Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.
Purpose: To compare three digital radiographic imaging sensors by evaluating the visibility of endodontic file tips with interobserver reproducibility and assessing subjectively the clarity of images in comparison with the x-ray film images. Materials and Methods: Forty-five extracted sound premolars were used for this study. Fifteen plaster blocks were made with three premolars each and #8, 10, 15 K-flexofiles were inserted into the root canal of premolars. They were radiographically exposed using periapical x-ray films (Kodak Insight Dental film, Eastmann Kodak company, Rochester, USA), Digora imaging plates (Soredex-Orion Co., Helsinki, Finland), CDX 2000HQ sensors (Biomedisys Co., Seoul, Korea), and CDR sensors (Schick Inc., Long Island, USA). The visibility of endodontic files was evaluated with interobserver reproducibility, which was calculated as the standard deviations of X, Y coordinates of endodontic file tips measured on digital images by three oral and maxillofacial radiologists. The clarity of images was assessed subjectively using 3 grades, i.e. plus, equal, and minus in comparison with the conventional x-ray film images. Results: Interobserver reproducibility of endodontic file tips was the highest in CDR sensor (p < 0.05) only except at Y coordinates of #15 file. In the subjective assessment of the image clarity, the plus grade was the most frequent in CDR sensor at all size of endodontic file (p < 0.05). Conclusion : CDR sensor was the most superior to the other sensors, CDX 2000HQ sensor and Digora imaging plate in the evaluation of interobserver reproducibility of endodontic file tip and subjective assessment of image clarity.
The odontogenic myxoma is an benign, slow growing neoplasm which is of ectomesenchymal origin. This neoplasm occurs almost exclusively in the jaw bones and comprises 0.2% to 17.7% of odontogenic tumors. The odontogenic myxoma may show a wide spectrum of radiographic appearances, unilocular, multilocular radiolucency and a distinct or diffuse border, making the differential diagnosis difficult. We present a case of the odontogenic myxoma in the maxilla with conventional and recent image modalities. Occlusal film revealed a medially extended multilocular lesion with intralesional fine and straight trabeculations from the scalloped margin and buccal expansion and thinning of cortical bone. Computed tomogram revealed lesion showed equivalent density to the muscles in the left maxillary sinus with partial cortical discontinuity of medial wall and the tennis-racket pattern with internal straight trabeculations. MRI revealed intermediate signal intensity on Tl weighted image and high signal intensity on T2 weighted image. In Gd enhanced MR image, the peripheral portions of the lesion were enhanced.
신개념 치과용 X선 촬영장치인 강내형 X선 튜브에 대한 연구가 소개되었다. 이는 초소형의 X-선 튜브를 구강내 삽입하여 외부에서 검출기로 영상을 획득하는 새로운 시스템이다. 본 연구에서는 구내 치근단 촬영을 위해 사용하는 강내형 X선 튜브의 온도분포 및 선량 분포 특성을 조사하였다. X선 튜브의 온도특성을 파악하기 위하여 튜브 표면에 써머커플을 부착하여 튜브 표면에서부터 거리에 대한 온도를 측정하였으며, EBT 필름을 이용하여 튜브표면에서부터 거리에 따른 선량 분포를 측정하였다. 그 결과 냉각장치가 없는 튜브에서 2mm 이상 거리에서 온도는 $27^{\circ}C$로 일정하였으며, 튜브에서 3cm, 5cm일 때 선량분포가 3.14, 1.84mGy로 나타났다. 그 결과 제안한 시스템은 기존 시스템에 비해 낮은 선량에서 안전하게 촬영이 가능한 것으로 향후 구내 치근단 촬영장치에 새로운 변화를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
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.
구내 치근단 촬영을 위한 수 많은 영상 장치가 활발히 연구되고 있으나, 현재까지의 X 선 장치는 강내형 센서 기반의 촬영 장치를 사용함으로서 환자의 고통, 피폭선량 등 많은 문제점이 있어왔다. 본 연구에서는 이러한 여러 문제점들을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 이 분야에 새로운 변화를 가져올 수 있는 신개념의 치근단 촬영장치인 강내형 X-선 튜브를 사용한 치과용 영상 시스템을 소개한다. 이 신개념 치근단 X 선 촬영 시스템은 초소형 열전자 또는 냉전자 기반의 초소형 X-선 튜브, CMOS 기반의 검출기 및 이에 상응하는 자동 위치제어 및 시스템 제어장치를 포함한 몸체 부분으로 구성된다. 제안한 신개념 촬영장치의 가능성을 알아보기 위하여 XOFT사의 초소형 X-선 튜브를 이용하여 시스템을 구축하였으며 이러한 시스템의 성능 평가를 콜리메이터 유무에 따라 평가하였다. 또한 기존 시스템과 신개념 영상장치를 모두 이용하여 동일 치아 영상을 획득한 후 비교 분석 함으로서 제안된 시스템이 보다 우수한 영상 획득 및 분석이 가능함을 보여 주었으며 이러한 결과는 치근단 X 선 촬영장치 분야에 새로운 변화를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 치위생과 학생과 일반대학 학생을 대상으로 치과위생사에 대한 이미지와 인지도를 조사하고, 분석하여 대학생활 중에 치과위생사에 대한 올바른 인식을 형성 시키는 것이 필수적이라고 생각하여 광주광역시에 위치한 G대학의 3년제 치위생과와 J 대학의 4년제 학생들에게 설문지를 배부 조사하였다. 수집된 자료를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 치과위생사의 일반적인 인식에 대해 조사한 결과, 치과위생사라는 직업에 관해서는 치위생과 학생들은 97.5%, 일반대학생들은 80.6%가 인지하고 있었고(p<0.001), 치과위생사의 의료법상의 위치에 관한 인식은 치위생과 학생들은 의료기사가 52.8%로 가장 높았으며 일반대학 학생들은 의료보조자가 48.8%로 가장 높게 나타났다. 사회적 지위는 두 집단 모두에서 '보통이다'가 가장 높게 나타났다(p<0.001). 2. 치과위생사의 주요 업무에 관한 인식에 대해 조사한 결과, 치위생과 학생들은 X-ray촬영과 스켈링이 42.3%로 가장 높았고, 일반대학 학생들이 생각하는 주요업무는 치과의사의 진료보조 업무가 32.9%로 가장 높게 나타났다. 3. 치과위생사의 이미지에 관한 인식은 치위생과 학생들은 '전문직이다'라는 인식(4.05)이 가장 높았고, 부정적 이미지(3.05)가 가장 낮게 나타났으며, 일반학과 학생에서도 '전문직이다'라는 인식(3.43)이 가장 높았고, 부정적 이미지(2.91)가 가장 낮게 나타났다. 모든 항목에서 치위생과 학생과 일반대학 학생 간에 유의한 차이가 있었다. 이상의 연구결과를 바탕으로 치위생과 학생들과 일반대학 학생들의 치과위생사에 대한 의료법상 위치에 관한 인식과 주요 업무에 대한 인식 정도가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 일반대학 학생들에게 바람직한 치과위생사의 이미지를 정립하고 치과위생사에 대한 올바른 인식과 업무에 대한 인지도를 높이기 위한 홍보 및 교육이 모두 필요할 것으로 생각된다.
의료용 x선 촬영 장치에 있어서 환자에게 피폭되는 선량이 가장 중요한 관심사 중의 하나이다. 본 연구팀에서는 전 세계 최초로 입안에 삽입이 가능한 초소형 x-선 영상 장치가 개발되었는데 이러한 영상장치를 임상에서 사용하기 위해서는 피폭 선량의 평가가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 신개념 치과용 영상장치의 선량을 평가하기 위하여 1) 돼지 턱뼈 팬텀을 직접 제작하여 영상의 질을 평가 하였고, 2) 실제 임상에서 사용가능한 촬영 조건을 결정하였으며, 3) 결정된 촬영 조건에서의 선량을 평가 하였다. 한국 식약처에서 제시하는 치근단 촬영에 대한 환자 선량 권고량(DRLs) 기준에 근거하여 새 개발 장비의 입사표면선량(ESD)와 면적선량(DAP) 측정 방법을 고안하고 각각의 선량 값을 측정하였다. 관전압이 45~55 kV, 관전류가 300 mA 까지 사용 가능한 xoft 사의 초소형 x선 튜브를 사용하였다. 사용된 검출기는 active area가 $72{\times}72mm$ 이고 픽셀 사이즈는 $48{\mu}m$ 이다. 제작된 돼지턱뼈 팬텀은 1 frame/sec의 조건하에 영상을 획득 하였으며, 촬영 조건 최적화를 위하여 관전류를 $20{\sim}80{\mu}A$로 변화시키면서 50 frame씩 영상을 획득하였다. 또한, 상용화 치과용 영상시스템(모델명: CS 2100, 제조사: Carestream Dental LLC 및 모델명: EXARO, 제조사: HIOSSEN)을 이용하여 돼지턱뼈 팬텀의 비교영상 평가를 시행하였다. CS 2100는 60 kV, 7 mA (노출시간:0.125 s)로 하였으며, EXARO는 60 kV, 2 mA로 설정하였다. 선량 평가는 광자극 형광 선량계를 이용하여 입사표면선량을 측정하였으며, 팬텀은 PMMA 재질의 제작된 원통형 팬텀을 이용하였다. 선량계는 팬텀 표면상의 조사야 내부에 2개 및 소스와의 5 cm 거리상에 1개를 위치하여 측정하였다. 빔 조사 조건은 51, 101, 141, $196{\mu}As$로 설정하였다. 면적선량은 소스와 검출기간의 거리가 5 cm 위치에 배치하여 측정하였으며, 이 때 촬영조건은, 관전류 41, 99, 144, 207, $276{\mu}As$의 조건하에서 측정하였다. 임상에서 적용 가능한 관전압과 관전류는 X-선 세기 8000~9000인 지점에서의 관전류 값인 0.051 mAs 이다. 상용화 장비와 영상비교를 한 결과, 개발 장비의 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 치아 및 치아 주위 조직의 영상이 더 우수함을 확인하였다. 또한, 영상 최적화 조사조건인 $51{\mu}As$에서 입사표면선량(ESD)은 식약처 및 IAEA의 권고치보다 훨씬 낮은 1.369 mGy 이다. 조사야 내부의 선량 분포는 표준편차 5~10% 내외로 균일성이 우수 하였다. 측정된 면적선량(DAP)은 $82.4mGy*cm^2$으로 상용화 장비보다 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 식약처의 권고치보다 낮은 값을 보였다. 이러한 연구를 통해서 새 개발 장비의 영상의 우수성과 기존 장비 대비 방사선량에 대한 저감 효과를 확인 할 수 있었으며 치과 장비 개발에 있어서 X선 특성 연구에 대한 기술과 노하우를 축적할 수 있었다.
본 논문은 디지털 방사선 영상에 영상처리기법을 이용하여 기존의 수동적인 방법으로 개인차를 유발했던 차영상 진단방법을 자동화하는 알고리즘 방법을 제안한다. 이를 위해 차영상 획득 이전에 수행될 투 영상의 정렬방법과 치과용 디지털 방사선영상내의 구조적 특징을 이용하여 관심영역을 선정할 수 있는 방법론을 제안하고, 이를 이용하여 영역에 대한 차정보 표시 및 이에 대한 수치적 근거를 제시함으로써 기존의 방법이 갖지 못한 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 구현결과 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상발생여부를 확연히 구분할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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