디지털 X-선 영상을 통한 치아우식증 진단 보조 시스템으로써 치아 와동 자동 검출 프로그램 연구 (Studies of Automatic Dental Cavity Detection System as an Auxiliary Tool for Diagnosis of Dental Caries in Digital X-ray Image)

서지정보

· 발행기관 : 한국의학물리학회
· 수록지 정보 : 의학물리 / 26권 / 1호 / 52 ~ 58페이지
· 저자명 : 허장용, 남혜원, 김주혜, 박지만, SHIN SUKYOUNG, 이레나

초록

본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.

영어초록

The automated dental cavity detection program for a new concept intra-oral dental x-ray imaging device, anauxiliary diagnosis system, which is able to assist a dentist to identify dental caries in an early stage and tomake an accurate diagnosis, was to be developed. The primary theory of the automatic dental cavity detectionprogram is divided into two algorithms; one is an image segmentation skill to discriminate between a dentalcavity and a normal tooth and the other is a computational method to analyze feature of an tooth image andtake an advantage of it for detection of dental cavities. In the present study, it is, first, evaluated how accuratelythe DRLSE (Direct Regularized Level Set Evolution) method extracts demarcation surrounding the dental cavity.
In order to evaluate the ability of the developed algorithm to automatically detect dental cavities, 7 tooth phantomsfrom incisor to molar were fabricated which contained a various form of cavities. Then, dental cavities in thetooth phantom images were analyzed with the developed algorithm. Except for two cavities whose contours wereidentified partially, the contours of 12 cavities were correctly discriminated by the automated dental cariesdetection program, which, consequently, proved the practical feasibility of the automatic dental lesion detectionalgorithm. However, an efficient and enhanced algorithm is required for its application to the actual dentaldiagnosis since shapes or conditions of the dental caries are different between individuals and complicated. Inthe future, the automatic dental cavity detection system will be improved adding pattern recognition or machinelearning based algorithm which can deal with information of tooth status.

참고자료

· 없음