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디지털 X선 영상을 이용한 치아 와동 컴퓨터 보조 검출 시스템 연구
A Study of Computer-aided Detection System for Dental Cavity on Digital X-ray Image 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.65 no.8, 2016년, pp.1424 - 1429  

허창회 (Interdisciplinary Graduate Program for BIT Medical Convergence, Kangwon National University) ,  김민정 (Interdisciplinary Graduate Program for BIT Medical Convergence, Kangwon National University) ,  조현종 (Division of Electrical & Electronic Engineering and Interdisciplinary Graduate Program for BIT Medical Convergence, Kangwon National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Segmentation is one of the first steps in most diagnosis systems for characterization of dental caries in an early stage. The purpose of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make more precise diagnosis. We proposed the semi-automatic method for the segmentation of dental ca...

주제어

#Dental caries   #Snake algorithm   #CADe   #Dental cavity detection system  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 다루는 치아 우식증의 초기 단계인 Non-cavitated caries lesion인 경우 X-선 영상에 의해서 판별이 불가능하다[7]. 그래서 국제 충치 탐지 평가 시스템(International Caries Detection and Assessment System (ICDAS))에서 제시한 3 mm2 이상의 크기의 병변을 검출하는 것을 목적으로 치아 우식증 진단 보조 할 수 있는 디지털 X선 치아 영상의 와동 진단 보조 시스템 프로그램을 개발 하였다[8].
  • 병변의 윤곽선 검출은 주어진 영상의 모양, 크기, 위치, 텍스처 등의 유용한 여러 정보를 분석하여 영상 처리를 연구함에 있어 우선적으로 수행하는 과정 중 하나이다. 본 논문에서 다루는 치아 우식증의 초기 단계인 Non-cavitated caries lesion인 경우 X-선 영상에 의해서 판별이 불가능하다[7]. 그래서 국제 충치 탐지 평가 시스템(International Caries Detection and Assessment System (ICDAS))에서 제시한 3 mm2 이상의 크기의 병변을 검출하는 것을 목적으로 치아 우식증 진단 보조 할 수 있는 디지털 X선 치아 영상의 와동 진단 보조 시스템 프로그램을 개발 하였다[8].

가설 설정

  • 사용자에 의해 ROI를 설정 할 수 있게 구현하였으며, 그 후 전처리, 골격화, 스네이크 알고리즘을 적용하여 병변의 윤곽선을 찾았다. 전처리 과정에서 감마는 γ를 영상에 적용하였으며 양방향 필터(Bilateral filter)에는 필터링에 사용되는 인접한 픽셀들의 직경, 색 공간에서의 필터 시그마 값, 좌표 공간에서의 필터 시그마 값을 각각 {7, 35, 7}으로 설정하여 사용하였다. 골격화 이후 적용되는 스네이크 알고리즘은 스네이크의 움직임을 3가지 파라미터로 조절할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
병변의 윤곽선 검출이란 무엇인가? 병변의 윤곽선 검출은 주어진 영상의 모양, 크기, 위치, 텍스처 등의 유용한 여러 정보를 분석하여 영상 처리를 연구함에 있어 우선적으로 수행하는 과정 중 하나이다. 본 논문에서 다루는 치아 우식증의 초기 단계인 Non-cavitated caries lesion인 경우 X-선 영상에 의해서 판별이 불가능하다[7].
치아 우식증 진단은 어떤방식을 통해 진단하는가? 우리나라에서 치주질환과 함께 치아 우식증은 대표적인 구강병중 하나이다. 치과 의사를 통한 디지털 X-선 영상의 치아 우식증 진단은 육안으로 진단하기 때문에 치과 의사 개인의 지식과 경험이 중요하다. 그렇기 때문에 치과 의사는 교육과정을 통한 충분한 지식과 경험을 축적한 뒤에 이를 바탕으로 진료를 진행하게 된다.
기존의 다양한 치아 충치 검출 방법에서 발생한 단점들은 무엇인가? 기존의 나와 있는 다양한 치아 충치 검출 방법의 대부분은 주로 치과의사의 경험과 지식을 기반으로 하여 육안 검사 및 촉감에 기초로 하고 이러한 방법은 거의 모든 단계에서 충치 병변을 감지 할 수 있다. 하지만 Fiber Optic Transillumination(FOTI), Digital Fiber Optic Transillumination (DIFOTI)은 낮은 민감도를 단점으로 뽑으며 DIAGNOdent, Electronics Caries Monitor(ECM), Quantitative Light Induced Fluorescence(QLF) 등의 방법은 좋은 성능을 발휘하지만 치료비용이 증가하는 단점이 있다. 그렇기에 특별한 장비를 이용한 탐색 방법이 아닌 획득 영상에 직접 영상처리를 해서 치과의사 진단을 보다 정확하게 보조하는 방법이 선호되고 있다.
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참고문헌 (15)

  1. C. Youn-Hee, "International Caries Detection and Assessment System (ICDAS)" THE JOURNAL OF THE KOREAN DENTAL ASSOCIATION, vol. 49, pp. 451-460, 8 2011. 

  2. I.A. Pretty, "Review-Caries detection and diagnosis: Novel technologies," in Journal Of Dentistry - Elsevier, vol. 34, 2006, pp.727-739 

    상세보기 crossref

  3. A. Lussi, S. Imwinkelried, N.B. Pitts, C. Longbottom, e. Reich, "Performance and reproducibility of a laser fluorescence system for detection of occlusal caries in vitro" in Caries Research, vol. 33, 1999, pp. 261-266. 

    상세보기 crossref

  4. L. Karlsson, "Caries detection methods based on changes in optical properties between healthy and carious tissue." in International journal of dentistry, 2010. 

  5. S. Datta and N. Chaki, "Detection of dental caries lesion at early stage based on image analysis technique," in 2015 IEEE International Conference on Computer Graphics, Vision and Information Security (CGVIS), 2015, pp. 89-93. 

  6. J. Huh, H. Nam, J. Kim, J. Park, S. Shin, and R. Lee, "Studies of Automatic Dental Cavity Detection System as an Auxiliary Tool for Diagnosis of Dental Caries in Digital X-ray Image," Prog Med Phys, vol. 26, pp. 52-58, 3/2015. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. M. T. Juliana Gomez, Pretty, R.P. Ellwood1 and A.I. Ismail, "Non-cavitated carious lesions detection methods: a systematic review," 2013. 

  8. NB Pitts, KR Ekstrand andThe ICDAS Foundation, "International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) and its International Caries Classification and Management System (ICCMS) - Methods for staging of the caries process and enabling dentists to manage caries Community Dent. Oral. Epidemiol., Vol. 41," pp. 41-52, 2013. 

    상세보기 crossref

  9. R. E. w. Rafael C. Gonzalez, "Digital Image Processing 3rd Edition," pp. 111-113, 2008. 

  10. M. Elad, "On the Origin of the Bilateral Filter and Ways to Improve It," 2002. 

  11. R. K. Ramesh Jain, Brian G. Schunck, "MACHINE VISION," pp. 140-185, 1995. 

  12. G. Louverdis, Vardavoulia, M. I., Andreadis, I., & Tsalides, P, "A new approach to morphological color image processing.," Pattern recognition, pp. 35(8), 1733-1741, 2002. 

    상세보기 crossref

  13. J. S. K. a. J. K. Y. G. Kim, "Haptic Rendering based on Real-time Video of Deformable Bodies using Snakes Algorithm," Int. Conference on HCI, 2007. 

  14. H. Y. Seongsil Yang, "Experimentation and Evaluation of Energy Corrected Snake(ECS) Algorithm for Detection and Tracking the Moving Object," The KIPS Transactions : PartB, 2009. 

  15. A. W. MICHAEL KASS, and DEMETRI TERZOPOULOS, "Snakes: Active Contour Models," 1987. 

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