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X선 영상 기반 치아와동 컴퓨터 보조검출 시스템에서의 동적윤곽 알고리즘 비교
A Comparison of Active Contour Algorithms in Computer-aided Detection System for Dental Cavity using X-ray Image 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.12, 2018년, pp.1678 - 1684  

김대한 (Interdisciplinary Graduate Program for BIT Medical Convergence, Kangwon National University) ,  허창회 (Department of Medicine, University of Ulsan College of Medicine) ,  조현종 (Dept. of Electronic Engineering and Interdisciplinary Graduate Program for BIT Medical Convergence, Kangwon National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Dental caries is one of the most popular oral disease. The aim of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make accurate diagnosis. It is very important to separate cavity from the teeth in the detection system. In this paper, We compared two active contour algorithms, Snake an...

주제어

#Dental caries   #Snake algorithm   #DRLSE   #CADe   #Active contour algorithms  

표/그림 (6)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 서로 다른 형태와 모양을 가진 팬텀치아의 X선 영상에서 알고리즘을 적용하여 치아와동을 검출하였다. 팬텀치아는 전치 2개, 견치 1개, 소구치 2개, 대구치 2개 총 7개의 치아로 구성되어 있다.
  • 스네이크 알고리즘과 DRLSE을 이용하여 각각 정의된 에너지 함수가 가장 최소화되는 윤곽선을 찾아낸 것이 목적이다.
  • 그렇기 때문에 다른 추가적인 장치가 필요하지 않은 디지털 X-선 영상을 이용한 치아 우식 병변 검출 시스템이 가장 많이 연구되고 있다[2-4]. 이번 연구는 국제 충지 탐지 평가시스템인 ICDAS(International Caries Detection and Assesment System)에서제시한 3 mm2 이상의 면적을 가지는 병변을 검출 하는 것을 목적으로 디지털 X-선 영상의 와동 진단 보조 시스템을 개발하였다[5]. X-선 영상에서의 치아 우식검출은 병변 형태가 다양하기 때문에 검출하기 까다롭다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
치아의 X-선 영상에서 와동의 윤곽을 정확하게 찾는 것이 어려운 이유는 무엇인가? 치아의 X-선 영상은 와동과 주변과의 경계가 모호하며 조직 내에서도 치아의 두께차이와 같은 다름이 생기기 때문에 와동의 윤곽을 정확하게 찾는 것은 어려운 일이다. 또한 X-선 촬영 시에 생기는 노이즈와 밝기차이가 생긴다.
치아우식증 진단은 어떻게 이루어지는가? 보통의 치아우식증 진단은 디지털 X-선 영상을 치과의사를 통해 진단한다. 이는 치과의사가 육안으로 관찰하여 의사의 개인적인 지식과 경험에 바탕을 한 주관적인 판단에 의존하게 된다.
디지털 X-선 영상을 치과의사를 통해 진단하는 것은 무엇에 의존하게 되는가? 보통의 치아우식증 진단은 디지털 X-선 영상을 치과의사를 통해 진단한다. 이는 치과의사가 육안으로 관찰하여 의사의 개인적인 지식과 경험에 바탕을 한 주관적인 판단에 의존하게 된다. 그렇기 때문에 육안으로 확인하기 어려운 특이하고 복잡한 형태의 치아의 경우는 다양한 이유로 잘못된 판단을 내릴 수 있다.
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참고문헌 (11)

  1. Ministry of Health and Welfare . Korea Centers for Disease Control and Prevention, Korea Health Statistics 2015. 2016. 

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

  3. 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. 

  4. Chang-hoe Heo, Min-jeong Kim and Hyun-chong Cho, "A Study of Computer-aided Detection System for Dental Cavity on Digital X-ray Image", The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 65, No. 8, pp. 1424-1429, 2016, 8. 

  5. NB Pitts, KR Ekstrand and The 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. 

  6. J. Canny, "A computational approach to edge detection", in Readings in Computer Vision, ed: Elsevier, 1987, pp. 184-203. 

  7. B. Green, "Canny edge detection tutorial", Retrieved: March, vol. 6, p. 2005, 2002. 

  8. M. Kass, A. Witkin, and D. Terzopoulos, "Snakes: Active contour models", International journal of computer vision, vol. 1, pp. 321-331, 1988. 

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  9. OSHER, Stanley; SETHIAN, James A. "Fronts propagating with curvature-dependent speed: algorithms based on Hamilton-Jacobi formulations", Journal of computational physics, 79.1: 12-49, 1988. 

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  10. T. F. Chan and L. A. Vese, "Active contours without edges", IEEE Transactions on image processing, vol. 10, pp. 266-277, 2001. 

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  11. C. Li, C. Xu, C. Gui, and M. D. Fox, "Distance regularized level set evolution and its application to image segmentation", IEEE transactions on image processing, vol. 19, pp. 3243-3254, 2010. 

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