Purpose: This systematic review aimed to compare assessments of the healing of periapical endodontic surgery using conventional radiography and cone-beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: This review of clinical studies was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) checklist. All articles published from 1990 to March 2020 pertaining to clinical and radiographic healing assessments after endodontic surgery using conventional radiography and CBCT were included. The question was "healing assessment of endodontic surgery using cone-beam computed tomography." The review was conducted by manual searching, as well as undertaking a review of electronic literature databases, including PubMed and Scopus. The studies included compared radiographic and CBCT assessments of periapical healing after periapical endodontic surgery. Results: The initial search retrieved 372 articles. The titles and abstracts of these articles were read, leading to the selection of 73 articles for full-text analysis. After the eligibility criteria were applied, 11 articles were selected for data extraction and qualitative analysis. The majority of studies found that CBCT enabled better assessments of healing than conventional radiography, suggesting higher efficacy of CBCT for correct diagnosis and treatment planning. A risk of bias assessment was done for 10 studies, which fell into the low to moderate risk categories. Conclusion: Three-dimensional radiography provides an overall better assessment of healing, which is imperative for correct diagnosis and treatment planning.
Purpose: This study was performed to assess the clinical validity and accuracy of a deep learning-based automatic landmarking algorithm for cone-beam computed tomography (CBCT). Three-dimensional (3D) CBCT head measurements obtained through manual and automatic landmarking were compared. Materials and Methods: A total of 80 CBCT scans were divided into 3 groups: non-surgical (39 cases); surgical without hardware, namely surgical plates and mini-screws (9 cases); and surgical with hardware (32 cases). Each CBCT scan was analyzed to obtain 53 measurements, comprising 27 lengths, 21 angles, and 5 ratios, which were determined based on 65 landmarks identified using either a manual or a 3D automatic landmark detection method. Results: In comparing measurement values derived from manual and artificial intelligence landmarking, 6 items displayed significant differences: R U6CP-L U6CP, R L3CP-L L3CP, S-N, Or_R-R U3CP, L1L to Me-GoL, and GoR-Gn/S-N (P<0.05). Of the 3 groups, the surgical scans without hardware exhibited the lowest error, reflecting the smallest difference in measurements between human- and artificial intelligence-based landmarking. The time required to identify 65 landmarks was approximately 40-60 minutes per CBCT volume when done manually, compared to 10.9 seconds for the artificial intelligence method (PC specifications: GeForce 2080Ti, 64GB RAM, and an Intel i7 CPU at 3.6 GHz). Conclusion: Measurements obtained with a deep learning-based CBCT automatic landmarking algorithm were similar in accuracy to values derived from manually determined points. By decreasing the time required to calculate these measurements, the efficiency of diagnosis and treatment may be improved.
Purpose : To evaluate accuracy and reliability of program to measure facial soft tissue thickness using 3D computed tomographic images by comparing with direct measurement. Materials and Methods : One cadaver was scanned with a Helical CT with 3 mm slice thickness and 3 mm/sec table speed. The acquired data was reconstructed with 1.5 mm reconstruction interval and the images were transferred to a personal computer. The facial soft tissue thickness were measured using a program developed newly in 3D image. For direct measurement, the cadaver was cut with a bone cutter and then a ruler was placed above the cut side. The procedure was followed by taking pictures of the facial soft tissues with a high-resolution digital camera. Then the measurements were done in the photographic images and repeated for ten times. A repeated measure analysis of variance was adopted to compare and analyze the measurements resulting from the two different methods. Comparison according to the areas was analyzed by Mann-Whitney test. Results : There were no statistically significant differences between the direct measurements and those using the 3D images (p>0.05). There were statistical differences in the measurements on 17 points but all the points except 2 points showed a mean difference of 0.5 mm or less. Conclusion : The developed software program to measure the facial soft tissue thickness using 3D images was so accurate that it allows to measure facial soft tissues thickness more easily in forensic science and anthropology.
인체내부의 각 조직은 서로 다른 저항률(resistivity)분포를 가지며, 조직의 생리학적, 기능적 변화에 따라 임피던스가 변화한다. 본 논문에서는 주로 기능적 영상을 위한 임피던스 단층촬영 (EIT, electrical impedance tomography) 시스템의 설계와 구현 결과를 기술한다. EIT 시스템은 인체의 표면에 부착한 전극을 통해 전류를 주입하고 이로 인해 유기되는 전압을 측정하여, 내부 임피던스의 단층영상을 복원하는 기술이다. EIT 시스템의 개발에 있어서는 영상복원의 난해함과 아울러 측정시스템의 낮은 정확도가 기술적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 기존 EIT 시스템의 문제점을 파악하고 디지털 기술을 이용하여 보다 정확도가 높고 안정된 시스템을 설계 및 제작하였다. 크기와 주파수 및 파형의 변화 가능한 50KHz의 정현파 전류를 인체에 주입하기 위해 필요한 정밀 정전류원을 설계하여 제작한 결과, 출력 파형의 고조파 왜곡(THD, total harmonic distortion)이 0.0029%이고 진폭 안정도가 0.022%인 전류를 출력 할 수 있었다. 또한, 여러개의 정전류원을 사용함으로써 채 널간 오차를 유발하던 기존의 시스템을 변경하여, 하나의 전류원에서 만들어진 전류를 각 채널로 스위칭하여 공급함으로써 이로 인한 오차를 줄였다. 주입전류에 의해 유기된 전압의 정밀한 측정을 위해 높은 정밀도를 갖는 전압측정기가 필요하므로 차동증폭기, 고속 ADC및 FPGA(field programmable gate array)를 사용한 디지털 위상감응복조기 (phase-sensitive demodulator )를 제작하였다. 이때 병렬 처리를 가능하게 하여 모든 전극 채널에서 동시에 측정을 수행 할 수 있도록 하였으며, 제작된 전압측정기의 SNR(signal-to-noise ratio)은 90dB 이다. 이러한 EIT 시스템을 사용하여 배경의 전해질 용액에 비해 두 배의 저항률을 가지는 물체(바나나)에 대한 기초적인 영상복원 실험을 수행하였다. 본 시스템은 16채널로 제작되었으나 전체를 모듈형으로 설계하여 쉽게 채널의 수를 늘릴 수 있는 장점을 가지고 있어서 향후 64채널 이상의 디지털 EIT시스템을 제작할 계획이며, 인체 내부의 임피던스 분포를 3차원적 으로 영상화하는 연구를 수행 할 예정이다.
대형 고분의 발굴 조사를 위한 전기비저항 탐사법의 적용 가능성을 시험하기 위하여, 나주 복암리 3호분에 대하여 3차원 전기비저항 탐사를 수행하였다. 높은 해상도의 지하구조 영상을 얻기 위해서는 고분의 정확한 지형 구조 및 전극 위치에 대한 정보 획득이 필수적이다. 이에 따라 문화재 발굴 조사에서 사용하는 방법인 실을 이용한 구획설정법을 응용하여 전극을 설치하였다. 탐사 자료는, 전극 간격은 2 m, 측선 간격은 1 m로 하여 얻었으며, 각 탐사 측선은 상대적으로 1 m 엇갈리게 배열함으로써 전체적으로 고분에 대하여 1 m ${\times}$ 1m 크기의 격자망으로 구성하였다. 탐사 자료에 대하여 3차원 전기비저항 영상화를 수행하고 이를 기존의 발굴 조사 결과와 대비하였으며, 이로부터 확인된 매장 유구 분포와 전기비저항 영상이 매우 잘 일치함을 확인하였다. 이 연구를 통하여 대형 고분에서 매장 유구를 조사할 때 3차원 전기비저항 영상화 기술이 매우 유용함을 밝혔다.
Purpose: In this study, we attempted to ascertain the proton magnetic resonance spectroscopy (${1}^H$ MRS) peak characteristics of human gastric tissue layers and finally to use the metabolic peaks of MRS to distinguish between normal and abnormal gastric specimens. Materials and Methods: Ex-vivo ${1}^H$ MRS examinations of thirty-five gastric specimens were performed to distinguish abnormal gastric tissues invaded by carcinoma cells from normal stomach-wall tissues. High-resolution 400-MHz (9.4-T) ${1}^H$ nuclear magnetic resonance (NMR) spectra of two gastric layers, a proper muscle layer, and a composite mucosasubmucosa layer were compared with those of clinical 64- MHz (1.5-T) MR spectra. Three-dimensional spoiled gradient recalled (SPGR) images were used to determine the size and the position of a voxel for MRS data collection. Results: For normal gastric tissue layers, the metabolite peaks of 400-MHz ${1}^H$ MRS were primarily found to be as follows: lipids at 0.9 ppm and 1.3 ppm; alanine at 1.58 ppm; N-acetyl neuraminic acid (sialic acid) at 2.03 ppm; and glutathione at 2.25 ppm in common. The broad and featureless featureless spectral peaks of the 64-MHz MRS were bunched near 0.9, 1.3, and 2.0, and 2.2 ppm in human specimens without respect to layers. In a specimen (Borrmmann type III) with a tubular adenocarcinoma, the resonance peaks were measured at 1.26, 1.36 and 3.22 ppm. All the peak intensities of the spectrum of the normal gastric tissue were reduced, but for gastric tumor tissue layers, the lactate peak split into 1.26 and 1.39 ppm, and the peak intensity of choline at 3.21 ppm was increased. Conclusion: We found that decreasing lipids, an increasing lactate peak that split into two peaks, 1.26 ppm and 1.36 ppm, and an increasing choline peak at 3.22 ppm were markers of tumor invasion into the gastric tissue layers. This study implies that MR spectroscopy can be a useful diagnostic tool for gastric cancer.
본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.
본 연구에서는 레이저 가진을 이용한 초음파 전파 영상 기반 배관 비파괴 검사에 관해 다룬다. 손상의 영상화를 위해 갈바노미터 기반 레이저 미러 스캐너와 Q-Switch Nd: YAG 레이저 시스템을 사용하였다. 레이저 시스템을 가진원으로 사용하면 빠른 속도로 비접촉 초음파 가진이 가능하며, 온도의 변화가 급격한 환경이나 유해 물질이 포함된 환경에서도 대상 구조물의 원거리 가진이 가능하다. 또한 공간 해상도가 높으며, 입사각이 넓어 표면 형상이 복잡한 대상 구조물도 가진이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 레이저 시스템으로부터 생성된 유도 초음파를 단일 PZT 센서를 사용하여 계측하고, 계측된 신호는 레이저 가진점에 해당하는 좌표점에 나열함으로써 2차원 공간좌표 및 시간축을 더한 초음파 전파 영상 생성을 위한 3차원 데이터를 구성한다. 이 데이터를 시간 축에 따라 연속적으로 반복 재생하면 초음파 전파 영상을 구할 수 있다. 이 때 웨이블릿 변환을 이용하여 계측 신호의 특정 주파수 성분을 추출해냄으로써 관찰하고자 하는 특정 유도 초음파 모드를 추출할 수 있다. 이러한 일련의 과정으로부터 획득한 초음파 전파 영상 데이터를 시간-공간 영역에서 주파수-wavenumber 영역으로 변환시켜줌으로써 손상 특성을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 손상의 진단 및 위치 추정을 위해 wavenumber 필터링 기술을 적용하였으며, 시스템 검증을 위해 다양한 배관구조물 Testbed를 대상으로 실험을 수행하였다.
지형의 수리학적 해석을 위해서 수리학자들은 정확한 하천 횡단면을 파악하는 것이 중요하다. 기존에는 직접 측량법을 이용하여 하천 횡단면을 알 수 있었지만, 본 연구에서는 정확성 경제성 확보라는 차원에서 항공사진을 이용했다. 자체 제작한 고해상도 다중분광 항공촬영시스템 (PKNU2호)으로 획득한 영상을 수치지도와 GPS 측량값으로 처리하여 정사영상지도를 제작하였다. 그리고 정사처리 된 영상을 Z/I Imaging 사의 ImageStation 도화기로 하천 횡단면 획득하고, Kinematic 측량값과 비교 분석해 보았다. 연구결과 정사영상지도 제작 시 수치지도를 사용하여 처리한 것보다 GPS 측량값으로 영상을 처리한 것이 5.5788화소(약 2m) 에서 2.84화소(약 1m)로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 하천 횡단면 추출 시 Kinematic 측량값은 수평 및 수직 정확도가 95% 신뢰수준에서 ${\pm}6.6cm$ 정도로 매우 좋았으며, 항공사진을 이용한 하천 횡단면 추출 결과와는 상시성 0.857으로 하천횡단면 획득을 위해 적용가능성이 매우 높았다.
목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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