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In this paper, we propose improved methods which are image conversion and extraction method of watershed seed using morphological characteristic of teeth on complement image. Conventional tooth segmentation methods are occurred low detection ratio at molar region and over, overlap segmentation owing...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서, 본 논문에서는 기존의 치아 영역을 검출하는 연구에서 발생하는 단점을 보완하기위하여 치아의 색 분포를 이용한 영상 변환 방법과 치아의 형태학적 특성을 이용하여 워터쉐드의 시드를 재구성하는 방법을 제안하였다. 영상 변환 방법은 컬러영상을 회색레벨영상으로 변환하여 치아 검출에서 불필요한 구강의 다른 부분을 제거하였으며, 치아 검출에 사용될 경계선과 시드를 효과적으로 검출할 수 있다.
  • 치아 영상의 특성을 이용하면 마커 제어 방식의 기반인 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 마커 제어 워터쉐드 알고리듬과 비슷한 결과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 치아의 크기와 특성을 고려한 영상 변환 방법과 영역 지정 방법을 이용하여 워터쉐드의 경계선과 시드를 추출하는 방법과 반전 영상을 이용한 워터쉐드의 경계선과 시드 선정 방법을 제안하였다. 제안한 방법과 기존의 방법에 대하여 검출율과 정확도를 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 개선된 성능을 보였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
치과 의료서비스의 영역에는 무엇이 있는가? 생활수준의 향상과 노령화에 따라 치과 의료서비스에 대한 수요가 날로 늘어나고 있다. 치과 의료서비스의 경우 구강에서의 질환이나 장애에 대한 치료영역과 심미적인 목적을 위한 치료 영역이 존재한다. 치과 의료서비스에는 치아의 질환 부분만 제거한 후이 부분을 수복용 재료로써 채우는 보존적 치료와 손상된 치아의 기능을 회복시키고 심미적인 부분도 고려하여 인공치아를 설치하는 보철 치료가 있으며 상/하악골의 모양과 형태, 치아의 배열의 문제로 발생하는 부정 교합 등을 해결하기 위한 교정 치료 등이 있다[1].
치아 영상의 밝기가 비대칭적으로 나오는 단점을 극복하기 위한 방법은 무엇인가? 이러한 밝기의 차이는 치아 영역 분할에서 검출율과 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 이러한 단점을 보완하고자 대구치 영역의 영상 개선방법과 경계선 및 시드를 효과적으로 추출하기 위하여 치아 크기별로 영역을 분리하는 방법을 사용하였다.
치과 의료서비스에서 보존적 치료란 무엇인가? 치과 의료서비스의 경우 구강에서의 질환이나 장애에 대한 치료영역과 심미적인 목적을 위한 치료 영역이 존재한다. 치과 의료서비스에는 치아의 질환 부분만 제거한 후이 부분을 수복용 재료로써 채우는 보존적 치료와 손상된 치아의 기능을 회복시키고 심미적인 부분도 고려하여 인공치아를 설치하는 보철 치료가 있으며 상/하악골의 모양과 형태, 치아의 배열의 문제로 발생하는 부정 교합 등을 해결하기 위한 교정 치료 등이 있다[1]. 보철 치료의 경우, 구강에 대한 인상(impression)을 채득에서 보철물의 최종 가공까지 여러 단계를 거쳐야 하며 이로 인해 시간과 비용이 많이 발생한다.
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참고문헌 (12)

  1. Kee-joon Lee, Young-soo Cho, Si-pom Kim, and Kwon-hee Lee, "Prediction of the Bending Effect of an Archwire for Orthodontics," Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers, Vol. 9, No. 6, pp. 95-100, 2010. 

  2. Gun-soo Lee and Kang Park, "Development of Automatic Scanning System for Intra-oral Scanner using SCARA Robot," Proceeding of the Society of CAD/CAM Conference, pp. 332-337, 2013. 

  3. Kyoung-Jong Park, Tae-Yun Kim, and Heung-Kook Choi, "Design and Implementation of Occlusion Force Analysis Software for Malocclusion Diagnosis :A Pilot Study," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 12, No. 1, pp. 147-155, 2009. 

  4. Furan Ullah, Gunn-soo Lee, and Kang Park, "Development of a Real-time 3D Intraoral Scanner Based on Fringe-Projection Technique," Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, Vol. 17, No. 3, pp. 156-163, 2013. 

  5. Hoon Heo and Ok-Sam Chae, "The Segmentation of Teeth in CT Images by Adaptive Optimal Threshold," Proceeding of The Fall Conference of the Korea Multimedia Society , pp. 89-92, 2002. 

  6. Yoo Ju Han and Jung Moon Ryul, "Color Image Segmentation by Level Set Method," Journal of the Korea Computer Graphics Society, Vol. 18, No. 2, pp. 9-16, 2012. 

  7. Matei Mancas, Bernard Gosselin, and Benoit Macq, "Segmentation using a Region Growing Thresholding," Proceeding of The SPIE, pp. 388-398, 2005. 

  8. Dong-in Park, Tae-won Kim, Yuh-Ho Ko, and Jae-Gark Choi, "Modified Watershed Algorithm for Extracting Correct Edge and Reducing Processing Time," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 13, No. 10, pp. 1463-1473, 2010. 

  9. Seong-taek Lee, Kyeong-seop Kim, and Taeho Yoon, "Individual Tooth Image Segmentation by Watershed Algorithm," The Transactions on KIEE, Vol. 59, No. 1, pp. 210-216, 2009. 

  10. Gonzalez. Wood, Digital image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, New jersey, 2004. 

  11. Rickne C. Sceid and Gabriela Weiss, Woelfel's Dental Anatomy, Wolters Kluwer, Philadelphia, 2012. 

  12. Q. Wu, F.A. Merchant, and K.R. Castleman, Microscope Image Processing, Academic Press, Massachusetts, 2008. 

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