KR102267488B1 - Apparatus And Method For Dental Image Registration - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상을 정합하여 1차 정합 영상을 생성하는 제1 영상 정합부와, n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출하는 오차 산출부와, n차 정합 영상에 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성하는 가상 영상 생성부와, n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성하는 제2 영상 정합부를 포함하는 치아 영상 정합 장치를 제공한다.The present invention relates to a first image matching unit that generates a first matched image by registering a first tooth image and a second tooth image, and a plurality of vertices included in an nth order (where n is an integer greater than or equal to 1). An error calculating unit for calculating a matching error value for the n-th matched image, a virtual image generating unit generating a virtual image by applying a matching error value to the nth-order matched image, and (n+1)th order matching the nth-order matched image and the virtual image Provided is a dental image matching device including a second image matching unit that generates a registered image.
Description
본 발명은 치아 영상 정합 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히, 정합 정확성을 향상시킬 수 있는 치아 영상을 정합할 수 있는 치아 영상 정합 장치 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a dental image registration apparatus and method, and more particularly, to a dental image registration apparatus and method capable of registering a tooth image capable of improving registration accuracy.
컴퓨터 비전에서 하나의 장면이나 대상을 다른 시간이나 관점에서 촬영할 경우, 서로 다른 좌표계에 따른 영상이 얻어지게 된다. 영상 정합은 이와 같은 서로 다른 영상을 변형하여 하나의 좌표계에 나타내기 위한 처리를 의미한다. In computer vision, when a scene or an object is photographed from a different time or point of view, images according to different coordinate systems are obtained. Image registration refers to processing for transforming such different images and displaying them in one coordinate system.
이와 같은 영상 정합을 통하여 서로 다른 측정 방식을 통해 얻은 영상의 대응 관계를 확인할 수 있다.Through such image registration, it is possible to check the correspondence between images obtained through different measurement methods.
치과용 수술 가이드(surgical guide) 소프트웨어에서는 임플란트(dental implant) 계획 단계로 진입하기 전에 일반적으로 CT(Computed Tomography) 영상 데이터와 구강 스캔(Oral Scan) 영상 데이터 간의 영상 정합 과정을 거치게 된다. In a dental surgical guide software, an image registration process between computed tomography (CT) image data and oral scan image data is generally performed before entering a dental implant planning stage.
이러한 영상 정합 과정을 거쳐 정합된 영상은 골조직과 신경관 위치 등을 파악하여 안전하고 최적의 임플란트 식립 위치를 결정하는 임플란트 계획 작업의 기초가 되므로 영상 정합의 정확성은 그 이후 절차 진행에 있어 매우 중요한 의미를 가진다.The image registered through this image registration process becomes the basis for implant planning work that determines the safe and optimal implant placement position by identifying the bone tissue and neural tube position, so the accuracy of image registration is very important in the subsequent procedure. have
종래의 의료용 소프트웨어에서 제공하는 영상 정합 방법은 사용자가 영상 정합의 기준이 되는 포인트를 수동으로 입력하고, 이를 기초로 영상 정합이 이루어지게 된다. 이와 같은 종래의 영상 정합 방법에 따르면, 사용자가 눈으로 대략 판단하여 기준 포인트를 선택하므로 그 결과가 매우 부정확하여 영상 정합 후 사용자의 수동 조작 과정이 필연적으로 따르게 된다. 즉, 사용자는 포인트의 위치를 변경하거나 포인트를 재선택하여 정합 결과를 수정하게 된다. 이와 같이, 종래 기술에 따르면 정합 및 수정의 계속되는 반복 과정으로 인하여 영상 정합에 사용자가 많은 시간을 소비하게 되며, 소비된 시간만큼 만족하는 결과를 얻을 수 없는 문제점이 있었다.In the image registration method provided by the conventional medical software, a user manually inputs a point that is a reference point for image registration, and image registration is performed based on this. According to such a conventional image registration method, since the user selects the reference point by roughly judging by the eye, the result is very inaccurate, so that the user's manual operation process is inevitably followed after image registration. That is, the user modifies the matching result by changing the position of the point or reselecting the point. As described above, according to the prior art, a user spends a lot of time in image registration due to the continuous iterative process of registration and correction, and there is a problem in that a satisfactory result cannot be obtained as much as the time spent.
또 다른 종래의 방법으로서, 구강 내 정합 기준으로 활용하기 위한 마커가 포함된 영상을 획득하고, 영상 내의 마커를 기준으로 이종 영상 촬영 장치로부터 획득된 영상을 정합하는 방법을 들 수 있으나, 이는 영상 획득시 환자의 구강 내에 정합을 위한 마킹을 수행하는 과정이 전제되어야 하므로 번거롭고, 환자에게도 불편함을 초래하는 문제점이 있었다.As another conventional method, there may be a method of acquiring an image including a marker for use as an intraoral registration standard, and registering an image obtained from a heterogeneous imaging device based on the marker in the image, but this is an image acquisition Since the process of performing marking for registration in the patient's oral cavity must be premised, it is cumbersome and causes inconvenience to the patient.
이와 같은 종래의 방법들은 영상에 포함되는 모든 버텍스들 간 거리를 비교하여 영상을 정합하기 때문에 영상 정합 속도를 저하시킬 뿐만 아니라, 버텍스들 간 거리를 비교하기 위한 시스템 부하가 커지는 문제점이 있다.Since these conventional methods match the images by comparing the distances between all vertices included in the image, there is a problem in that the image matching speed is reduced, and the system load for comparing the distances between the vertices is increased.
따라서, 별도의 마커의 이용이나 수동 조작의 번거로움 없이 빠른 속도 및 높은 정확도로 영상 정합을 자동으로 수행할 수 있는 방안이 요구된다.Accordingly, there is a need for a method capable of automatically performing image registration at a high speed and with high accuracy without the hassle of using a separate marker or manual manipulation.
본 발명은, 높은 정확도로 영상 정합을 자동으로 수행하여 사용자의 편의성을 증진시키고, 이에 수반하여 임플란트 계획에 소요되는 시간 단축 및 임플란트 계획의 정확성을 제고할 수 있는 치아 영상 정합 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention provides a dental image registration apparatus and method that can improve user convenience by automatically performing image registration with high accuracy, thereby reducing the time required for implant planning and improving the accuracy of implant planning. aim to
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned above can be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. There will be.
전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명은, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상을 정합하여 1차 정합 영상을 생성하는 제1 영상 정합부와, n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출하는 오차 산출부와, n차 정합 영상에 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성하는 가상 영상 생성부와, n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성하는 제2 영상 정합부를 포함하는 치아 영상 정합 장치를 제공한다.In order to solve the above problems, the present invention provides a first image matching unit for generating a first matched image by registering a first tooth image and a second tooth image, and n (here, n is an integer greater than or equal to 1) order matching An error calculator that calculates a matching error value for a plurality of vertices included in an image, a virtual image generator that generates a virtual image by applying a matching error value to an nth-order matched image, and an nth-order matched image and a virtual image Provided is a dental image matching device including a second image matching unit configured to generate an (n+1)th-order registered image by registration.
여기서, 제2 영상 정합부는 기준횟수까지 정합을 반복하여 상기 (n+1)차 정합 영상을 생성할 수 있다.Here, the second image matching unit may generate the (n+1)th-order registered image by repeating the registration up to a reference number of times.
또한, 제2 영상 정합부는 정합 오차값의 합이 기준값 이하가 될 때까지 정합을 반복하여 상기 (n+1)차 정합 영상을 생성할 수 있다.Also, the second image matching unit may generate the (n+1)th-order registered image by repeating registration until the sum of the matching error values is equal to or less than the reference value.
또한, 가상 영상 생성부는 n차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스의 위치를 정합 오차값만큼 이동시켜 가상 영상을 생성할 수 있다.Also, the virtual image generator may generate a virtual image by moving positions of a plurality of vertices included in the nth-order matched image by a matching error value.
또한, 본 발명의 치아 영상 정합 장치는, 제1 치아 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제1 특징점을 추출하고, 제2 치아 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제1 특징점과 대응하는 복수의 제2 특징점을 추출하는 특징 추출부를 더 포함할 수 있다.In addition, the dental image matching apparatus of the present invention extracts a plurality of first feature points from among a plurality of vertices included in a first tooth image, and corresponds to a plurality of first feature points among a plurality of vertices included in a second tooth image. It may further include a feature extraction unit for extracting a plurality of second feature points.
여기서, 제1 영상 정합부는 복수의 제1 특징점 및 제2 특징점 간 거리를 비교하여 제1 치아 영상 및 상기 제2 치아 영상을 정합할 수 있다.Here, the first image matching unit may compare the distances between the plurality of first feature points and the second feature points to match the first tooth image and the second tooth image.
또한, 본 발명의 치아 영상 정합 장치는, n차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제3 특징점을 추출하고, 가상 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제3 특징점과 대응하는 복수의 제4 특징점을 추출하는 특징 추출부를 더 포함할 수 있다.In addition, the dental image registration apparatus of the present invention extracts a plurality of third feature points from among a plurality of vertices included in an nth-order matched image, and includes a plurality of third feature points corresponding to a plurality of third feature points among a plurality of vertices included in the virtual image. It may further include a feature extraction unit for extracting the fourth feature point.
여기서, 제2 영상 정합부는 복수의 제3 특징점 및 제4 특징점 간 거리를 비교하여 n차 정합 영상 및 상기 가상 영상을 정합할 수 있다.Here, the second image matching unit may match the nth-order matched image and the virtual image by comparing distances between the plurality of third and fourth feature points.
또한, 본 발명의 치아 영상 정합 장치는, 상기 n차 정합 영상에 상기 정합 오차값을 색상 별로 구분하여 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.In addition, the dental image matching apparatus of the present invention may further include a display unit for displaying the matching error value by color in the nth-order matched image.
또한, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상은, 서로 다른 종류의 영상으로서 각각 CT 영상, 구강 스캔 영상 및 자기 공명 영상 중 어느 하나일 수 있다.Also, the first tooth image and the second tooth image are different types of images, and may be any one of a CT image, an oral scan image, and a magnetic resonance image, respectively.
또한, 본 발명은, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상을 정합하여 1차 정합 영상을 생성하는 단계와, n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출하는 단계와, n차 정합 영상에 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성하는 단계와, n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성하는 단계를 포함하는 치아 영상 정합 방법을 제공한다.In addition, the present invention provides a step of generating a first registered image by registering a first tooth image and a second tooth image, and matching of a plurality of vertices included in an nth order (where n is an integer greater than or equal to 1) a registered image The steps of calculating an error value, generating a virtual image by applying a matching error value to the nth-order matched image, and generating an (n+1)th-order registered image by registering the nth-order matched image and the virtual image. It provides a tooth image registration method comprising the.
본 발명에 따르면, 높은 정확도로 영상 정합을 자동으로 수행하여 사용자의 편의성을 증진시키고, 이에 수반하여 임플란트 계획에 소요되는 시간 단축 및 임플란트 계획의 정확성을 제고할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, there is an effect of improving user convenience by automatically performing image registration with high accuracy, thereby reducing the time required for implant planning and improving the accuracy of implant planning.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치의 주요 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제어부의 구체적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 정합부가 영상 정합하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 정합부가 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 이용하여 제1 및 제2 치아 영상을 정합하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오차 산출부가 산출한 정합 오차값을 표시부에 색상 별로 구분하여 표시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 가상 영상 생성부가 생성한 가상 영상을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제2 영상 정합부(154)에 의해 생성된 정합 영상을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view showing the main configuration of a dental image registration apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a detailed block diagram of a control unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a process of image registration by the first image matching unit according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram for explaining a method for the first image matching unit to register first and second tooth images using an Iterative Closest Point (ICP) algorithm according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing the matching error values calculated by the error calculator according to the color on the display unit according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram exemplarily illustrating a virtual image generated by a virtual image generator according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating a registered image generated by the second
8 is a view for explaining a tooth image registration method according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음을 유의해야 한다. 그리고 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. In this case, it should be noted that the same components in the accompanying drawings are indicated by the same reference numerals as much as possible. In addition, detailed descriptions of well-known functions and configurations that may obscure the gist of the present invention will be omitted.
본 발명의 실시예에 있어서, 각 구성 요소들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성 요소로 구성될 수 있으며, 각 구성 요소들이 수행하는 전기, 전자 및 기계적 기능들은 전자 회로, 집적 회로 및 ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.In an embodiment of the present invention, each component may be composed of one or more sub-components, and the electrical, electronic, and mechanical functions performed by each component may include electronic circuits, integrated circuits and ASICs (Application Specific Integrated Circuits). ) may be implemented with various known elements or mechanical elements, and may be implemented separately or two or more may be integrated into one.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치의 주요 구성을 나타낸 도면이다.1 is a view showing the main configuration of a dental image registration apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 표시부(130), 메모리(140) 및 제어부(150)를 포함하여 구성될 수 있다. 1 , the dental
통신부(110)는 영상 획득 장치(미도시) 및 서버(미도시) 등의 외부 장치와의 통신을 수행하여 치아 영상 데이터를 전송 하거나 받을 수 있다. 이를 위해, 통신부(110)는 5G(5th generation communication), LTE-A(long term evolution-advanced), LTE(long term evolution), 블루투스, BLE(bluetooth low energe), NFC(near field communication) 등의 무선 통신을 수행할 수 있고, 케이블 통신 등의 유선 통신을 수행할 수 있다.The
입력부(120)는 치아 영상 정합 장치(100)의 사용자의 입력에 대응하여, 입력 데이터를 발생시킨다. 입력부(120)는 적어도 하나의 입력 수단을 포함한다. 입력부(120)는 키보드(key board), 키패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패널(touch panel), 터치 키(touch key), 마우스(mouse), 메뉴 버튼(menu button) 등을 포함할 수 있다.The
표시부(130)는 치아 영상 정합 장치(100)의 동작에 따른 치아 영상 데이터를 표시한다. 표시부(130)는 액정 디스플레이(LCD; liquid crystal display), 발광 다이오드(LED; light emitting diode) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED; organic LED) 디스플레이, 마이크로 전자기계 시스템(MEMS; micro electro mechanical systems) 디스플레이 및 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함한다. 표시부(130)는 입력부(120)와 결합되어 터치 스크린(touch screen)으로 구현될 수 있다.The
메모리(140)는 치아 영상 정합 장치(100)의 동작 프로그램들을 저장한다. 구체적으로, 메모리(140)는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘과 같은 영상 정합 관련 알고리즘과, 3차원 영상 데이터에서 등가면(isosurface)을 추출하기 위한 마칭 큐브 알고리즘을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(140)는 영상 획득 장치 등으로부터 수신된 복수의 치아 영상 데이터를 저장할 수 있다. The
제어부(150)는 치아 영상을 정합하는 일련의 동작 과정을 수행한다.The
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제어부의 구체적인 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 정합부가 영상 정합하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.2 is a detailed block diagram of a control unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a diagram for explaining a process of image registration by the first image matching unit according to an embodiment of the present invention.
도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치(100)의 제어부(150)는, 제1 영상 정합부(151), 오차 산출부(152), 가상 영상 생성부(153) 및 제2 영상 정합부(154)를 포함하여 구성될 수 있다.As shown in FIG. 2 , the
도 3을 참조하면, 제1 영상 정합부(151)는 제1 치아 영상(a) 및 제2 치아 영상(b)을 정합하여 1차 정합 영상(c)을 생성한다. Referring to FIG. 3 , the first
여기서, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상은, 서로 다른 영상 촬영 장치를 통하여 획득되거나, 서로 다른 시점에서 획득되는 등의 원인으로 말미암아 서로 다른 좌표계 또는 해상도를 가지는 서로 다른 종류의 3차원 영상으로서 각각 CT(Computed Tomography) 영상, 구강 스캔(Oral Scan) 영상 및 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Image; MRI) 중 어느 하나일 수 있다. Here, the first tooth image and the second tooth image are different types of three-dimensional images having different coordinate systems or resolutions due to reasons such as being acquired through different imaging devices or acquired at different viewpoints, respectively. It may be any one of a computed tomography (CT) image, an oral scan image, and a magnetic resonance image (MRI).
도 3에는 제1 치아 영상(a)을 구강 스캔 영상으로 도시하였고, 제2 치아 영상(b)을 CT 영상으로 도시하였다. 3 shows a first tooth image (a) as an oral scan image, and a second tooth image (b) as a CT image.
여기서, CT 영상(b)은 구강 내의 치주 조직 중 치관(잇몸 외부로 나타난 치아 상부측), 치근(치조골과 결합되는 부분으로 잇몸 내부로 가려진 치아 하부측) 및 치조골 등의 내부 조직의 정보를 포함하고 있다. 즉, CT 영상(b)은 치아와 치조골에 대한 정보는 명확하게 나타날 수 있지만, 잇몸에 대한 정보는 정확하게 나타나지 못한다.Here, the CT image (b) includes information on internal tissues such as the crown (the upper side of the tooth that appears outside the gum) among the periodontal tissues in the oral cavity, the root (the lower side of the tooth that is hidden inside the gum as a part coupled with the alveolar bone), and the alveolar bone. are doing That is, in the CT image (b), information on teeth and alveolar bone may be clearly displayed, but information on gums may not be accurately displayed.
반면, 구강 스캔 영상(a)은 구강 내의 치주 조직 중 치관의 형상과 CT 영상(b)에서 명확히 나타나지 않은 치근 주변의 잇몸의 형상을 포함하고 있다. 즉, 구강 스캔 영상(b)은 치아의 치관 및 잇몸 등에 대한 정보는 명확하게 나타날 수 있지만, 잇몸 내측의 치근과 치조골에 대한 정보는 명확하게 나타나지 못한다.On the other hand, the oral scan image (a) includes the shape of the crown among the periodontal tissues in the oral cavity and the shape of the gum around the root, which is not clearly shown in the CT image (b). That is, in the oral scan image (b), information on the crown and gum of the tooth may be clearly displayed, but information on the root and alveolar bone inside the gum may not be clearly displayed.
임플란트 시술은 치조골의 골량, 골밀도 및 분포 등에 따른 치조골과 픽스츄어 간 배치 및 결합, 각 치아 사이 공간과 크라운(인공 치아)의 외형 및 배치 각도 등 내부적인 조건과 외부적인 조건을 함께 고려해야 하기 때문에, CT 영상(b)이나 구강 스캔 영상(a) 중 어느 하나를 이용하는 것보다는 이들 영상을 정합하여 사용할 때 더욱 정확하고 완성도 높은 시술을 제공할 수 있다. 즉, 치근 주변의 잇몸의 형상과 함께 그 내부의 치근과 치조골에 대한 형상 정보를 결합하여 임플란트 시술을 위한 종합적인 정보를 제공할 수 있다.Because implant surgery must consider both internal and external conditions, such as the placement and combination of alveolar bone and fixtures, the space between each tooth, and the appearance and placement angle of the crown (artificial tooth) according to the bone mass, bone density and distribution of the alveolar bone. Rather than using either a CT image (b) or an oral scan image (a), a more accurate and complete procedure can be provided when these images are matched and used. That is, it is possible to provide comprehensive information for implant surgery by combining the shape of the gum around the root and the shape information on the root and alveolar bone therein.
한편, 도면에는 도시하지 않았지만, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치(100)는 방향 정렬부(미도시) 및 전처리부(미도시)를 더 포함하여 구성될 수 있다.Meanwhile, although not shown in the drawings, the dental
여기서, 방향 정렬부(미도시)는 영상 정합에 앞서 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상이 동일한 방향을 향하도록 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상을 정렬한다.Here, the direction aligning unit (not shown) aligns the first tooth image and the second tooth image so that the first tooth image and the second tooth image face the same direction prior to image registration.
그리고, 전처리부(미도시)는 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상의 볼륨 공간에서 물체를 표현하는 단위 거리를 동일하게 구성함으로써, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상의 해상도를 일치시킨다. 그리고, 마칭 큐브 알고리즘(Marching Cube Algorithm)을 이용하여 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상의 복셀(Voxel) 정보를 버텍스(Vertex) 정보로 변환한다.In addition, the preprocessor (not shown) makes the resolutions of the first tooth image and the second tooth image identical by configuring the unit distance representing the object in the volume space of the first tooth image and the second tooth image to be the same. Then, the voxel information of the first tooth image and the second tooth image is converted into vertex information by using the Marching Cube Algorithm.
여기서, 마칭 큐브 알고리즘은 3차원 영상 데이터에서 등가면(isosurface)을 추출하기 위한 알고리즘으로서 해당 영상 기술 분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘이기 때문에 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.Here, since the marching cube algorithm is an algorithm for extracting an isosurface from 3D image data and is widely used in the image technology field, a detailed description thereof will be omitted.
본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 정합부(151)는 메모리(140)에 저장된ICP 알고리즘을 이용하여 제1 및 제2 치아 영상을 정합할 수 있다.The first
이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 영상 정합 장치(100)는, 제1 치아 영상(a)에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제1 특징점을 추출하고, 제2 치아 영상(b)에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제1 특징점과 대응하는 복수의 제2 특징점을 추출하는 특징 추출부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 여기서, 제1 및 제2 특징점들은 치아를 구성하는 버텍스들일 수 있다.To this end, the
제1 영상 정합부(151)는, 제1 및 제2 치아 영상 데이터를 오버랩(over lap) 시킨 후, 특징 추출부에 의해 추출된 복수의 제1 특징점 및 제2 특징점 간 거리를 비교하여 제1 치아 영상(a) 및 제2 치아 영상(b)을 정합할 수 있다.The first
여기서, 제1 영상 정합부(151)는 복수의 제1 특징점 및 제2 특징점 간 모든 거리의 합이 기준값 이하가 될 때까지 제1 치아 영상(a) 및 제2 치아 영상(b)의 정합을 반복할 수 있다.Here, the first
여기서, 기준값은 사용자에 의해 미리 설정될 수 있으며 목표로 하는 영상 정합 정확도에 따라 달라질 수 있다. 즉, 목표로 하는 영상 정합 정확도가 높을수록 기준 값은 작아지게 된다.Here, the reference value may be preset by a user and may vary according to a target image matching accuracy. That is, the higher the target image matching accuracy, the smaller the reference value.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 정합부가 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 이용하여 제1 및 제2 치아 영상을 정합하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a method for the first image matching unit to register the first and second tooth images using an Iterative Closest Point (ICP) algorithm according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 정합 과정이 반복되어 제1 특징점들(s1, s2, s3) 및 제2 특징점들(d1, d2, d3)간 거리가 충분히 작아지면, 제2 특징점들(d1, d2, d3)에 접한 평면에서 제1 특징점들(s1, s2, s3)까지 연장되는 연장선의 거리(l1, l2, l3)와, 상기 연장선 및 제2 특징점들(d1, d2, d3)의 수직 벡터의 거리가 작아지도록 정합 과정을 반복할 수 있다. Referring to FIG. 4 , when the distance between the first feature points s1 , s2 , and s3 and the second feature points d1 , d2 , and d3 is sufficiently small by repeating the matching process, the second feature points d1, d2, The distance l1, l2, l3 of the extension line extending from the plane tangent to d3) to the first feature points s1, s2, s3, and the vertical vector of the extension line and the second feature points d1, d2, d3 The matching process may be repeated to decrease the distance.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치(100)는, 제1 및 제2 치아 영상의 특징점들 간 거리만 비교하여 영상을 정합하기 때문에, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상에 포함된 모든 버텍스들 간 거리를 비교하여 영상을 정합하는 것 대비 영상 정합 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 모든 버텍스들 간 거리를 비교하기 위한 시스템 부하를 최소화할 수 있다.As described above, since the dental
오차 산출부(152)는, n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출하고, 이를 디퍼런스 맵(Difference Map)에 저장할 수 있다.The
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오차 산출부가 산출한 정합 오차값을 표시부에 색상 별로 구분하여 표시한 도면이다.5 is a view showing the matching error values calculated by the error calculator according to the color on the display unit according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 표시부(130)는, 디퍼런스 맵을 이용하여n차 정합 영상에 정합 오차값을 색상 별로 구분하여 표시할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the
여기서, 정합 오차값의 절대값이 낮을수록 제1 및 제2 치아 영상에 포함된 버텍스들간 서로 중첩이 잘 이루어진 것을 의미하며 정합도가 높다고 표현할 수 있다.Here, as the absolute value of the matching error value is lower, it means that the vertices included in the first and second tooth images overlap each other well, and it can be expressed that the degree of matching is high.
그리고, 정합 오차값의 절대값이 높을수록 1 및 제2 치아 영상에 포함된 버텍스들간 서로 어긋나게 중첩된 것을 의미하며 중첩도가 낮다고 표현할 수 있다.In addition, as the absolute value of the matching error value is higher, it means that the vertices included in the first and second tooth images overlap each other misalignedly, and it can be expressed that the degree of overlap is low.
즉, 정합 오차값이 0인 경우 중첩도는 가장 높으며, 중첩 오차값의 절대값 크기에 비례해 중첩도가 낮아진다고 표현할 수 있다.That is, when the matching error value is 0, the degree of overlap is the highest, and it can be expressed that the degree of overlap decreases in proportion to the absolute value of the overlap error value.
예를 들어, 중첩도는 제1 및 제2 치아 영상을 중첩하였을 때, 이들 영상 중 어느 일측 영상의 표면으로부터 타측 영상의 표면이 돌출되고 함몰된 정도를 의미한다.For example, the degree of overlap refers to a degree to which the surface of the other image protrudes and sinks from the surface of any one of these images when the first and second tooth images are overlapped.
여기서, 일측 영상의 표면보다 타측 영상의 표면이 돌출된 경우 중첩 오차값은 양수 값을 가지며, 일측 영상의 표면보다 타측 영상의 표면이 함몰될 경우 중첩 오차값은 음수 값을 가질 수 있다.Here, when the surface of the other image protrudes from the surface of the one image, the overlap error value may have a positive value, and when the surface of the other image is depressed rather than the surface of the one image, the overlap error value may have a negative value.
여기서, 중첩 오차값은 색상으로 표시되어 시술자가 영상 정합 과정을 용이하게 인식할 수 있으며, 영상 정합 결과에 대한 정확성을 직관적으로 판단할 수 있다.Here, the overlap error value is displayed in color so that the operator can easily recognize the image registration process, and can intuitively determine the accuracy of the image registration result.
예를 들어, 중첩 오차값 별 색상 테이블(도 5의 우측 테이블)을 참조하면, 구강 스캔 영상(a)의 표면이 CT 영상(b)의 표면 외측으로 돌출된 부분은 중첩 오차값이 음수 값을 가져 붉은색으로 표시되고, 구강 스캔 영상(a)의 표면이 CT 영상(b)의 표면 내측으로 함몰된 부분은 중첩 오차값이 양수 값을 가져 파란색으로 표시되며, 서로 정합이 잘 이루어진 부분은 중첩 오차값이 0으로 초록색으로 표시될 수 있다.For example, referring to the color table for each overlapping error value (the right table of FIG. 5), the overlapping error value is negative in the portion where the surface of the oral scan image (a) protrudes outside the surface of the CT image (b). It is displayed in red because the surface of the oral scan image (a) is recessed into the surface of the CT image (b), and the overlap error value has a positive value and is displayed in blue. An error value of 0 may be displayed in green.
가상 영상 생성부(153)는, n차 정합 영상에 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성한다.The
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 가상 영상 생성부가 생성한 가상 영상을 예시적으로 도시한 도면이다.6 is a diagram exemplarily illustrating a virtual image generated by a virtual image generator according to an embodiment of the present invention.
구체적으로, 가상 영상 생성부(153)는, n차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스의 위치를 정합 오차값만큼 이동시켜 가상 영상을 생성할 수 있다.Specifically, the
예를 들어, 도 5 및 도 6에 도시한 바와 같이, 어느 버텍스에 대한 정합 오차값이 0.041인 경우 이 버텍스의 위치를 0.041만큼 이동시킬 수 있고, 다른 버텍스들도 이와 마찬가지로 정합 오차값만큼 위치를 각각 이동시켜 가상 영상을 생성할 수 있다.For example, as shown in FIGS. 5 and 6 , when the matching error value for a vertex is 0.041, the position of this vertex can be moved by 0.041, and other vertices are similarly positioned by the matching error value. Each of them can be moved to create a virtual image.
제2 영상 정합부(154)는, n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성한다.The second
여기서, 전술한 특징 추출부(미도시)는, n차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제3 특징점을 추출하고, 가상 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제3 특징점과 대응하는 복수의 제4 특징점을 추출할 수 있다.Here, the above-described feature extraction unit (not shown) extracts a plurality of third feature points from among a plurality of vertices included in the nth-order matched image, and corresponds to a plurality of third feature points among a plurality of vertices included in the virtual image. A plurality of fourth feature points may be extracted.
그러면, 제2 영상 정합부(154)는 복수의 제3 특징점 및 제4 특징점 간 거리를 비교하여 n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합할 수 있다. 즉, 제2 영상 정합부(154)도 제1 영상 정합부(151)와 마찬가지로 ICP 알고리즘을 이용하여 n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합할 수 있다.Then, the second
제2 영상 정합부(154)는 기준횟수까지 정합을 반복하여 (n+1)차 정합 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 기준횟수는 사용자에 의해 미리 설정될 수 있으며 목표로 하는 영상 정합 정확도에 따라 달라질 수 있다. 즉, 영상 정합 횟수가 반복될수록 영상 정합 정확도는 향상되기 때문에, 목표로 하는 영상 정합 정확도가 높을수록 기준 횟수는 커지게 된다. 다만, 기준횟수를 너무 적게 설정하면 영상 정합 횟수가 증가되어 시스템 처리 속도가 늦어짐을 유의해야 한다.The second
이와 달리, 제2 영상 정합부(154)는 각 버텍스들에 대한 정합 오차값의 합이 기준값 이하가 될 때까지 정합을 반복하여 (n+1)차 정합 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 기준값은 사용자에 의해 미리 설정될 수 있으며 목표로 하는 영상 정합 정확도에 따라 달라질 수 있다. 즉, 기준값이 0에 가까울수록 영상 정합 정확도는 향상되기 때문에, 목표로 하는 영상 정합 정확도가 높을수록 기준값은 커지게 된다. 다만, 기준값을 너무 작게 설정하면 영상 정합 횟수가 증가되어 시스템 처리 속도가 늦어짐을 유의해야 한다.Alternatively, the second
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제2 영상 정합부(154)에 의해 생성된 정합 영상을 도시한 도면이다.7 is a diagram illustrating a registered image generated by the second
도 5 및 도 7을 비교해 보면, 제1 영상 정합부(151)에 의해 생성된 정합 영상(도 5 참조) 보다 제2 영상 정합부(154)에 의해 생성된 정합 영상(도 7 참조)이 더 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 즉, 정합도가 비교적 높음을 나타내는 초록색 부분이 도 5의 정합 영상 보다 도 7의 정합 영상에 더 많이 나타나 있음을 확인할 수 있다.Comparing FIGS. 5 and 7 , the registered image (see FIG. 7 ) generated by the second image matching unit 154 (see FIG. 7 ) is larger than the registered image (see FIG. 5 ) generated by the first
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 장치(100)는, 높은 정확도로 영상 정합을 자동으로 수행하여 사용자의 편의성을 증진시키고, 이에 수반하여 임플란트 계획에 소요되는 시간 단축 및 임플란트 계획의 정확성을 제고할 수 있다.As such, the dental
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 방법을 설명하기 위한 도면이다.8 is a view for explaining a tooth image registration method according to an embodiment of the present invention.
이하 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 방법을 설명하되 전술한 내용과 중복된 내용에 대해서는 생략하겠다.Hereinafter, a tooth image registration method according to an embodiment of the present invention will be described, but the content overlapping with the above will be omitted.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 방법은, 먼저, 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상을 정합하여 1차 정합 영상을 생성한다. 다음, n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출한다. 다음, n차 정합 영상에 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성한다. 다음, n차 정합 영상 및 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성한다.Referring to FIG. 8 , in the tooth image registration method according to an embodiment of the present invention, first, a first tooth image and a second tooth image are registered to generate a first registration image. Next, a matching error value for a plurality of vertices included in the nth order (where n is an integer greater than or equal to 1) matched image is calculated. Next, a virtual image is generated by applying a matching error value to the nth-order matched image. Next, an (n+1)-order registered image is generated by registering the nth-order registered image and the virtual image.
이와 같은 정합 과정을 기준횟수까지 반복하여 (n+1)차 정합 영상을 생성할 수 있으며, 이와 달리, 정합 과정을 각 버텍스들에 대한 정합 오차값의 합이 기준값 이하가 될 때까지 반복하여 (n+1)차 정합 영상을 생성할 수도 있다. By repeating this registration process up to a reference number of times, an (n+1)-order matched image can be generated. On the other hand, by repeating the registration process until the sum of the matching error values for each vertex becomes less than or equal to the reference value ( An n+1) order matched image may be generated.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 치아 영상 정합 방법은, 높은 정확도로 영상 정합을 자동으로 수행하여 사용자의 편의성을 증진시키고, 이에 수반하여 임플란트 계획에 소요되는 시간 단축 및 임플란트 계획의 정확성을 제고할 수 있다.As such, the dental image registration method according to an embodiment of the present invention improves user convenience by automatically performing image registration with high accuracy, thereby reducing the time required for implant planning and improving the accuracy of implant planning. can do.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.On the other hand, the embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely presented as specific examples to easily explain the technical contents of the present invention and help the understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention. That is, it will be apparent to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains that other modified examples can be implemented based on the technical spirit of the present invention.
100: 치아 영상 정합 장치 151: 제1 영상 정합부
110: 통신부 152: 오차 산출부
120: 입력부 153: 가상 영상 생성부
130: 표시부 154: 제2 영상 정합부
140: 메모리
150: 제어부100: tooth image matching device 151: first image matching unit
110: communication unit 152: error calculation unit
120: input unit 153: virtual image generation unit
130: display unit 154: second image matching unit
140: memory
150: control unit
Claims (11)
n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출하는 오차 산출부;
상기 n차 정합 영상에 상기 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성하는 가상 영상 생성부; 및
상기 n차 정합 영상 및 상기 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성하는 제2 영상 정합부
를 포함하는 치아 영상 정합 장치.
a first image matching unit configured to generate a first matched image by registering the first tooth image and the second tooth image;
an error calculator configured to calculate a matching error value for a plurality of vertices included in an nth-order matched image (where n is an integer greater than or equal to 1);
a virtual image generator for generating a virtual image by applying the matching error value to the nth-order matched image; and
A second image matching unit generating an (n+1)th-order registered image by registering the nth-order registered image and the virtual image
A dental image matching device comprising a.
상기 제2 영상 정합부는
기준횟수까지 정합을 반복하여 상기 (n+1)차 정합 영상을 생성하는
치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
The second image matching unit
Repeating registration up to a reference number of times to generate the (n+1)th order registered image
Tooth image matching device.
상기 제2 영상 정합부는
상기 정합 오차값의 합이 기준값 이하가 될 때까지 정합을 반복하여 상기 (n+1)차 정합 영상을 생성하는
치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
The second image matching unit
Repeating registration until the sum of the matching error values is less than or equal to a reference value to generate the (n+1)th order registered image
Tooth image matching device.
상기 가상 영상 생성부는
상기 n차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스의 위치를 상기 정합 오차값만큼 이동시켜 상기 가상 영상을 생성하는
치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
The virtual image generator
generating the virtual image by moving positions of a plurality of vertices included in the nth-order matched image by the matching error value
Tooth image matching device.
상기 제1 치아 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제1 특징점을 추출하고, 상기 제2 치아 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제1 특징점과 대응하는 복수의 제2 특징점을 추출하는 특징 추출부
를 더 포함하는 치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
Extracting a plurality of first feature points from among a plurality of vertices included in the first tooth image, and extracting a plurality of second feature points corresponding to a plurality of first feature points from among a plurality of vertices included in the second tooth image extractor
A tooth image matching device further comprising a.
상기 제1 영상 정합부는
상기 복수의 제1 특징점 및 제2 특징점 간 거리를 비교하여 상기 제1 치아 영상 및 상기 제2 치아 영상을 정합하는
치아 영상 정합 장치.
6. The method of claim 5,
The first image matching unit
matching the first tooth image and the second tooth image by comparing the distances between the plurality of first feature points and the second feature points
Tooth image matching device.
상기 n차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 복수의 제3 특징점을 추출하고, 상기 가상 영상에 포함된 복수의 버텍스 중 상기 복수의 제3 특징점과 대응하는 복수의 제4 특징점을 추출하는 특징 추출부
를 더 포함하는 치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
Extracting a plurality of third feature points from among a plurality of vertices included in the nth-order matched image, and extracting a plurality of fourth feature points corresponding to the plurality of third feature points from among a plurality of vertices included in the virtual image part
A tooth image matching device further comprising a.
상기 제2 영상 정합부는
상기 복수의 제3 특징점 및 제4 특징점 간 거리를 비교하여 상기 n차 정합 영상 및 상기 가상 영상을 정합하는
치아 영상 정합 장치.
8. The method of claim 7,
The second image matching unit
and comparing the distances between the plurality of third and fourth feature points to match the nth-order matched image and the virtual image.
Tooth image matching device.
상기 n차 정합 영상에 상기 정합 오차값을 색상 별로 구분하여 표시하는 표시부를 더 포함하는 치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
The dental image matching apparatus further comprising a display unit for displaying the matching error value by color on the n-th matched image.
상기 제1 치아 영상 및 제2 치아 영상은
서로 다른 종류의 영상으로서 각각 CT 영상, 구강 스캔 영상 및 자기 공명 영상 중 어느 하나인
치아 영상 정합 장치.
The method of claim 1,
The first tooth image and the second tooth image are
It is a different type of image, and each one of a CT image, an oral scan image, and a magnetic resonance image.
Tooth image matching device.
오차 산출부가 n(여기서, n은 1 이상의 정수)차 정합 영상에 포함된 복수의 버텍스에 대한 정합 오차값을 산출하는 단계;
가상 영상 생성부가 상기 n차 정합 영상에 상기 정합 오차값을 적용하여 가상 영상을 생성하는 단계; 및
제2 영상 정합부가 상기 n차 정합 영상 및 상기 가상 영상을 정합하여 (n+1)차 정합 영상을 생성하는 단계
를 포함하는 치아 영상 정합 방법.
generating, by a first image matching unit, a first matched image by matching the first tooth image and the second tooth image;
calculating, by an error calculator, matching error values for a plurality of vertices included in an nth-order matched image (where n is an integer greater than or equal to 1);
generating a virtual image by applying, by a virtual image generator, the matching error value to the nth-order matched image; and
generating an (n+1)th-order registered image by a second image matching unit registering the nth-order registered image and the virtual image
A tooth image registration method comprising a.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190076245A KR102267488B1 (en) | 2019-06-26 | 2019-06-26 | Apparatus And Method For Dental Image Registration |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190076245A KR102267488B1 (en) | 2019-06-26 | 2019-06-26 | Apparatus And Method For Dental Image Registration |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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