본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상 (CT, Computed Tomography Image)에서 치열궁 (Dental Arch)을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 3차원 컴퓨터 단층촬영 영상을 입력 받고 영역 확장법을 이용하여 하악을 분할 한 후 하악의 단면에서 전체적인 치아의 영역을 분할을 한다. 치아의 영역에서 세선화 작업을 거친 후 곡선 정합법을 이용하여 최종 치열궁을 검출한다. 실험 데이터로 두개골 컴퓨터 단층 촬영 데이터를 사용하였다. 본 연구는 치과 영상 데이터로부터 파노라마 영상을 얻는데 이용 될 수 있고 치과 분야의 질병 진단 및 진찰에 이용될 것으로 기대된다.
정위적 방사선 수술과 신경외과적 수술분야 에서는 상호보완적인 영상정보를 얻기 위하여 컴퓨터 단층촬영 (CT), 자기공명영상 (MRI) 그리고 혈관조영촬영이 사용된다. 본 연구의 목적은 여러 영상장치와 다목적 QA(Quality Control) 팬톰을 이용하면서, 정위적 방사선수술 및 신경외과적 수술분 야에서 두경부내의 병소에 대한 모양, 크기, 위치를 정확하게 결정하기 위한 3 차원 정위 시스템을 개발하는 것이다. 목표물의 정확한 위치를 정의하기 위하여, Hitchcoke 정위 프레임과 컴퓨터 단층 촬영 (CT)/혈관 조영촬영용 위치측정 보조기구들을 3차원 공간상에 9개의 목표물을 가진 팬톰에 고정하였다. 컴퓨터 단층촬영과 혈관 조영촬영을 이용하여 얻은 기하학적 팬톰의 영상들을 이용하여, 목표물의 3차원 정위좌표를 얻기위한 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘에 의해 계산된 목표물들의 위치는 팬톰의 절대 좌표와 비교 되었고, 각 CT 영상에서의 목표물들은 뇌혈관촬영 영상위에 상호 중첩될 수 있도록 개발 되었다. 512$\times$512 메트릭스와 2mm 슬라이스 두께를 가진 컴퓨터 단층촬영에 있어서는 1.02$\pm$0.17 mm의 평균거리오차를 보였고, 혈관 조영촬영인 경우에는 0.41$\pm$0.05mm 의 평균거리오차를 보였다. 목표물의 위치를 결정하는데 있어서 결과로 나온 정확도는 개발된 시스템이 정위적 방사선수술과 신경외과적수술을 위해 충분히 신뢰성이 있음을 확인해주었다.
경추 신경공 협착은 모든 연령대의 비교적 많은 수의 사람들에게 침범하는 매우 흔한 척추 질환이다. 그러나 신경공 협착을 정량적으로 제공하는 영상검사법이 부족하므로, 본 연구는 3차원 전산화단층촬영상을 재구성하여 정량적인 측정방법을 제시하고자 한다. 3차원 영상처리 프로그램을 이용하여 경추의 후극돌기와 측돌기, 층뼈를 포함하여 신경공이 잘 관찰되도록 주변 뼈를 제거하였다. Image J를 이용하여 3차원 영상의 신경공 면적을 포함하는 관심영역을 설정하고, 신경공 면적의 화소수를 측정하였다. 측정 화소수에 화소크기를 곱하여 신경공 면적을 산출하였다. 가장 넓은 신경공 면적을 측정하기 위하여 측정 반대쪽 방향으로 40~50도 사이와, 머리쪽으로 15~20도 사이에서 측정하였다. 측정한 경추 신경공의 면적은 일관된 측정값을 보였다. 가장 크게 측정한 우측 신경공 C5-6 면적은 12.21 ㎟에서, 2년 후에 9.95 ㎟으로 18% 협착이 진행된 것을 알 수 있었다. 기존에 CT 검사 영상을 이용하여 3차원 재구성하므로 추가적인 방사선 피폭을 받지 않으며 신경공 협착 면적을 객관적으로 제시할 수 있다. 또한 3차원 영상을 보면서 신경공 협착 환자에게 설명하기 좋으며, 협착의 진행정도와 수술 후 평가에서도 사용하기 좋은 방법이라 사료된다.
시뮬레이션 시스템의 도입으로 항공, 선박, 의료 분야에서 많은 활용이 이루어졌다. 3차원 시뮬레이션 시스템은 시스템의 자원과 컴퓨터 계산량이 많아 지금까지 그 활용도가 현저히 미비했다. 그러나 그래픽 카드의 성능 및 시뮬레이션 기능이 발전하면서 PC 기반 시뮬레이션이 활성화 되었고, 일선 학교에서의 교육용 소프트웨어로 가능성을 검증 받고 있다. 하지만 일선 교육기관에서 CT 촬영 장비의 구매와 유지를 하기 위해 매우 많은 예산의 편성과 인력을 투자하여야 한다. 이러한 여건 때문에 교육 기관은 병원에 학생을 위탁하여 실습 과정을 간접 경험하게 하거나 단순한 견학에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 의료 분야의 CT 촬영 장비를 PC기반의 3차원 가상환경에서 직접 조작해 볼 수 있는 체험형 CT 가상현실 교육 시스템을 개발하였다.
본 임상증례는 전치부 영역에서 안면영상, 콘빔 컴퓨터 단층촬영 그리고 구내 스캔영상을 이용하여 보철물을 시각화하는 과정을 보여준다. 이러한 접근 방식은 임상과 기공 그리고 환자 측과의 소통을 향상시킨다. 환자가 상악 중절치의 외상 후 보철치료를 위해 내원하였고, 전신 건강 상태는 양호하였다. 안면연상, 콘빔 컴퓨터 단층촬영 그리고 구내 스캔영상을 이용하여 가상 환자 모형을 제작하였다. 최종 보철물의 제작 전 보철물 디자인 영상이 환자에게 제시되었고, 환자의 의견을 반영하여 형태를 수정하였다. 이러한 디지털 작업 과정은 최적의 심미 보철물의 제작을 용이하게 하고, 보철물의 예측성을 향상시킨다.
Cervical foraminal stenosis is a disease in which the nerves that pass from the spinal canal to the limbs are narrowed and the nerves are compressed or damaged. Due to the lack of an imaging method that provides quantitatively stenosis, this study attempted to evaluate the area of the cervical vertebrae by reconstructing a three-dimensional computed tomography image, and to determine the area of the neural foramen in normal adults to calculate the stenosis rate. Using a three-dimensional image processing program, the surrounding bones including the posterior spinous process, lateral process, and lamellar bones of the cervical vertebra were removed so that the neural foramen could be observed well. A region of interest including the neural foraminal area of the three-dimensional image was set using ImageJ, and the number of pixels in the neural foraminal area was measured. The neural foraminal area was calculated by multiplying the number of measured pixels by the pixel size. To measure the largest neural foraminal area, it was measured between 40~50 degrees in the opposite direction and 15~20 degrees toward the head. The average area of the right C2-3 foramen was 44.32 mm2, C3-4 area was 34.69 mm2, C4-5 area was 36.41 mm2, C5-6 area was 35.22 mm2, C6-7 area was 36.03 mm2. The average area of the left C2-3 foramen was 42.71 mm2, C3-4 area was 32.23 mm2, C5-6 area was 34.56 mm2, and C6-7 area was 31.89 mm2. By creating a reference table based on the neural foramen area of normal adults, the stenosis rate of patients with neural foraminal stenosis could be quantitatively calculated. It is expected that this method can be used as basic data for the diagnosis of cervical vertebral foraminal stenosis.
최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.
영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화하는데 있어 선행되어야 할 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 심혈관계 영상의 분할을 위한 Wave-front SRG방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 사용자에 의한 씨앗점(seed front)을 입력으로 받아 그 이웃한 슬라이스들에 wave-front를 만들어 영역 성장법에 의해 3차원 volume을 확장시킨다. 이때 다음으로 성장할 wave-front voxel의 mean gradient 값을 사용하여 밝기값의 변화가 심한 심혈관계 영상을 분할하였으며, Wave-front voxel의 size를 계산하여 혈관분할 시 발생할 수 있는 작은 채널에서의 새나감을 방지하였다. 제안된 방법을 컴퓨터 단층촬영으로 얻은 심혈 관계 영상의 분할에 적용한 결과, 밝기값의 변화가 심한 심혈관계 영상을 성공적으로 분할했으며, 작의 채널의 새나감이 없이 분할을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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