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오픈 소스를 이용한 치과 의료영상처리 SW 개발
Development of Dental Medical Image Processing SW using Open Source Library 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.23 no.1, 2023년, pp.59 - 64  

박종진 (청운대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the recent development of IT technology, medical image processing technology is also widely used in the dental field, and the treatment effect is enhanced by using 3D data such as CT. In this paper, open source libraries such as ITK and VTK are introduced to develop dental medical image process...

주제어

#Dental Image Processing   #Open Source Library   #ITK(Insight Toolkit)   #VTK(Visualization Toolkit)  

표/그림 (10)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 치과 치료용 SW를 개발하기 위해 의료 영상 오픈 소스 라이브러리인 ITK와 VTK를 소개하고 활용하는 방법을 제시하였다. 특별히 기존의 치과 교정치료는 X-ray, CT 데이터 등 2D 진단 도구를 이용하여 치과 치료가 일관성이 부족하였다면 개발되는 영상처리 SW를 사용하여 3D 모델에 의한 진단과 공간 볼륨을 측정하고 기존 교정 치료에서 획득한 자료를 통해 셋업 기준을 명확히 제시하고 개인에 최적화된 장치를 사용함으로써 치료의 질을 높이고 일관성 있는 치료 결과를 얻을 수 있다.
  • 본 논문은 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리를 SW를 개발하는 방법에 대해 소개하고, 이를 활용하여 2D 영상의 한계를 극복한 정확한 치과 교정 진단에 사용하는 방안을 도모하고자 한다.
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참고문헌 (10)

  1. Kyeong-Jin Park, Yeong-Hyeon Byeon, and Keun-Chang？Kwak, "Analysis of Domestic Research Trends of？X-ray and CT based Dental Medical Imaging？Processing", 2019 Proceedings of the Summer Joint？Conference of the Korea Information Technology？Association and the Korea Digital Contents Society,？PP 357-359. 

  2. UiTae Kim, Hojin Ryoo, Jaeil Kim, Jinah Park, "Open？Source Library for Medical Image Processing: Review？on ITK", Journal of the Korean Society of Imaging？Informatics in Medicine, Vol. 19, No. 1, pp. 1-12,？2013. 

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    crossref

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  5. Whang, S. K., Visual C++ Image Processing？Programming, Gilbut, 2015. 

  6. Franz, Alfred M., et al., "The Medical Imaging？Interaction Toolkit: challenges and advances",？International Journal of Computer Assisted Radiology？and Surgery, Vol. 8, No. 10, pp. 607-620, 2013. 

  7. Canny, John, "A computational approach to edge？detection", IEEE Transactions on Pattern Analysis and？Machine Intelligence(PAMI), Vol 8, No. 6, pp.？679-698, 1986. 

  8. Youngsoo Ha, "Analysis of the Medical Image by？Image Processing," National Institute for Mathematical？Sciences, Report of creative research project, 2011. 

  9. Jang, W. S., Lee, K. W., Lee, S. D., Kim, Y. G., "Study？on Production Management Efficiency Method using？Supervised Learning based Image Cognition," The？Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and？Communication, VOL. 21, NO. 5, pp. 47 ~ 52,？October 2021. 

  10. Eun-Gyu Ham, Chang-Bok Kim, "Model Implementation？of Reinforcement Learning for Trading Prediction？Using Deep Q Network ," The Journal of KIIT, Vol. 17,？No. 4, pp. 1-8, 2019. 

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