• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제26권1호
• /
• pp.52-58
• /
• 2015

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. 개발된 알고리즘의 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 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권8호
• /
• pp.1424-1429
• /
• 2016

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 caries on digital x-ray images. Based on a manually and roughly selected ROI (Region of Interest), it calculated the contour for the dental cavity. A snake algorithm which is one of active contour models repetitively refined the initial contour and self-examination and correction on the segmentation result. Seven phantom tooth from incisor to molar were made for the evaluation of the developed algorithm. They contained a different form of cavities and each phantom tooth has two dental cavities. From 14 dental cavities, twelve cavities were accurately detected including small cavities. And two cavities were segmented partly. It demonstrates the practical feasibility of the dental lesion detection using Computer-aided Detection (CADe).

• 전기학회논문지
• /
• 제67권12호
• /
• pp.1678-1684
• /
• 2018

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 and DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution). To improve performance, image is selected ROI(region of interest), then applied bilateral filter, Canny edge. In order to evaluate the algorithms, we applied to 7 tooth phantoms from incisor to molar. Each teeth contains two cavities of different shape. As a result, Snake is faster than DRLSE, but Snake has limitation to compute topology of objects. DRLSE is slower but those of performance is better.