KR20210113468A - 3차원 교정 분석을 위한 딥러닝 기반의 계측점 자동 마킹 정밀도 보정 방법 - Google Patents
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Abstract
대표도에서 나타내는 바와 같이 본 원은 3차원 영상위에 교정 진단 계측점을 자동으로 인식하여 표시하는 방법에 대한 것으로 그 wjdalfehmf 높이고 보정하기 위하여 딥러닝 기술을 응용하는 것이다.
Description
본 발명은 치의학상의 교정치료나 턱교정수술 진단을 위한 치열, 골격의 영상을 보여주고 교정치료나 턱교정수술 계획의 수립을 위한 세팔로(측면 두부촬영) 영상을 이용한 진단 기술에 관한 것이다.
예시적인 컴퓨터 구현 방법은 대상체의 두개골의 합성 3차원(3D) 모델을 생성하고 표시하는단계, 상기 합성 3D 모델에 대한 글로벌 기준 프레임을 정의하는 단계, 상기 합성 3D 모델에 관한 두부 계측 분석을 자동으로 수행하여 상기 대상체의 두개골의 적어도 하나의 기하학적 속성을 수량화하는 단계, 상기의 속성들을 이용하여 기존 2차원 두부 계측 시뮬레이션을 수행하여 결과값을 도출하는 단계, 상기의 결과값과 기준프레임과의 편차를 계산하고 보정 계수를 도출하는 단계 및 상기 대상체에 대한 모든 결과값과 편차, 보정계수를 저장하고 재 이용 할 수 있도록 준비하는 단계를 포함할 수 있다.
두부규격방사선사진이 1931년 Broadbent1에 의해 소개된 이래로 두개악안면 구조의 크기와 형태측정 및 성장연구를 위해 널리 사용되어왔다. 또한, 상기 두부규격방사선사진은 치의학상의 교정치료나 턱교정수술 진단을 위한 치열, 골격의 영상을 보여줄 수 있으므로 교정치료나 턱교정수술 진단시에 없어서는 안 될 중요한 영상이다.
그러나 두부규격방사선사진은 3차원적인 입체구조물을 2차원적 평면에 투영하는 것이므로 정량적인 평가 시에 부정확한 결과를 야기할 수 있다. 즉 측모두부계측방사선사진의 경우 중첩을 할 때 좌우측의 차이를 결정하기 어려우며, 좌우가 서로 다른 확대율을 가진다. 이것은 2차원의 평면 분석에서 기준점을 표시할 때 오차를 가지게 되며, 이러한 오차는 측정자 간의 오차뿐 아니라 동일한 측정자에서도 시기에 따른 차이를 보이게 되는 원인이 된다. 또한 정중 시상면 부위의 구조물은
방사선 투과도에 따라 불분명한 형태를 보이게 되고, 이와 중첩되는 구조물들의 정확도를 떨어뜨리게 된다. 두부규격방사선사진이나 두개저계측사진의 경우 이미지 획득 과정 동안 환자의 두부 위치가 변형되는 것이 계측에 많은 영향을 미치며 두개저 구조물들의 중첩 때문에 사진을 분석 하는 것이 복잡해지게 된다. 이러한 단점과 한계에도 불구하고, 두부계측 방사선사진이 두부의 성장과 골격분석에 널리 사용되어온 것은 장기간의 데이터 축적과 통계적인 분석을 이용하여 오차의 한계를 극복하고, 이미 많은 분석방법들이 확립되어 있어 자료의 비교가 가능하기 때문이
다.
최근, 의료기술이 발달함에 따라 치열이나 골격을 3차원적으로 해석하여 진단할 수 있는 CT(Computed Tomography;컴퓨터단층촬영, 이하'CT'라 함)가 개발되어 널리 사용되고 있다.3차원 computed tomography (CT)는 2차원의 투영된 영상이 아니라, 입체적인 자료를 그대로 활용할 수 있어 해부학적 구조물 사이의 중첩과 간섭에 의한 오차가 현저히 적은 영상을 얻을 수가 있다. 두개안면부의 입체적인 영상을 구성할 수 있고 컴퓨터의 조작을 통해 관찰이 용이하도록 원하는 위치로의 회전과 축의 조정이 가능하다. 그리고 상의중복 없이 관심있는 부분을 자세히 관찰할 수 있으며, 고대조 해상능을 가지므로 기존의 방사선사진이 조직 간에10% 정도의 밀도차가 있어야 구별이 가능한 것에 비하여, 물리적 밀도 차이가 1% 이하인 조직 간의 구별이 가능하다. 컴퓨터의 재구성에 의하여 여러 가지 상을 얻을 수 있으며, 3차원적인 재구성이 가능하다.
하지만, 아직 CT영상을 직접 이용한 3차원 계측진단법은 학계에서 임상적으로 검증된 바가 없고, 전통적으로 2차원 영상기준으로 정의되고 임상검증된 계측점을 3차원 영상 위에 표시하는 데에 있어서 어려운 점들이 있어, 아직도 치의학상의 교정치료나 턱교정수술 진단 및 치료평가에는 2차원 두부규격 방사선 사진과 광학사진영상과 같은 2차원 영상만이 이용되고 있다.
본 원에서는 컴퓨터 장치를 이용하여 상술한 3차원 영상위에 계측점을 자동으로 표시 하고 결과를 분석함으로써 상술한 문제점들을 해결하고자 한다.
2D 및 3D 렌더링 소프트웨어를 사용한 CBCT 스캔의 선형 및 각도 측정 비교; Comparison of linear and angular measurements in CBCT scans using 2D and 3D rendering software (https://doiorg/101080/1310281820161174077)
콘빔CT를 이용하여 생성한 정면두부영상에서 계측점 설정시 측면두부영상의 병용이 계측점 설정오차에 미치는 영향(전남대학교 치의학 전문대학원 석사 학위논문,허재진)
이 발명은 실제 환자(피검자)의 골격구조는 3차원데 비하여 진단 영상은 상술한 바와 같이 2차원 영상을 사용 함으로써 발생하는 한계를 해결하기 위하여, 3차원 영상에서의 진단을 위한 계측점을 자동으로 표시하고 이를 보정하기 위해 딥러닝 기술을 이용한다.
따라서, 본 발명의 목적은 컴퓨터 프로세스를 이용하여 교정진단용 3차원 영상을 제공하고 이 3차원 영상하에서 정확한 계측점 마킹을 위한 방법을 제공하는 데 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 전산화 단층 촐영장치 혹은 유사한 방법으로 획득된 3차원 두경부 영상을 표시하는 장치를 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기의 표시 장치는 3차원 의료 영상 뷰어 시스템 내에서 자동으로 계측점을 생성, 표시하는 영상처리부를 포함하게 된다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는 상기 3차원 교정 진단 영상에 전통적인 교정 진단 계측점을 투영하여 계측점을 생성하고 이를 사용자에게 표시 한다.
사용자는 이 계측점들의 3차원 좌표를 확인하여 수정하거나 확정하여 그 데이터를
딥러닝 서버에 전송하도록한다.
디러닝 서버에서는 수집된 사용자들의 데이터를 통해 진단결과를 계산하고, 전통적인 2차원 영상에서의 계측데이터 및 진단결과와 비교하여 정밀도를 보정하는 계수를 추출한다.
본 발명은 다음과 같은 우수한 효과를 가진다
먼저, 본 발명의 3차원 교정 계측 딥러닝 알고리즘에 의하면, 3차원 교정진단용 영상하에서 치열, 골격, 안면을 동시에 진단할 수 있는 규격의 3차원 교정진단용 계측점을 자동으로 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한 이 영상하에서의 교정 진단 및 예측이 이루어 짐으로써 시술에 대한 신뢰도를 높이고 환자의 치료 동의율을 높이는데 기여 하게 된다.
2차원 영상에서 기존에 존재하는 PPED(Projected Principle Edge Distribution) Vector 알고리즘 방법과 이미지 Vector화시 정보손실을 방지하기 위해서 행렬형태의 데이터로 처리하는 CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘 및 이에 준하는 딥러닝 알고리즘을 개발, 적용하여 계측점을 자동으로 추출함
Claims (5)
- 교정분석을 위한 3차원 영상이 표시되고, 이 표시 되는 영상에 교정분석을 위한 계측점이 자동으로 표시 되도록 하는 3차원 교정분석을 위한 컴퓨터 프로그램으로 하나의 삼차원 공간상에 표시한 3차원 영상을 컴퓨터 시스템상에서 읽어들여 표시하는 영상처리부를 포함한다.
- 상기 1항에 있어서 교정분석을 위한 3차원 영상은, 표준의 의료 영상 저장 전송 시스템 (Picture Archiving and Communication System; PACS)에서 저장, 가공, 전송 될 수 있도록 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)규격을 준수 하여 저장되고 표시되며, 조작에 의해 판독,진단 결과가 동일한 컴퓨터 파일내에 추가될 수 있다.
또한 네트워크를 통해서 병원내,외의 단말로 전송이 가능하다.상기의 표시된 교정분석용 3차원 영상은 조작을 통해 관찰이 용이하도록 원하는 위치로의 회전과 축의 조정이 가능하다
- 상기 1항에 있어서, 프로그램에 의해 3차원 영상위에 자동으로 인식, 표시된 교정분석 계측점에 대해서 수치화된 해부학적 위치 데이터가 자동으로 딥러닝 서버로 전송 저장 되도록 하는 메타 데이터 처리부;
- 상기 3항에 있어서 메타데이터를 수신하여 저장하고 수집된 데이터와 기 정의된 표준 데이터를 지교하여 보정계수를 도출해 내는 별도의 장치에서 구동되는 컴퓨터 프로그램;
- 상기 1항에 있어서, 교정분석을 위한 3차원 영상의 데이터를 분석하여 정의된 계측점을 인식하고 표시해주는 자동 계측점인식부;로서 상기 4항 에서의 보정계수를 반영하여 그 인식율을 개선한다.
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