임상에서 정확한 진단을 위해 양질의 초음파 영상을 얻는 것은 중요하다. 본 연구에서는 초음파 진단기의 주파수와 동적 영역(dynamic range, DR) 설정 및 프로브 유형에 따른 초음파 영상의 변화를 관찰하였다. 실험에서 고형 및 낭성 종괴 병변과 유사한 초음파 평가 팬텀(539,551, ATS, USA)의 6가지 LCS(low contrast sensitivity) 표적(-15, -6, -3, +3, +6, +15 dB)에 대한 영상을 대상으로 평가하였다. 초음파 영상은 볼록형(convex, C3-7IM) 및 선형(linear probe, L5-12IM) 두 가지 탐촉자(Probe)에 대해 SA-9900(Medison Ltd, Korea)을 이용하여 얻었다. 주파수는 4가지 방식(gen, pen, res, harmonic), 동적영역은 $40{\sim}100\;dB$ 범위에서 설정을 변화하면서 영상을 취득하였다. 취득한 영상의 질은 표적의 명목상 LCS 값과 영상에서 측정된 LCS을 비교하여 평가 하였다. 실험 결과 볼록형 탐촉자의 경우, 각 LCS 표적에 대해 주파수 방식 별로 동적영역 값을 40, 60, 80, 100 dB로 변화할 때, 초음파 영상의 질은 유의한 변화가 없었다. 그러나 낭종성 병변에 가까운 LCS 표적 -15 dB에서는 동적영역 60 dB과 하모닉 주파수 방식에서 LCS 값이 높게 나타났다. 선형 프로브에서는 -15 dB LCS 표적에서 동적영역 40 dB, 하모닉 방식에서 명목상 값에 근접하였다. LCS관점에서 정량화된 영상의 평가의 한계와 주관적인 평가 즉 심리적인 관점에서의 ROC(Receiver Operating Characteristic) 평가의 필요성에 대해 토의하였다.
최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
Purpose: This study was to evaluate the validity of superimposition range at facial images constructed with 3-dimensional (3D) surface laser scanning system. Materials and methods: For the present study, thirty adults, who had no severe skeletal discrepancy, were selected and scanned twice by a 3D laser scanner (VIVID 910, Minolta, Tokyo, Japan) with 12 markers placed on the face. Then, two 3D facial images (T1-baseline, T2-30 minutes later) were reconstructed respectably and superimposed in several manners with $RapidForm^{TM}2006$ (Inus, Seoul, Korea) software program. The distances between markers at the same place of face were measured in superimposed 3D facial images and measurement were done all the 12 makers respectably. Results: The average linear distances between the markers at the same place in the superimposed image constructed by upper 2/3 of the face was $0.92{\pm}0.23\;mm$, in the superimposed image constructed by upper 1/2 of the face was $0.98{\pm}0.26\;mm$, in the superimposed image constructed by upper 1/3 of the face and nose area was $0.99{\pm}0.24\;mm$, in the superimposed image constructed by upper 1/3 of the face was $1.41{\pm}0.48\;mm$, and in the superimposed image constructed by whole face was $0.83{\pm}0.13\;mm$. There were no statistically significant differences in the liner distances of the makers placed on the area included in superimposition range used for partial registration methods but there were significant differences in the linear distances of the markers placed on the areas not included in superimposition range between whole registration method and partial registration methods used in this study. Conclusion: The results of the present study suggest that the validity of superimposition is decreased as superimposition range is reduced in the superimposition of 3D images constructed with 3D laser scanner for the same subject.
PURPOSE. The trueness and precision of acquired images of intraoral digital scanners could be influenced by restoration type, preparation outline form, scanning technology and the application of power. The aim of this study is to perform the comparative evaluation of the 3-dimensional reproducibility of intraoral scanners (IOSs). MATERIALS AND METHODS. The phantom containing five prepared teeth was scanned by the reference scanner (Dental Wings) and 5 test IOSs (E4D dentist, Fastscan, iTero, Trios and Zfx Intrascan). The acquired images of the scanner groups were compared with the image from the reference scanner (trueness) and within each scanner groups (precision). Statistical analysis was performed using independent two-samples t-test and analysis of variance (${\alpha}=.05$). RESULTS. The average deviations of trueness and precision of Fastscan, iTero and Trios were significantly lower than the other scanners. According to the restoration type, significantly higher trueness was observed in crown and inlay than in bridge. However, no significant difference was observed among four sites of preparation outline form. If compared by the characteristics of IOS, high trueness was observed in the group adopting the active triangulation and using powder. However, there was no significant difference between the still image acquisition and video acquisition groups. CONCLUSION. Except for two intraoral scanners, Fastscan, iTero and Trios displayed comparable levels of trueness and precision values in tested phantom model. Difference in trueness was observed depending on the restoration type, the preparation outline form and characteristics of IOS, which should be taken into consideration when the intraoral scanning data are utilized.
The aim of the 3D medical imaging is to facilitate the creation of clinically usable image-based algorithm. Clinically usable imaging algorithm for image analysis requires a high degree of interaction to verify and correct results from registration algorithms, such as the Insight Toolkit (ITK) and the Visualization Toolkit (VTK) which are the class libraries. ITK provides segmentation algorithms and VTK has powerful 3D visualization. However, to apply those libraries to the medical images such as Computerized Tomography (CT), the algorithm based on the interactive construction and modification of data objects are necessary. In this paper we showed the 3D registration about mandibular premolar of human teeth acquired by micro-CT scanner. Also, we used the ITK to find the contour of pulp layer of premolar, furthermore, the 3D imaging was visualized with VTK designed to create one kind of view on the data of 3D visualization. Finally, we evaluated that the volume model of pulp layer would be useful for the tooth morphology in dental medicine.
Young-Soo Seo;Do-Gil Kim;Gye-Hyeong Lee;Kyungmin Clara Lee
Journal of Korean Dental Science
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제17권1호
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pp.1-13
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2024
With the advances of digital scanning technology in dentistry, the interests in facial scanning in orthodontics have increased. There are many different manufacturers of facial scanners marketing to the dental practice. How do you know which one will work best for you? What questions should you be asking? We suggest a clinical guideline which may help you make an informed decision when choosing facial scanners. The characteristics of 7 facial scanners were discussed in this article. Here are some considerations for choosing a facial scanner. *Accuracy: For facial scanners to be of real value, having an appropriate camera resolution is necessary to achieve more accurate facial image representation. For orthodontic application, the scanner must create an accurate representation of an entire face. *Ease of Use: Scanner-related issues that impact their ease of use include type of light; scan type; scan time; file type generated by the scanner; unit size and foot print; and acceptance of scans by third-party providers. *Cost: Most of the expenses associated with facial scanning involve the fixed cost of purchase and maintenance. Other expenses include technical support, warranty costs, transmission fees, and supply costs. This article suggests a clinical guideline to make the right choice for facial scanner in orthodontics.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 형상 복원단계, 3차원 표면 생성 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 형상 복원 단계에서는 실루엣 기반 피라미드 볼륨 교차 기법에 의해 실 3차원 형상을 생성한다. 3차원 표면 생성 단계에서는 3차원 형상 복원 단계의 결과인 복원 복셀 공간을 그물망 형태의 3차원 표면을 생성시킨다. 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 3차원 모델을 생성함을 확인하였다.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Constitution. We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image and data of man's face and measure facial figure data. So we should examine the figure restoration error of 3D Automatic Fare Recognition Apparatus(3D-AFRA) in hardware Error Analysis. 2. Methods We scanned Face status by using 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). And also we scanned Face status by using laser scanner(vivid 9i). We compared facial shape data be restored by 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) with facial shape data that be restorated by 3D laser scanner. And we analysed the average error and the maximum error of two data. 3. Results and Conclusions In frontal face, the average error was 0.48mm. and the maximum error was 4.60mm. In whole face, the average error of was 0.99mm. And the maximum error was 6.64mm. In conclusion, We assessed that accuracy of 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) is considerably good.
It is the approach of embedded system design that finds 3D scanning technology to analyze a real object or environment to collect data on its shape and appearance. 3D laser scanning developed during the last half of 20th century in an attempt to accurately recreate the surfaces of various objects. 1960s, early scanners used lights, cameras, and projectors to carry out the scanning in the lacks of performance which encountered many difficulties with shiny, mirroring, or transparent objects. The 3D scanning technology has leveled-up with helpful of embedded software platform research and design. In this paper, First we designed the hardware of laser/camera setup and turntable moving part which is the base of object. Second, we introduced the process of scanning 3D data with software and analyzed the resulting scanned image on the web server. Last, we made the 3D scanning embedded device with 3D printing model and experimented the 3D scanning performance with Raspberry Pi.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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