소주골 구조 정보를 획득할 수 있는 장치 및 방법에 의해 다른 장점을 얻을 수 있다.
본 명세서의 다른 양태는 본 명세서에 설명된 적어도 장점을 전체적으로 또는 부분적으로 제공하는 것이다.
본 목적은 단지 예시적인 예로서 제시되며, 이러한 목적은 본 발명의 하나 이상의 실시형태의 예시일 수 있다. 본 발명에 의해 본질적으로 달성되는 다른 바람직한 목적 및 장점은 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자에게 명백하거나 명백해질 수 있다. 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해 한정된다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 적어도 부분적으로 컴퓨터에서 실행되고,
a) 볼륨의 하나 이상의 2D x-선 투영 이미지를 획득하는 단계로서, 이미지 컨텐츠(content)는 2개 이상의 스펙트럼 주파수에서 획득되는, 상기 투영 이미지를 획득하는 단계;
b) 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하여 이미징된 볼륨 내에서 골 구조를 특징화하는 하나 이상의 메트릭을 계산하는 단계; 및
c) 상기 하나 이상의 계산된 메트릭을 디스플레이하는 단계를 포함한다.
본 발명의 상기 및 다른 목적, 특징 및 장점은 첨부 도면에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시형태에 대한 다음의 보다 구체적인 설명으로부터 명백해질 것이다.
도면의 요소는 반드시 서로 축척에 맞게 도시된 것은 아니다. 기본적인 구조적 관계 또는 동작 원리를 강조하기 위해 약간의 과장이 필요할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 환자의 일부의 3D 체적 재구성을 생성하기 위해 환자의 x-선 스캔을 수행하기 위한 치과 이미징 시스템의 개략도;
도 2는 본 발명의 예시적인 실시형태에 따라 VOI(108)의 추가 세부 사항을 도시하는 개략도;
도 3은 본 발명에 따른 하나의 예시적인 방법 실시형태를 도시한 흐름도;
도 4는 VOI에서 예시적인 질량 감쇠 계수의 결정을 도시하는 도면;
도 5는 본 발명에 따른 하나의 예시적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태를 도시하는 흐름도;
도 6은 본 발명에 따른 대안적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태를 도시한 흐름도;
도 7은 피질골 및 소주골의 일반적인 위치를 나타내는 하부 턱의 개략도;
도 8은 소주골 구조를 특성화하기 위해 방사선 촬영 이미징 시퀀스를 나타내는 논리 흐름도;
도 9는 본 발명의 일 실시형태에 따라 광자 계수 검출기와 함께 스펙트럼 CBCT를 사용하여 소주골 구조를 특성화하는 시퀀스를 나타내는 논리 흐름도;
도 10은 스펙트럼 이미징을 위한 구강 외 장치의 일 실시형태를 도시하는 도면; 및
도 11은 스펙트럼 이미징을 위한 구강 내 장치의 일 실시형태를 도시하는 도면.
도면의 요소는 반드시 서로 축척에 맞게 도시된 것은 아니다. 기본적인 구조적 관계 또는 동작 원리를 강조하기 위해 약간의 과장이 필요할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 환자의 일부의 3D 체적 재구성을 생성하기 위해 환자의 x-선 스캔을 수행하기 위한 치과 이미징 시스템의 개략도;
도 2는 본 발명의 예시적인 실시형태에 따라 VOI(108)의 추가 세부 사항을 도시하는 개략도;
도 3은 본 발명에 따른 하나의 예시적인 방법 실시형태를 도시한 흐름도;
도 4는 VOI에서 예시적인 질량 감쇠 계수의 결정을 도시하는 도면;
도 5는 본 발명에 따른 하나의 예시적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태를 도시하는 흐름도;
도 6은 본 발명에 따른 대안적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태를 도시한 흐름도;
도 7은 피질골 및 소주골의 일반적인 위치를 나타내는 하부 턱의 개략도;
도 8은 소주골 구조를 특성화하기 위해 방사선 촬영 이미징 시퀀스를 나타내는 논리 흐름도;
도 9는 본 발명의 일 실시형태에 따라 광자 계수 검출기와 함께 스펙트럼 CBCT를 사용하여 소주골 구조를 특성화하는 시퀀스를 나타내는 논리 흐름도;
도 10은 스펙트럼 이미징을 위한 구강 외 장치의 일 실시형태를 도시하는 도면; 및
도 11은 스펙트럼 이미징을 위한 구강 내 장치의 일 실시형태를 도시하는 도면.
다음은 예시적인 실시형태의 상세한 설명이며, 동일한 참조 부호는 몇몇 도면 각각에서 구조의 동일한 요소를 식별하는 도면을 참조한다.
"제1", "제2" 등의 용어가 본 발명의 맥락에서 사용되는 경우, 이 용어는 반드시 서수, 순차적 또는 우선순위 관계를 나타내는 것이 아니라, 달리 명시되지 않는 한, 하나의 단계, 요소 또는 요소 집합을 다른 단계, 요소 또는 요소 집합과 더 명확하게 구별하기 위해 단순히 사용된 것이다.
"예시적인"이라는 용어는 설명이 이상적인 것을 의미하는 것이 아니라 일 실시예로서 사용된 것임을 나타낸다. "개체" 및 "객체"라는 용어는 치과용 장치의 객체 또는 이미지의 개체를 식별하기 위해 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다.
본 명세서에 사용된 "세트"라는 용어는 세트의 요소 또는 멤버의 집합 개념이 기초 수학에서 널리 이해되어 있기 때문에 비어 있지 않은 세트를 지칭한다. 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, "서브세트" 또는 "부분 서브세트"라는 용어는 하나 이상의 멤버를 갖는 비어 있지 않은 진 서브세트, 즉 더 큰 세트의 서브세트를 지칭하기 위해 본 명세서에서 사용된다. 세트(S)에서, 서브세트는 전체 세트(S)를 포함할 수 있다. 그러나 세트(S)의 "진 서브세트"는 세트(S)에 엄격하게 포함되며, 세트(S)의 적어도 하나의 멤버를 제외한다. "세트의 파티션"은 세트의 요소를 비어 있지 않은 서브세트로 그룹화하여 모든 요소가 서브세트 중 단 하나에만 포함되도록 하는 것이다. 두 세트는 공통인 요소가 없을 때 "분리"된다.
치과 적용에서, 환자에 방사선이 노출되는 것을 제한하기 위해 제한된 VOI만을 스캔하는 것이 일반적으로 바람직하다. VOI가 스캔될 때, 획득된 X-선 투영은 절단된 것으로 고려되는데, 이는 모든 투영이 스캔된 객체 전체를 포함하지 않을 수 있음을 의미한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "VOI"는 모든 투영에 포함된 스캔된 객체의 일부이다. 스캔된 객체의 나머지 부분은 투영의 서브세트에만 포함되어서 완전히 재구성될 수 없다.
본 발명의 맥락에서, VOI를 둘러싸거나 또는 그 근처에 있는 영역은 투영의 전부가 아니라 상당 분율(예를 들어, 적어도 절반)에 포함된 객체의 부피를 포함한다. 객체의 이 부분은 보통 높은 정확도로 재구성될 수 있다.
본 발명에 따른 특정 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 VOI 내 알려진 물질을 사용하여 VOI 내 국소 조건을 결정하고 이의 도움으로 VOI 내 골-유사 조직의 무기질 밀도를 결정한다. "이전의(prior)" 물질의 조성이 X-선 스캔 전에 알려져 있기 때문에 알려진 조성의 조직 또는 다른 물질은 "이전의" 물질로 지칭된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 예시적인 실시형태는 인접한 골-유사 물질의 밀도를 결정할 수 있도록 VOI 내 이전의 물질을 사용하여 획득된 스캔에서 X-선의 국소 스펙트럼 분포의 표시를 제공한다.
본 발명의 일 예시적인 실시형태에 따르면, 연조직은 무기질 밀도가 0이고 종종 골-유사 조직을 둘러싸기 때문에 연조직이 "이전의" 물질로서 사용된다. 그러나, 본 발명에 따른 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 (예를 들어, 알려진 물질 근처) VOI 내 골-유사 조직의 무기질 밀도를 결정할 때 VOI 내 (예를 들어, 완전히 또는 부분적으로) 또는 주위에 알려진 조성의 임의의 물질을 사용하는 것을 포함한다. 따라서, 본 명세서에 사용된 바와 같이, 알려진 조성의 물질 또는 "이전의" 물질은 자연 발생 조직, 크라운(crown)과 같이 첨가된 물질, 및/또는 스캔 지속 시간 동안 객체 부피에 삽입되는 물질을 포함할 수 있지만, 이로 제한되지는 않는다.
본 발명에 따른 특정 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 골-유사 조직의 무기질 밀도를 용이하게 결정하기 위해 VOI 내부 및/또는 외부의 알려진 물질을 자동으로 분할 및 분류하는 것을 사용한다.
본 발명에 따른 특정 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 스펙트럼 X-선 이미징을 사용하여 분할 프로세스 및 골-유사 물질의 밀도 결정을 보조할 수 있다. 스펙트럼 X-선 이미징은 상이한 에너지 스펙트럼을 갖는 2개 이상의 X-선 소스 또는 2개 이상의 에너지 빈(energy bin)을 갖는 에너지 분해 검출기로 수행된다.
본 명세서에 설명된 선택된 예시적인 실시형태에서, 연조직으로서 검(gum)의 알려진 BMD는 0이다. 이 연조직을 이전의 물질로 사용하여 기준이 수립되고; 처리는 이웃한 골-유사 조직의 미지의 BMD를 계산할 수 있다. 그러나, 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 이전의 물질로서 임의의 알려진 무기질 밀도 또는 조성을 갖는 조직 또는 물질의 사용을 포함하도록 의도된다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 재구성에서 복셀 값은 감쇠 계수로 지칭된다. 잘 알려진 변환 계수를 사용하여 이러한 값을 하운스필드 단위로 변환하는 것은 일반적인 관행이다. 본 발명에 따른 예시적인 실시형태는 하운스필드 단위를 사용하여 복셀 값을 표시하는 것을 포함한다.
도 1은 환자(104)에 방사선을 조사하는 치과용 이미징 장치(10)의 X-선 소스 또는 X-선 소스 초점 스팟(100)을 도시한다. 이미징 장치(10)는 예를 들어 원추형 빔 컴퓨터 단층 촬영(cone-beam computed tomography: CBCT) 장치일 수 있다. X-선 소스(100)는 X-선만이 치과용 이미징 장치(10)의 검출기(106)의 영역으로 제한되도록 시준기(102)에 의해 시준될 수 있다. X-선은 또한 환자로 들어가기 전에 필터(110)를 통과할 수 있다. X-선 스캔이 획득되면, X-선 소스(100), 시준기(102), 필터(110) 및 검출기(106)는 환자 주위로 이동된다. 일반적으로, X-선 소스(100)는 종종 등심(isocenter) 또는 회전축(axis of rotation: AOR)으로 지칭되는 고정 점(112) 주위로 360도 원으로 이동된다. 일반적으로, 3D 이미지 재구성을 위해, X-선 소스 및 검출기는 적어도 180도의 스캔 플러스(plus) 팬 빔 각도(fan beam angle)를 횡단할 필요가 있다. 관심 볼륨(VOI)(108)은 X-선 스캔의 모든 소스 초점 스팟 위치에서 X-선 소스(100)에 의해 방사선 조사되는 볼륨이다. VOI(108)는 3D 이미지로 완전히 재구성될 수 있는 반면, 이 VOI(108) 외부의 환자(104)의 영역은 부분적으로만 재구성될 수 있고, 일반적으로 왜곡된 기하학적 형상으로 재구성될 수 있다.
본 발명에 따른 예시적인 실시형태는, 소스(100)가 종종 "짧은 스캔(short scan)"으로 지칭되는, 부분 원으로 이동하는 스캔을 포함하는 다른 유형의 X-선 스캔을 사용할 수 있다. 예를 들어, VOI를 확대하기 위해 예시적인 스캔 동안 축(AOR)이 또한 이동할 수 있다. AOR은 예를 들어, VOI(108)에 방사선을 조사하기 위해 예시적인 스캔 동안 하나의 방향으로, 2개의 방향으로, 또는 3차원으로 이동할 수 있다. 본 발명에 따른 예시적인 실시형태는 또한 고정 X-선 소스 또는 다수의 초점 스폿(예를 들어, 탄소 나노튜브(CNT) X-선 소스)을 갖는 소스를 사용하는 것을 포함하도록 의도된다. 구체적으로, 본 발명의 예시적인 실시형태는 VOI(108)에는 적절히 큰 범위의 소스 위치에 걸쳐 방사선이 조사되기 때문에 바람직하게는 관심 볼륨(VOI)이 실질적으로 재구성되지만, 객체(예를 들어, 환자(104))의 상당 부분은 충분히 재구성될 수 없는 임의의 X-선 스캔에 적용된다. 예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시형태는 객체(예를 들어, VOI(108))가 보다 제한된 범위의 소스 각도를 사용하지만 고해상도 검출기를 사용하여 스캔되는 단층 영상 합성(tomosynthesis)을 포함하도록 의도된다.
제어 논리 프로세서(120)는 검출기(106), 및 방사선 방출 및 데이터 획득 및 처리를 조정하는 제어 회로(도시되지 않음)와 신호 통신한다. 디스플레이(124)는 재구성된 VOI의 디스플레이를 제공할 뿐만 아니라 평가 및 진단에 도움이 될 수 있는 정보를 포함하여 BMD에 대한 계산된 값 및 다른 유용한 데이터를 디스플레이할 수 있다.
본 발명에 따른 특정 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태에서, 상이한 스펙트럼 분포를 갖는 X-선 이미지가 사용된다. 예를 들어, X-선 소스(100)의 여기 전압(excitation voltage)은 단일 스캔(예를 들어, 빠른 스위칭) 동안 낮은 값과 높은 값 사이에서 변할 수 있다. 또한, 필터는 전압과 함께 변할 수도 있다. 대안적으로, 단일 X-선 소스와 다른 스펙트럼으로 2개 이상의 별개의 스캔이 수행될 수 있다. 본 발명에 따른 예시적인 실시형태에서, 하나를 초과하는 X-선 소스 및 검출기를 사용하는 것이 유용할 수 있다.
다른 예시적인 실시형태는 넓은 스펙트럼 대역폭을 갖는 단일 X-선 소스 및 X-선 에너지를 구별할 수 있는 검출기를 사용한다. 예를 들어, 2개 이상의 에너지 빈을 갖는 광자 계수 검출기는 바람직하게는 X-선 에너지를 구별할 수 있는 검출기로서 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시형태에 따라 VOI(108)의 추가적인 상세를 갖는 2D 사시도를 도시하는 개략도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, VOI(108) 외부의 스캔된 환자의 머리 영역(208)의 일부는 일반적으로 이미지가 불량하다. 이 영역(208)의 컨텐츠는 기하학적으로 왜곡되고, 환자(104)의 머리의 크기 및 경계는 실질적으로 알려져 있지 않다. 예를 들어, 치과용 이미징을 위한 VOI(108)는 종종 크기가 약 5x5x5 cm3(125 cm3)인 반면, 성인 환자(104)의 머리는 약 3000 cm3의 부피를 갖는다. 따라서, 예시적인 VOI 실시형태는 전형적인 인간 머리의 5% 미만을 포함한다. VOI(108) 내에는 연조직(soft tissue: ST)(200) 및 다양한 무기질 밀도의 골-유사 조직(202, 204 및 206)이 존재한다. 파선으로 둘러싸인 영역은 이전의 복셀(207)을 도시한다. 이전의 복셀은 VOI 내 골 아닌 부분과 유사한 모든 복셀을 포함할 필요는 없다. 알려진 조성을 갖는 유형으로 분류된 복셀만이 이전의 복셀(207) 중에 포함된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 이전의 복셀(207)은 다양한 무기질 밀도의 골-유사 조직(202, 204 및 206) 각각의 근처 또는 이를 둘러싸는 연조직(ST)(200)을 포함한다.
본 발명의 특정 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태를 설명하기 위해, VOI 내부 및 외부의 인간 머리는 바람직하게는 연조직(ST) 및 하이드록시아파타이트(HA)의 조합으로 모델링된다. 연조직의 정의는 다를 수 있다. 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하기 위해, 국제 방사선 방호 위원회 공보(100)(ICRP100)에 의해 기술된 연조직(200) 특성이 사용된다. 그러나, 연조직의 다른 정의가 사용될 수 있고 본 발명의 예시적인 실시형태에 적용될 수 있다. 연조직(ST)은 신체(예를 들어, 인체)에서 발견되는 지질, 물, 근육 및 다른 연조직의 조합을 나타낸다. 방사선 이미징 양태로부터, 연조직은 무시할만한 무기질 함량을 가진다.
본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하기 위해, 골-유사 조직 무기질 함량(예를 들어, 다양한 무기질 밀도를 갖는 골-유사 조직(202, 204 및 206))은 바람직하게는 무기질 하이드록시아파타이트(HA)에 의해 모델링된다. 그러나 골-유사 조직의 무기질 함량의 정의는 다를 수 있다. 객체 내 모든 지점에서 밀도(ρ)는 ST와 HA의 밀도(각각 ρST 및 ρSA)와 수식(1)으로 제시된 가중 계수(weighting factor)를 곱한 것을 합한 밀도 값을 가진다:
여기서 계수(f ST 및 f HA )는 각각 연조직 및 하이드록시아파타이트에 대한 분율 값이며, 이는 이후에 보다 상세히 정의된다.
수식(1)으로 표현된 모델을 사용하여, 객체 내 모든 지점에서 X-선 감쇠 계수(μ)는 수식(2)으로 주어지고,
여기서 
및 
는 각각 ST 및 HA의 질량 감쇠 계수이다.
본 발명의 예시적인 실시형태의 하나의 유용한 목적은 VOI(108) 내 골-유사 조직에 대해 
를 결정하는 것이다.
전체 하악골 및 전체 상악골과 같은 전체 객체를 단색 X-선 소스로 스캔한 경우 빔 경화는 문제가 되지 않는다는 것이 주목된다. 필터링된 역 투영(back projection)과 같은 표준 재구성 방법은 (산란 보정 및 검출기 교정이 수행되었다고 가정하면) 정확한 감쇠 계수를 생성한다. 단색 X-선 소스로 전체 객체를 스캔할 때 
는 수식(3)으로 추가 가정을 사용하여 쉽게 결정할 수 있다.
2개의 X-선 스펙트럼(이중 에너지) 또는 추가 X-선 스펙트럼으로 객체를 스캔하면, 더 많은 데이터를 밀도 측정에 이용할 수 있어서 수식(3)의 제약이 완화될 수 있다.
진단 의료 및 치과용 이미징에 사용되는 X-선 소스는 다색성이어서, 모든 물질의 감쇠 계수의 에너지 의존성으로 인해 빔 경화가 발생한다. 종래의 QCT 관행에서와 같이 빔 경화를 보정할 수 있으면 계수(
)를 다시 결정할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시형태는 X-선 소스(들)가 다색성이고 전체 부피가 아니라 VOI만이 완전히 재구성될 수 있는 상황을 다룬다. 전체 객체를 재구성하지 않으면 X-선이 VOI 외부를 통과하는 물질(이에 따라 X-선 스펙트럼의 크기)을 알 수 없어서 전체 빔 경화 보정을 수행하는 것을 줄이거나 방지할 수 있다.
BMD를 특성화하기 위한 단일 스펙트럼 실시형태
도 3은 본 발명에 따라 감쇠 계수를 연산하기 위한 하나의 예시적인 방법 실시형태를 도시하는 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, VOI(108)의 치과용 X-선 이미징 장치(10)에 의한 스캔으로부터의 측정된 투영 이미지는 획득 단계(300)에서 획득된다. 측정된 투영 이미지는 재구성 단계(302)에서 재구성(350)을 생성하도록 처리된다. 재구성(350)은 VOI를 포함할 뿐만 아니라 환자(104)의 머리 내에 스캔된 객체 전체를 포함하기에 충분한 크기의 부피를 포함한다. 일반적으로 도 3에서, 재구성의 복셀 값은 X-선 감쇠 계수에 비례한다. 객체 절단, 산란 및 빔 경화가 없는 이상적인 검출기를 사용하면 복셀 값은 객체의 밀도와 질량 감쇠 계수를 곱한 값이다. 그러나, 전형적인 조건 하에서, (재구성된 VOI를 포함하는) 재구성(350)의 복셀 값은 X-선 감쇠 계수를 도출하기에 충분히 정확치 않다. 따라서, 도 3의 방법 실시형태의 후속 잔여 공정 단계는 스캔된 객체의 VOI에 포함된 골-유사 조직에 대한 보다 정확한 밀도 정보를 복구하는데 사용되거나 요구된다.
단계(302)에서 재구성(350)은 바람직하게는 측정된 투영으로부터 산란을 제거하는 방법/장치를 사용하여 생성된다. 예시적인 산란 보정은 각각의 투영으로부터 일정한 양의 산란을 제거하는 것, 몬테 카를로 계산에 기초하여 산란을 제거하는 것, PEP 모델과 같은 투영의 컨텐츠에 기초하여 산란을 추정하는 것, 또는 다른 적합한 산란 보정 방법을 포함할 수 있다.
단계(302)에서 재구성 방법은 필터링된 역 투영(filtered back-projection: FBP)을 사용할 수 있다. 대안적으로, 대수적 재구성(algebraic reconstruction)(ART)은 재구성을 통한 순방향 투영에 의해 생성된 계산된 투영이 측정된 투영과 일치하는 재구성을 생성한다는 장점을 갖는다. 이것은 VOI 외부에서 재구성(350)이 왜곡되기 때문에 본 발명의 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태에 유용한 고려 사항이다. 그러나, 예시적인 ART 기술은 도 3의 흐름도에 주어진 시퀀스의 후속 단계에서 사용되는 정확한 밀도의 x-경로 길이 값을 갖는 재구성을 생성할 수 있다.
분할 단계(304)에서, 재구성(350)의 VOI 내 연조직과 골-유사 조직이 분할된다. 이 예시적인 실시형태에서, 재구성(350)의 VOI 내 알려진 조성 및 밀도의 물질을 분할하는 것만이 필요하다. 도 3에서, "이전의" 것으로 역할을 하는 알려진 물질은 알려진 조성 및 알려진 무기질 밀도를 갖는 연조직 또는 일부 다른 조직 또는 물질일 수 있다. 이전의 물질은 재구성 복셀의 서브세트이며, 이 서브세트의 각 멤버는 알려진 밀도 값을 갖는다. 종래의 분할 방법/장치가 단계(304)에서 복셀의 이 서브세트를 식별하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 분할은 공동 양도된 미국 특허 번호 8,761,493(발명의 명칭: "Method and system for tooth segmentation in dental images", 발명자: Chen 등); 미국 특허 번호 8,929,635(발명의 명칭: "Method and system for tooth segmentation in dental images", 발명자: Chen 등); 및 미국 특허 번호 9,129,363(발명의 명칭: "Method for teeth segmentation and alignment detection in CBCT volume", 발명자: Chen 등)에 설명된 바와 같이 적용될 수 있으며; 이들 문헌 각각은 전체 내용이 본 명세서에 병합된다.
다른 적합한 분할 기술은 K-평균 분할, 레벨 세트 분할, 및 스네이크 모델(snake)을 이용한 분할을 포함할 수 있지만, 이로 제한되지는 않는다. 예시적인 분할 방법은 문헌("Various Image Segmentation Techniques: A Review," by Dilpreet Kaur et al., International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol.3 Issue.5, May-2014, pg. 809-814; "A Review on image processing and image segmentation", by J. Kuruvilla, D. Sukumaran, A. Sankar and S. P. Joy, 2016 International Conference on Data Mining and Advanced Computing (SAPIENCE), pp. 198-203; 및 "Automated medical image segmentation techniques" by Sharma N and Aggarwal LM, Journal of Medical Physics/Association of Medical Physicists of India. 2010;35(1):3-14)에 설명되고, 이들 문헌은 모두 전체 내용이 본 명세서에 병합된다.
단계(304)에서 분할에 의해 얻어진 연조직은 바람직하게는 "이전의" 것으로 사용된다. 이것은 연조직이 전형적으로 0인 무기질 밀도를 갖는 알려진 조성의 조직으로 기능한다는 것을 의미한다. 따라서 도 3의 예시적인 처리 시퀀스는 이전의 것과 같은 0의 무기질 밀도를 갖는 연조직을 식별한다. 그러나, 본 발명에 따른 대안적인 예시적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 알려진 조성을 갖는 임의의 물질 및 따라서 알려진 밀도를 "이전의" 것으로 사용할 수 있다. 대안적인 실시형태에서, 이미징 프로세스의 객체로 기능하는 신체에 이물질인 물질과 같은 알려진 물질은 VOI 내부 및 근처에 그리고 이미징 시스템의 시야 내에 삽입되어 "이전의" 것으로 기능할 수 있다. 단계(304)의 결론에서, VOI의 복셀의 서브세트는 이전의 것으로 표시된다.
도 3의 시퀀스에 계속해서, 분할 단계(304)에 이어서, 하나 또는 두 개의 가중 분율 이미지가 분율 이미지 형성 단계(306)에서 생성된다. 각각의 분율 이미지는 재구성된 3D 이미지와 동일한 치수와 복셀 수를 갖고; 분율 이미지는 다음의 반복 처리 연산에 유용한 데이터 구조이다. 처리가 진행됨에 따라, 복셀의 분율 이미지 값은 이 복셀이 나타내는 물질의 상대 밀도와 조성을 보다 정확히 나타낸다.
단계(306)에서, 각 복셀에서 연산된 HA 분율을 저장하기 위해 VOI 재구성과 동일한 크기를 갖는 3D HA 분율 이미지가 형성된다. 수식(3)의 조건이 적용 가능하지 않은 경우, 3D ST 분율 이미지가 또한 형성된다. 방금 형성된 HA 분율 이미지와 ST 분율 이미지가 모두 초기화된다. 예를 들어, 이전의 것으로 표시되지 않은 복셀의 경우 HA 분율은 0.0으로 설정되고, ST 분율은 1.0으로 설정된다. 이전의 것으로 식별된 복셀의 경우 ST 및 HA 분율은 재구성으로부터 그 알려진 값으로 설정된다.
다음으로, 계산 단계(308)에서, 각각의 복셀에서 ST 및 HA 질량 감쇠 계수가 계산되고, 각각의 복셀에 대한 
및 
분율의 새로운 값이 계산된다.
도 4는 VOI(108)에서 예시적인 질량 감쇠 계수 결정을 도시하는 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 복셀(402)은 소스 초점 스폿(404)으로부터 복셀로 X-선(408)과 함께 도시되어 있다. X-선이 초점 스팟(404)으로부터 복셀(402)로 (예를 들어, 공기 및 환자(104)의 일부를 통해) 전파될 때, X-선의 스펙트럼이 변한다. 이 X-선 스펙트럼 변화는 종종 "빔 경화"라고 지칭된다. X-선 스펙트럼 및 이에 따라 복셀(402)에서 ST 및 HA의 질량 감쇠 계수는 X-선(408)을 따라 모든 복셀에서 
및 
의 값에 의존한다. 초점 스팟(404)이 i'번째 초점 스팟으로 설명되고, 인덱스(j)가 X-선(408)을 따라 연속적인 복셀을 나타내는데 사용되는 경우, 도 3의 시퀀스의 단계(308)에서 복셀(402)에서 ST 및 HA 질량 감쇠 계수는 다음 수식(4) 및 수식(5)의 형태를 가지며,
여기서 함수(Г)는 미리 계산될 수 있고, 스펙트럼과 경로 길이에 의존할 수 있다.
복셀에 대해 연산된 유효 ST 및 HA 질량 감쇠 계수는 수식(6) 및 수식(7)에 제시된 바와 같이 X-선 스캔에서 모든 N개의 X-선 소스 초점 지점 위치(i)에 걸쳐 평균된 수식(4) 및 수식(5)의 질량 감쇠 값이다.
도 3의 시퀀스와 관련하여, 유효 감쇠 계수 계산 단계(310)에서, 유효 질량 감쇠 계수는 상기 수식(6) 및 수식(7)을 사용하여 VOI 내부 및 외부에 있는 복셀 모두에서 각 복셀에 대해 계산된다. 계산된 값은 비교 단계(318)에서 재구성(350)의 값과 비교된다.
업데이트 단계(312)에서 가중 분율(
및 
)의 새로운 값이 수식(3) 및 수식(8) 및 수식(9)을 사용하여 계산된다:
여기서 α는 경험적으로 결정된 상수이며 1.0보다 작다. 값(μrecon)은 재구성된 복셀을 사용하여 생성된 감쇠 값이다.
비교 단계(314) 및 업데이트 단계(316)에서 도 3의 무기질 밀도 결정의 반복 프로세스에 제약(constraint)이 적용된다. VOI가 전체 객체보다 상당히 더 작고, 스캔된 투영을 사용하여 전체 객체를 정확히 복구할 수 없기 때문에 도 3의 예시적인 방법 실시형태에 국소 제약을 적용하는 것이 중요하다. 국소 제약 데이터를 사용하여, 이전의 복셀 부근의 조직은 일부 정확도 레벨 내로 무기질 밀도를 결정할 수 있게 한다.
도 3의 비교 단계(314)에서, 
및 
의 현재 값은 단계(304)에서 이전의 것으로 식별된 이전의 복셀에 대해 알려진 값과 비교된다. 업데이트 단계(316)에서, 현재 및 알려진 값의 에러는 이전의 복셀과 초점 스폿 사이 광선에 놓인 복셀에 대해 값(
및 
)을 업데이트하기 위해 역 투영된다. 이 프로세스는 바람직하게는 단계(300)의 스캔을 포함하는 모든 초점 지점 위치에 대해 각각의 이전의 복셀에 대해 반복된다.
업데이트 단계(316) 후에, 제어는 단계(308)로 되돌아가고, 비교 단계(318)에서의 조건이 만족될 때까지 처리가 반복된다. 계산된 감쇠 계수는 재구성(350)의 값에 가까워야 하고, 이전의 복셀에 대해 
및 
의 값은 그 알려진 값에 가까워야 한다.
골 질량 밀도에 대한 연산 결과 및 BMD 값을 생성하는데 사용된 계산과 관련된 데이터는 디스플레이 단계(320)에서 의사 또는 다른 관찰자에 디스플레이된다.
BMD를 특성화하기 위한 이중 에너지 실시형태
본 명세서에 설명된 바와 같이, 본 발명에 따른 예시적인 대안적인 방법 및/또는 장치 실시형태는 2개 이상의 에너지 스펙트럼을 갖는 스캔을 사용하거나 또는 여기된 광자를 2개 이상의 에너지 빈으로 분해할 수 있는 검출기를 갖는 단일 스캔을 사용할 수 있다. 바람직하게는, 에너지 분해 검출기는 입사 광자를 카운트한다.
도 5는 본 발명에 따른 예시적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태를 도시하는 흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 예시적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태는 저에너지 스캔과 고에너지 스캔의 조합을 사용한다. 각각의 획득 단계(500 및 501)에서, 저에너지 및 고에너지 X-선 스펙트럼 스캔이 획득된다. 예를 들어, X-선 소스에 적용된 다른 피크 전압(kVp)으로 스캔을 캡처할 수 있다. 또한, 고에너지 스캔은 저 및 고 X-선 소스 스펙트럼의 스펙트럼 오버랩을 감소시키기 위해 추가된 소스 여과를 가질 수 있다. 각각의 재구성 단계(502 및 503)에서, 저에너지 스캔 및 고에너지 스캔으로부터 측정된 투영 이미지는 대응하는 저에너지 스캔 재구성 및 고에너지 스캔 재구성을 형성하도록 재구성된다.
"이전의" 물질은 분류 단계(504)에서 무기질 밀도를 결정할 골-유사 물질 근처의 VOI에서 식별된다. 단계(504)는 도 3에 도시된 단일 소스 스펙트럼 방법 실시형태에서 유사한 단계(304)에 비해 개선된다. 저에너지 및 고에너지 재구성의 이용 가능성은 단계(504)를 이미지 분할 동작 또는 기법으로부터 이미지 분류 동작 또는 기법으로 변환한다. 이미지 분할 방법은 단계(304)에서와 같이 여전히 적용될 수 있지만, 연조직 향상 및 골-유사 물질 향상 재구성은 단계(504)에서 분할 결과를 개선시킨다.
문헌(S. S. Nath, G. Mishra, J. Kar, S. Chakraborty and N. Dey, "A survey of image classification methods and techniques," 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies (ICCICCT), Kanyakumari, 2014, pp. 554-557 및 "Techniques in Image Classification; A Survey" by S.V.S.Prasad, T. Satya Savithri and Iyyanki V. Murali Krishna, in the Global Journal of Researches in Engineering: Electrical and Electronics Engineering, Vol. 15 Issue 6 2015)에 설명된 것을 포함하지만 이로 제한되지 않는 종래의 이미지 분류 방법이 사용될 수 있고, 이들 문헌은 모두 전체 내용이 본 명세서에 병합된다.
다시 도 5의 시퀀스를 참조하면, 분율 이미지 초기화 단계(506)에서, ST 가중 분율 이미지(
) 및 HA 가중 분율 이미지(
)가 초기화된다. 다중 스펙트럼의 경우에 단일 스펙트럼 이미징에 비해 더 많은 정보가 캡처되기 때문에 수식(3)의 조건을 적용할 필요가 없다. 결과적으로, ST 및 HA 분율은 독립적으로 계산될 수 있다.
계산 단계(508)에서, ST 및 HA 질량 감쇠 계수는 저에너지 스펙트럼 재구성 및 고에너지 스펙트럼 재구성 모두에 대해 각각의 복셀에서 계산된다. ST 및 HA 가중 분율(
및 
)이 또한 계산된다. 이들 값은 모든 복셀에 대해 저 및 고 스펙트럼 감쇠 계수를 계산하기 위해 
및 
의 현재 값과 함께 후속 계산 단계(510)에서 사용된다. 이들 계산된 감쇠 계수는 후속 비교 단계(518)에서 계산된 감쇠 계수와 측정된 감쇠 계수 사이를 비교하는데 사용된다.
업데이트 단계(512)에서, 저 및 고에너지 스펙트럼을 사용하여 모든 복셀에 대해 새로운 가중 분율이 계산된다. 수식(3)이 적용되는 경우, 
는 두 스펙트럼에 대해 동일한 값을 가져야 하므로, 저 및 고에너지 스펙트럼 값을 사용하여 계산된 값의 가중 평균이 수식(10)에 제시된 바와 같이 사용된다:
대안적으로, 이중 에너지 스캔은 수식(11 및 12)을 사용하여 각각의 스캔에 대해 
및 
을 독립적으로 계산할 수 있게 한다:
바람직하게는, 가중 분율은 도 5의 반복 프로세스가 국소 최소값에서 불안정하거나 멈추게 되는 가능성을 감소시키거나 방지하기 위해 수식(9)에서와 같이 새로운 값으로 부분적으로만 업데이트된다.
알려진 조성의 이전의 복셀의 현재 가중 분율들은 비교 단계(514)에서 비교된다. 이 예시적인 실시형태에서, 알려진 조성의 이전의 복셀은 연조직이다. 비교 단계(514)에서, 비교는 
및 
인 연조직으로 분류된 복셀을 사용한다. 업데이트 단계(516)에서, 가중 분율 에러는 저에너지 및 고에너지 스캔을 위한 소스 초점 지점과 각각의 이전의 복셀 사이에 놓인 복셀에서 값을 업데이트하기 위해 역 투영된다. 도 3과 유사하게, 단계(514 및 516)는 골-유사 조직 근처에 위치된 알려진 물질로 분류된 복셀에 대해 올바른 값을 생성하기 위해 골-유사 조직의 무기질 밀도 결정을 반복하는 방법을 국소적으로 제한한다. 이러한 국소 제약은 예시적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태가 골-유사 조직에 대해 올바른 가중 분율을 생성할 수 있게 한다.
비교 단계(518)에서, 이전의 복셀의 알려진 가중 분율은 계산된 값과 비교되고, 계산된 감쇠 계수는 재구성에서의 값과 비교된다. 계산된 값과 측정된 값이 만족스럽게 근접할 때, 도 5의 반복 계산은 단계(518)에서 종료되고, 각 복셀에서 골-유사 물질의 조성이 얻어진다. 계산 단계(520)에서, 각 복셀(520)에서의 HA 분율이 생성된다.
본 발명에 따른 예시적인 실시형태는 X-선 감쇠 계수의 상대적인 값을 결정하기 위해 X-선을 2개 이상의 에너지 빈으로 분해할 수 있는 2개 이상의 X-선 스펙트럼 및/또는 검출기에서의 스캔을 사용할 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 스캔된 VOI가 스캔된 객체보다 더 작을 때, 상대적인 값을 사용하는 것이 골-유사 조직의 무기질 밀도를 결정할 때 절대 값을 사용하는 것보다 우수할 수 있다. 본 발명에 따른 예시적인 실시형태는 VOI 내 골-유사 조직의 무기질 밀도를 결정할 때 감쇠 계수 또는 하운스필드 단위의 비율, 차이, 및 임의의 다른 상대 값을 사용하는 것을 포함한다. 하나의 예시적인 실시형태를 설명하기 위해, 저에너지 및 고에너지 재구성의 비율은 다음과 같이 수식(13)으로 정의된다:
또한, 저에너지 스캔 및 고에너지 스캔에 대한 ST 및 HA 질량 감쇠 계수의 비율은 다음과 같이 아래 수식(14) 내지 수식(17)으로 정의된다:
여기서 ^ 기호는 질량 감쇠 계수를 나타내는 데 사용된다.
도 6은 스캔된 객체에서 (예를 들어, VOI 내) 골-유사 조직의 무기질 밀도를 결정할 때 X-선 감쇠 계수의 상대적인 값을 사용하는 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른 예시적인 이중 스펙트럼 방법 실시형태를 도시하는 흐름도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 각각의 획득 단계(600 및 601)에서, 객체의 저에너지 및 고에너지 X-선 스펙트럼 스캔이 획득된다. 계산 단계(602)에서, (예를 들어, 수식(13)에서) 저에너지 대 고에너지 재구성 비율이 계산된다.
분류 단계(604)에서, 이 비율은 알려진 조성의 물질 및 재구성에서 적어도 골-유사 조직 물질을 분류하는데 사용된다. 캡처된 투영이 절단되는 VOI 스캔에서, 감쇠 계수의 절대 값은 절단의 양과 객체(예를 들어, 머리)에서의 VOI의 위치에 따라 변하기 때문에 이 값은 이미지를 분류하는데 사용하기에는 신뢰할 수 없다. 상대 값을 사용하면 단계(604)의 분할 및 분류 프로세스를 개선할 수 있다.
분율 이미지 초기화 단계(606)에서, 각 복셀에서 ST 및 HA 가중 분율이 초기화된다. 이어서, 계산 단계(608)에서, 수식(14) 내지 수식(17)에서 ST 및 HA 질량 감쇠 비율이 각각의 복셀에서 계산된다. 계산 단계(610)에서, 감쇠 비율이 계산된 후, 후속 비교 단계(618)에서, 계산된 감쇠 비율이 단계(602)에서 계산된 재구성으로부터의 측정된 값과 비교된다.
업데이트 단계(612)에서, 
및 
의 새로운 값이 계산된다. 수식(3)이 수식(18)에 대입될 때,
이 
의 새로운 값을 계산하는 데 사용된다. 현재 가중 분율은 수식(9)을 사용하여 업데이트된다. 각각의 비교 단계(614) 및 업데이트 단계(616)에서, 이전의 (예를 들어, 연조직으로 분류된) 복셀의 알려진 가중 분율과 계산된 가중 분율 사이의 에러를 감소시키기 위해 가중 분율이 업데이트된다. 비교 단계(618)에서 이전의 복셀이 올바른 가중 분율을 가지고 있고 계산된 감쇠 비율이 단계(602)에서의 비율과 일치(예를 들어, 근접하게 일치)한다고 결정될 때까지 제어는 단계(608)로 되돌아가고, 그리고 나서 도 6의 예시적인 방법 실시형태가 종료된다. 단계(618)에서의 판정이 예이고 방법이 종료되면, 결과는 계산 단계(620)에서 VOI의 골-유사 조직의 결정된 무기질 밀도가 출력된다.
소주골 구조의 특성화
본 발명의 실시형태는 또한 스펙트럼 CBCT를 사용하여 소주골 스코어(TBS) 또는 다른 적합한 메트릭을 생성하여 스캔된 부피의 식별된 골 부분에 대한 소주골 구조를 특성화할 수 있다.
스펙트럼 방사선 촬영은 환자를 다양한 파장 범위의 x-선 방사선에 노출시켜 이미지 컨텐츠를 얻으므로 추가 정보를 사용하여 객체의 특정 특성을 측정할 수 있게 한다. 적어도 3-D 정보의 측정을 제공하는 스펙트럼 방사선 촬영의 유형으로서, "스펙트럼 CBCT" 시스템 또는 방법뿐만 아니라 스펙트럼 단층 영상 합성 방법 및 장치는 다수의 이미지를 획득하기 위해 하나를 초과하는 방출 스펙트럼을 사용하여 환자를 스캔함으로써 볼륨 이미지 컨텐츠를 획득한다. 도 1과 관련하여, 초점 스팟(100)을 생성하는 x-선 소스는 적어도 제1 파장 및 제2 파장의 x-선 방사선을 부피를 통해 보내도록 활성화될 수 있다. 이미징 검출기는 적어도 제1 및 제2 파장 그리고 대안적으로 2개를 초과하는 파장의 획득된 에너지에 따라 이미지 컨텐츠를 생성하도록 배치된다.
BMD를 특성화하는 것에 대해 이전에 설명된 바와 같이, 이중 에너지 방사선은 2-D 또는 3-D 이미징에 이용 가능한 스펙트럼 방사선 촬영의 한 모드이다. 이중 에너지 스캔을 제공하도록 구비된 CBCT 시스템은 제1 스펙트럼에 걸쳐 환자를 x-선 에너지로 스캔하고 제2 스펙트럼에 걸쳐 환자를 x-선 에너지로 스캔함으로써 동작할 수 있다. 이 이미징 모드는 각 에너지 스펙트럼에서 하나씩 2개의 별개의 스캔을 사용하거나, 또는 환자의 단일 스캔에서 각 스펙트럼에 걸쳐 노출을 교번할 수 있다. 스펙트럼 방사선 촬영을 위한 다른 이미징 모드는 광자 계수 검출기를 사용한다. 이 유형의 검출기는 파장에 따라 방출된 에너지를 구별하고 기록하기 위한 비닝(binning) 또는 다른 방법을 허용한다.
출원인은 다수의 이미징 모드에서 소주골 구조와 관련된 정보를 획득하기 위한 스펙트럼 방사선 촬영의 가치를 인식하였다. 스펙트럼 방사선 촬영 이미징을 사용하여 획득된 결합된 소주골 스코어(TBS) 및 BMD 데이터는 이전에 이용 가능한 것보다 더 정확히 골 조직을 특성화하는 정보를 의사에 제공할 수 있다.
도 7에 개략적으로 도시된 바와 같이, 치아를 지지하는 2가지 상이한 유형의 골 구조, 즉 피질골 및 소주골이 치과용 이미징 응용에 특히 중요하다. 피질골은 소주골의 외부이며, 콤팩트하고 소주골보다 상당히 더 높은 밀도를 가진다. 그 기능 중에서, 피질골은 소주골을 둘러싸는 연속적인 외부 및 내부 플레이트를 형성한다. 치아의 구조적 부착의 전반적인 강도 및 유연성을 주로 담당하는 소주골은 작고 불규칙한 간격의 격자 형상 유닛(소주골)으로 형성된 복잡한 벌집 모양의 구조를 가진다.
소주골 구조는 소주골 스코어(TBS)로 골 부피에 걸쳐 정량화된다. 이미징된 골 내에서 픽셀/복셀의 벌크 밀도 값을 평균화하는 BMD 메트릭에 비해 TBS 메트릭은 골 질감에 의해 입증된 국소 골 구조를 특성화한다. TBS 이미징 기술에서, 골밀도의 국소적 차이는 2D 또는 3D 차원에서 셀 유사 공동의 두께 및 빈도와 같은 특성을 결정하기 위해 측정될 수 있다.
소주골을 측정하기 위해, 다른 측면들 중에서도 특히, 응력 및 중량을 견딜 수 있는 능력, 임플란트 지지, 및 다른 특성을 위해 골 강도의 측정 및 골의 상대적 견고성 평가를 제공하기 위해, 소주골 두께 및 구배 특징부를 국소 측정하는 것을 사용하여 개별 픽셀/복셀로부터 외부로 골 질량에 따른 변화를 샘플링할 수 있다.
TBS는 2D 또는 3D 이미징 방법을 사용하여 평가될 수 있다. 도 8의 논리 흐름도는 소주골 구조를 특성화하기 위해 방사선 촬영 이미징 시퀀스를 도시한다. 이미지 획득 단계(S810)에서, 하나 이상의 2D x-선 투영 이미지가 2개 이상의 주파수에서 획득된다. 전술한 바와 같이, 투영된 방사선은 광대역 x-선일 수 있으며, 여기서 방사선은 25㎚ 이상의 주파수 범위에 걸쳐 있고, 광자 계수 검출기는 단일 노출을 사용하여 다수의 파장 대역을 제공할 수 있다. 대안적으로, 투영된 방사선은 제1 파장, 이어서 제2 파장, 및 대안적으로 추가의 파장을 보내는 x-선 소스를 활성화시켜 각각의 파장마다 하나씩 다수의 이미지를 생성함으로써 생성될 수 있다. 스펙트럼 CBCT 시스템과 같은 볼륨 이미징 장치의 경우, 단계(S810)는 이미징된 개체에 대한 각도 범위에 걸쳐 개별적인 2D 투영 이미지의 세트를 획득할 수 있다.
처리 단계(S820)는 획득된 이미지 컨텐츠에 이미지 처리를 수행하는 컴퓨터 또는 다른 제어 논리 프로세서에 의해 수행된다. 2D 방사선 촬영 장치의 경우, 이 처리는 예를 들어 잡음 및 산란 문제를 다루기 위한 표준 기술을 제공할 수 있다. 단층 영상 합성 또는 3D 장치의 경우, 처리는 향상된 깊이 정보 또는 풀 3D 볼륨 이미지와 함께 대응하는 단층 영상 합성 이미지를 생성할 수 있다. 처리는 획득 및 처리된 이미지를 분석하여 이미징된 턱 또는 다른 해부학적 부분의 골 구조를 특성화할 수 있다.
디스플레이 단계(S830)는 예를 들어 컴퓨터 또는 다른 제어 논리 프로세서와 신호 통신하고 이미징 시스템이 제공된 디스플레이 모니터 상에 디스플레이에 의해 연산된 TBS 측정을 보고한다. 계산된 결과는 또한 다른 평가 및 분석을 위해 다른 프로세서로 전송되거나 저장될 수 있다.
도 8의 논리 흐름도를 참조하여 설명된 전체 프로세스는 검출기가 환자의 구강 내에 위치된 구강 내 이미징에 사용되거나 또는 검출기가 환자의 외부에 위치된 구강 외 이미징에 사용될 수 있다.
이미지 컨텐츠로부터 TBS 평가는 소주골의 질감을 측정할 수 있다. 질감 측정은 이미징 분야에 통상의 지식을 가진 자에 알려진 질감 측정을 위한 알고리즘 및 기술을 사용하여 국소 골 두께 및 질감에 대한 메트릭을 사용하여 골을 평가한다.
도 9의 논리 흐름도를 참조하면, 본 발명의 일 실시형태에 따라 광자 계수 검출기와 함께 스펙트럼 CBCT를 사용하여 소주골 구조를 특성화하기 위한 시퀀스가 도시되어 있다. 스캔 단계(S910)에서, 환자는 다양한 x-선 파장에 걸쳐 인가된 에너지로 스캔된다. 검출기는 특정 파장 대역에 따라 비닝되거나 수집된 이미지 데이터를 획득한다. 적어도 제1 파장 대역 및 제2 파장 대역에 대한 2D 투영 이미지 컨텐츠이 획득되고, 재구성 단계(S920 및 S922)에서 각각의 재구성된 이미지를 형성하는데 사용될 수 있다. 각각의 추가 파장 대역에 대해 대응하는 부피 재구성을 통해 2개를 초과하는 파장 대역에 대한 투영 이미지가 획득될 수 있다. 대안적으로, 이미지 재구성의 결과, 상이한 파장에서 다수의 노출로부터 획득된 2D 이미지 컨텐츠로부터의 결과를 결합시키는 단일 볼륨 이미지가 제공될 수 있다.
VOI 한정 단계(S930)는 재구성된 이미지 컨텐츠로부터 VOI를 한정한다. VOI는 소주골 구조에서 관심 있는 골 물질을 나타내며, 각 재구성에서 동일한 복셀 또는 복셀 영역을 식별한다.
분류 단계(S940)는 각각의 재구성에서 재구성된 데이터로부터 골 조직을 분류한다. 분류 단계(S940)는 예를 들어 종래의 자동화된 또는 조작자-보조 분할 유틸리티를 사용할 수 있다. 특성화 단계(S950)는 VOI 컨텐츠를 처리하여 소주골 구조를 나타내는 골 질감 데이터를 결정하고 대응하는 TBS 정량화를 제공한다. 또한, 특성화 단계(S950)는 예를 들어 도 5 또는 도 6에 개략적으로 도시된 절차로부터 적절한 단계를 사용하여 BMD 데이터를 제공할 수 있다. 이 처리 시퀀스의 결론에서, 디스플레이 단계(S960)는 소주골 구조, BMD 또는 이 둘 다를 나타내는 계산된 결과를 디스플레이한다. 이 데이터는 저장될 수 있으며, 다른 시스템 또는 프로세스로 전송될 수 있다.
도 9의 기본 시퀀스는 스펙트럼 단층 영상 합성뿐만 아니라 스펙트럼 CBCT에 적응될 수 있는 것으로 이해될 수 있다. 도 9의 처리의 서브세트는 또한 스펙트럼 방사선 촬영을 사용하여 2-D 이미징을 위한 골 품질 정보를 얻는데 사용될 수 있다.
예로서, 도 10은 구강 외 이미징을 위한 스펙트럼 CBCT 이미징 장치(40)의 일 실시형태를 도시한다. 텔레스코픽 칼럼(18)은 개체의 높이를 따라 조정 가능하다. 모형 윤곽으로 도시된 환자(12) 또는 다른 개체는 x-선 소스(30)와 x-선 이미징 검출기(20) 사이에 위치된다. X-선 이미징 검출기(20)는 다수의 각도 각각에서 소스(30)로부터의 노출을 얻기 위해 검출기(20)를 위치시키기 위해 회전 가능한 장착부(32) 상에서 회전한다. 장치(40)와 신호 통신하는 제어 논리 프로세서(120)는 TBS 계산을 위해 필요한 제어 및 이미징 처리 기능을 제공한다.
도 11은 스펙트럼 이미징을 위한 구강 내 장치(50)의 일 실시형태를 도시한다. 검출기(20)는 예를 들어 바이트 요소(bite element)(도시되지 않음)를 갖는 프레임을 사용함으로써 환자의 입에 유지된다. 소스(30)는 예를 들어 정렬 메커니즘(도시되지 않음)을 사용하여 검출기(20)로 향한다.
적어도 하나의 예시적인 실시형태에 따라, 예시적인 방법/장치는 전자 메모리로부터 액세스되는 이미지 데이터에 수행되는 저장된 명령을 갖는 컴퓨터 프로그램을 사용할 수 있다. 이미지 처리 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 이해될 수 있는 바와 같이, 본 발명의 예시적인 실시형태의 컴퓨터 프로그램은 개인용 컴퓨터 또는 워크스테이션과 같은 적합한 일반 목적 컴퓨터 시스템에 의해 이용될 수 있다. 그러나, 많은 다른 유형의 컴퓨터 시스템은 예를 들어 하나의 또는 네트워크 연결된 프로세서의 배열을 포함하여 설명된 예시적인 실시형태의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 데 사용될 수 있다.
본 명세서에 설명된 특정 예시적인 실시형태의 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 이 매체는 예를 들어 하드 드라이브 또는 착탈식 디바이스와 같은 자기 디스크 또는 자기 테이프와 같은 자기 저장 매체; 광학 디스크, 광학 테이프, 또는 기계 판독 가능한 광학 인코딩과 같은 광학 저장 매체; 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 판독 전용 메모리(ROM)와 같은 솔리드 스테이트 전자 저장 디바이스; 또는 컴퓨터 프로그램을 저장하는데 사용되는 임의의 다른 물리적 디바이스 또는 매체를 포함할 수 있다. 설명된 실시형태의 예시적인 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램은 또한 인터넷 또는 다른 네트워크 또는 통신 매체를 통해 이미지 프로세서에 연결된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 컴퓨터 프로그램 제품의 등가물이 하드웨어로 구성될 수도 있다는 것을 쉽게 인식할 수 있을 것이다.
본 발명의 맥락에서 "컴퓨터 액세스 가능한 메모리"와 등가인 "메모리"라는 용어는, 이미지 데이터를 저장하고 이미지 데이터에 작용하는데 사용되며 예를 들어 데이터베이스를 포함하는 컴퓨터 시스템에 액세스할 수 있는 임의의 유형의 임시 또는 보다 지속적인 데이터 저장 작업 공간을 지칭할 수 있다. 메모리는 예를 들어 자기 저장 매체 또는 광학 저장 매체와 같은 장기 저장 매체를 사용하여 비-휘발성일 수 있다. 대안적으로, 메모리는 마이크로프로세서 또는 다른 제어 논리 프로세서 디바이스에 의해 임시 버퍼 또는 작업 공간으로서 사용되는 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 전자 회로를 사용하여 보다 휘발성일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 데이터는 전형적으로 디스플레이 디바이스와 직접 연관될 수 있는 임시 저장 버퍼에 저장되고, 디스플레이된 데이터를 제공하기 위해 필요에 따라 주기적으로 리프레시된다. 이 임시 저장 버퍼는 또한 이 용어가 본 명세서에 사용될 때 메모리인 것으로 간주될 수 있다. 메모리는 계산 및 다른 처리의 중간 결과 및 최종 결과를 실행하고 저장하기 위한 데이터 작업 공간으로도 사용된다. 컴퓨터 액세스 가능한 메모리는 휘발성, 비-휘발성 또는 휘발성 및 비-휘발성 유형의 하이브리드 조합일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시형태를 위한 컴퓨터 프로그램 제품은 잘 알려진 다양한 이미지 조작 알고리즘 및/또는 프로세스를 이용할 수 있는 것으로 이해된다. 본 발명의 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품 실시형태는 본 명세서에 구체적으로 도시되거나 설명되지 않은 구현하는데 유용한 알고리즘 및/또는 프로세스를 구현할 수 있는 것으로 이해된다. 이러한 알고리즘 및 프로세스는 이미지 처리 기술에 통상의 지식 내에 있는 종래의 유틸리티를 포함할 수 있다. 이러한 알고리즘 및 시스템의 추가 양태, 및 이미지를 생성 및 처리하거나 본 발명의 컴퓨터 프로그램 제품과 함께 동작하기 위한 하드웨어 및/또는 소프트웨어는 본 명세서에서 구체적으로 도시되거나 설명되지 않고, 이 기술 분야에 알려진 이러한 알고리즘, 시스템, 하드웨어, 구성 요소 및 요소로부터 선택될 수 있다.
본 발명에 따른 예시적인 실시형태는 본 명세서에 (개별적으로 또는 조합으로) 설명된 다양한 특징을 포함할 수 있다.
본 발명은 하나 이상의 구현과 관련하여 설명되었지만, 첨부된 청구범위의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 도시된 실시예에 변경 및/또는 수정이 이루어질 수 있다. 또한, 본 발명의 특정 특징은 몇몇 구현예/예시적인 실시형태 중 하나에 대해서만 개시되었을 수 있지만, 이러한 특징은 임의의 주어진 또는 특정 기능에 바람직하고 유리할 수 있는 다른 구현예/예시적인 실시형태의 하나 이상의 다른 특징과 결합될 수 있다. 단수 형태의 용어 또는 "적어도 하나"라는 용어는 나열된 항목 중 하나 이상이 선택될 수 있음을 의미하는 것으로 사용된다. "약"이라는 용어는, 나열된 값을 변경하는 것이 도시된 예시적인 실시형태에 프로세스 또는 구조의 부적합을 초래하지 않는 한, 나열된 값이 다소 변경될 수 있다는 것을 나타낸다. 또한, "예시적인"이라는 용어는 설명이 이상적인 것임을 의미하는 것이 아니라 실시예로서 사용된 것임을 나타낸다. 본 발명의 다른 실시형태는 본 명세서를 고려하는 것으로부터 그리고 본 명세서에 개시된 본 발명을 실시하는 것으로부터 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자에게는 명백할 것이다. 본 명세서 및 실시예는 단지 예시적인 것으로 간주되며, 본 발명의 진정한 범위 및 사상은 다음의 청구범위에 의해 지시된 것으로 의도된다.
Claims (23)
- 환자의 골 구조를 특성화하는 방법으로서, 상기 방법은 적어도 부분적으로 컴퓨터에서 실행되고,
a) 볼륨의 하나 이상의 2D x-선 투영 이미지를 획득하는 단계로서, 이미지 컨텐츠는 2개 이상의 스펙트럼 주파수에서 획득된, 상기 투영 이미지를 획득하는 단계;
b) 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하여, 이미징된 볼륨 내 골 구조를 특징화하는 하나 이상의 메트릭을 계산하는 단계; 및
c) 상기 하나 이상의 계산된 메트릭을 디스플레이하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법. - 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 x-선 투영 이미지를 획득하는 단계는 구강 외 방사선 검출기를 사용하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 x-선 투영 이미지를 획득하는 단계는 구강 내 방사선 검출기를 사용하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하는 단계는 단층 영상 합성 이미지를 재구성하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제4항에 있어서, 관심 볼륨을 식별하는 단계를 더 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하는 단계는 3D 단층 촬영 이미지를 재구성하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하는 단계는 상기 하나 이상의 2D 투영 이미지로부터 상기 하나 이상의 메트릭을 계산하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하는 단계는 골 무기질 밀도를 계산하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하는 단계는 소주골 스코어(trabecular bone score)를 계산하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 획득된 x-선 이미지 컨텐츠를 처리하는 단계는 골-유사 조직을 식별하는 단계를 더 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 환자의 골 구조를 특성화하는 방법으로서, 상기 방법은 적어도 부분적으로 컴퓨터에서 실행되고,
a) 2개 이상의 스펙트럼 주파수에서 볼륨의 복수의 x-선 투영 이미지를 획득하는 단계;
b) 상기 복수의 x-선 투영 이미지를 사용하여 상기 볼륨의 적어도 일부를 재구성하는 단계;
c) 상기 볼륨의 재구성된 부분 내 관심 볼륨(VOI)을 식별하는 단계;
d) 상기 VOI 내 골-유사 조직 및 연조직을 분류하는 단계;
e) 재구성 데이터로부터 골 밀도와 골 구조 중 적어도 하나를 계산하는 단계; 및
f) 계산된 값을 디스플레이하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법. - 제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 투영 이미지는 구강 내 검출기에서 획득되는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 투영 이미지는 구강 외 검출기에서 획득되는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 계산하는 단계는 소주골 스코어를 규정하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 계산하는 단계는 골 무기질 밀도 측정을 규정하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 x-선 투영 이미지를 획득하는 단계는 단층 영상 합성 이미징 시스템을 사용하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 x-선 투영 이미지를 획득하는 단계는 컴퓨터 단층 촬영 이미징 시스템을 사용하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 x-선 투영 이미지를 획득하는 단계는 원추형 빔 컴퓨터 단층 촬영 이미징 시스템을 사용하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 분류하는 단계는 이미지 분할 알고리즘을 사용하는 단계를 포함하는, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 2개 이상의 스펙트럼 주파수는 25㎚ 초과만큼 상이한, 환자의 골 구조를 특성화하는 방법.
- 치과용 이미징 장치로서,
a) 적어도 제1 파장 및 제2 파장에서 x-선 방사선을 볼륨을 통해 보내도록 활성화될 수 있는 x-선 소스;
b) 적어도 상기 제1 파장 및 상기 제2 파장의 획득된 에너지에 따라 이미지 컨텐츠를 생성하도록 배치된 이미징 검출기;
c) 프로세서로서,
(i) 적어도 상기 제1 파장 및 상기 제2 파장에서 상기 볼륨의 복수의 x-선 투영 이미지를 획득하는 동작;
(ii) 상기 복수의 x-선 투영 이미지를 사용하여 상기 볼륨의 적어도 일부를 재구성하는 동작;
(iii) 상기 볼륨의 재구성된 부분 내 관심 볼륨(VOI)을 식별하는 동작;
(iv) 상기 VOI 내 골-유사 조직 및 연조직을 분류하는 동작; 및
(v) 재구성 데이터로부터 골 밀도와 골 구조 중 적어도 하나를 계산하는 동작을 수행하도록 저장된 명령에 따라 프로그래밍된, 상기 프로세서; 및
d) 상기 프로세서와 신호 통신하고 상기 프로세서로부터 계산된 값을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 포함하는 치과용 이미징 장치. - 제21항에 있어서, 상기 제2 파장은 상기 제1 파장으로부터 25㎚ 초과인, 치과용 이미징 장치.
- 제21항에 있어서, 상기 검출기는 광자 계수 검출기인, 치과용 이미징 장치.
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201762550089P | 2017-08-25 | 2017-08-25 | |
| US62/550,089 | 2017-08-25 | ||
| USPCT/US2018/048080 | 2018-08-27 | ||
| PCT/US2018/048080 WO2019040930A1 (en) | 2017-08-25 | 2018-08-27 | LOCAL X-RAY BONE DENSITY TOMOGRAPHY METHOD |
| PCT/US2018/048111 WO2019040932A1 (en) | 2017-08-25 | 2018-08-27 | METHOD FOR LOCAL X-RAY BONE TOMODENSITOMETRY |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200102414A true KR20200102414A (ko) | 2020-08-31 |
Family
ID=65439308
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020207008582A KR20200102414A (ko) | 2017-08-25 | 2018-08-27 | 국소 x-선 골밀도 단층 촬영 방법 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11331059B2 (ko) |
| EP (1) | EP3672489A4 (ko) |
| KR (1) | KR20200102414A (ko) |
| CN (1) | CN111479506B (ko) |
| WO (2) | WO2019040930A1 (ko) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2022539655A (ja) * | 2019-08-21 | 2022-09-13 | ザ ユニバーシティ オブ ノース カロライナ アット チャペル ヒル | 口腔内トモシンセシス用の多視点合成歯科エックス線写真を生成するためのシステムおよび方法 |
| US11337644B2 (en) * | 2020-01-06 | 2022-05-24 | M2Test S.R.L. | Method, device and machine for calculating an index representative of the properties of a material of the bone type |
| CN113361632A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-07 | 西门子数字医疗科技(上海)有限公司 | 图像中确定生物组织类别方法、装置、计算机设备和介质 |
| CN114494503B (zh) * | 2022-04-06 | 2022-07-01 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种基于测量对象约束的透射图像迭代重建方法 |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU1319302A (en) * | 2000-10-11 | 2002-04-22 | Osteonet Com Inc | Methods and devices for analysis of x-ray images |
| US6898263B2 (en) * | 2002-11-27 | 2005-05-24 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for soft-tissue volume visualization |
| CN1849094A (zh) * | 2003-03-25 | 2006-10-18 | 成像治疗仪股份有限公司 | 在本发明的射线照相影像领域的处理中用于补偿成像技术的方法 |
| US7471761B2 (en) * | 2005-09-15 | 2008-12-30 | Schick Technologies, Inc. | System and method for computing oral bone mineral density with a panoramic x-ray system |
| US7388208B2 (en) * | 2006-01-11 | 2008-06-17 | Ruvin Deych | Dual energy x-ray detector |
| US8335359B2 (en) * | 2007-07-20 | 2012-12-18 | General Electric Company | Systems, apparatus and processes for automated medical image segmentation |
| DE102009015773A1 (de) * | 2008-04-10 | 2010-02-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Aufbereitung von rekonstruierten CT-Bilddatensätzen und CT-System |
| US8649577B1 (en) | 2008-11-30 | 2014-02-11 | Image Analysis, Inc. | Automatic method and system for measurements of bone density and structure of the hip from 3-D X-ray imaging devices |
| US8929635B2 (en) | 2011-07-21 | 2015-01-06 | Carestream Health, Inc. | Method and system for tooth segmentation in dental images |
| US8761493B2 (en) | 2011-07-21 | 2014-06-24 | Carestream Health, Inc. | Method and system for tooth segmentation in dental images |
| US9129363B2 (en) | 2011-07-21 | 2015-09-08 | Carestream Health, Inc. | Method for teeth segmentation and alignment detection in CBCT volume |
| US9269168B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-02-23 | Carestream Health, Inc. | Volume image reconstruction using data from multiple energy spectra |
| US9848818B1 (en) * | 2013-08-09 | 2017-12-26 | O.N.Diagnostics, LLC | Clinical assessment of fragile bone strength |
| CN103690187A (zh) * | 2013-08-13 | 2014-04-02 | 清华大学 | 基于x射线测量口腔骨密度的设备及方法 |
| EP3073927A4 (en) * | 2013-11-26 | 2017-08-16 | The Johns Hopkins University | Dual-energy cone-beam computed tomography with a multiple source, single-detector configuration |
| US20150348259A1 (en) * | 2014-06-03 | 2015-12-03 | Carestream Health, Inc. | Quantitative method for 3-d bone mineral density visualization and monitoring |
| WO2016003957A2 (en) * | 2014-07-03 | 2016-01-07 | Duke University | Spectral estimation and poly-energetic reconstruction methods and x-ray systems |
| JP2017131427A (ja) * | 2016-01-28 | 2017-08-03 | 株式会社日立製作所 | Ｘ線画像診断装置及び骨密度計測方法 |
-
2018
- 2018-08-27 US US16/641,475 patent/US11331059B2/en active Active
- 2018-08-27 WO PCT/US2018/048080 patent/WO2019040930A1/en active Application Filing
- 2018-08-27 WO PCT/US2018/048111 patent/WO2019040932A1/en unknown
- 2018-08-27 KR KR1020207008582A patent/KR20200102414A/ko unknown
- 2018-08-27 CN CN201880069454.0A patent/CN111479506B/zh active Active
- 2018-08-27 EP EP18848882.9A patent/EP3672489A4/en active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3672489A4 (en) | 2021-09-29 |
| WO2019040930A1 (en) | 2019-02-28 |
| US11331059B2 (en) | 2022-05-17 |
| US20210153823A1 (en) | 2021-05-27 |
| CN111479506B (zh) | 2024-05-24 |
| CN111479506A (zh) | 2020-07-31 |
| WO2019040932A1 (en) | 2019-02-28 |
| EP3672489A1 (en) | 2020-07-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kiljunen et al. | Dental cone beam CT: A review | |
| McGuigan et al. | An analysis of effective dose optimization and its impact on image quality and diagnostic efficacy relating to dental cone beam computed tomography (CBCT) | |
| Arai et al. | Development of a compact computed tomographic apparatus for dental use | |
| Siewerdsen et al. | Cone‐beam computed tomography with a flat‐panel imager: magnitude and effects of x‐ray scatter | |
| EP2313865B1 (en) | System and method for spectral x-ray imaging | |
| US11331059B2 (en) | Method for local x-ray bone density tomography | |
| Georgescu et al. | Quantitative and qualitative bone analysis in the maxillary lateral region | |
| US20100135565A1 (en) | Apparatus and method of visualizing multi-energy imaging data | |
| KR102201643B1 (ko) | 콘빔 씨티를 이용한 치아 골밀도 추정방법 및 골밀도 추정장치 | |
| US11419566B2 (en) | Systems and methods for improving image quality with three-dimensional scout | |
| Li et al. | Head and body CTDIw of dual-energy x-ray CT with fast-kVp switching | |
| Zahnmed | Cone beam computed tomography in mandibular molars referred for apical surgery | |
| EP3738512A1 (en) | Systems and methods for automatic tube potential selection in dual energy imaging | |
| US11593976B2 (en) | System for the detection and display of metal obscured regions in cone beam CT | |
| Eskandarloo et al. | Effect of object location on the density measurement in cone-beam computed tomography versus multislice computed tomography | |
| US11864942B2 (en) | Methods for calibrating a spectral X-ray imaging system to perform material decomposition | |
| Lee et al. | Triple-energy virtual monochromatic imaging with a photon-counting detector for reducing metal artifacts in half-beam dental computed tomography | |
| Naitoh et al. | Quantification of voxel values in micro computed tomography using multiple porosity hydroxyapatite blocks | |
| Abhyankar et al. | Mandibular cortical width measurement in an orthopantogram for osteoporosis prediction | |
| Somerkivi et al. | Generating spectral dental panoramic images from single energy computed tomography volumes | |
| Gunnarsson et al. | Principles behind Computed Tomography (CT) | |
| Wubante | INVESTIGATION OF A LODGED BULLET INSIDE THE BRAIN USING COMPUTER TOMOGRAPHY (CT) | |
| Kessling | Suppression of CBCT X-ray Scatter Using Bite Registration (PVS) Material | |
| Kima et al. | Noise and patient dose analysis of intensity-modulated dental CBCT | |
| Alahmad | Evaluation of phantoms used in image quality performance testing of dental cone beam computed tomography systems |