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자동 영상 분할과 모델 형성 서버에서 수행되는 자동 의료영상 분할에 의한 피부 및 하악골의 3차원 모델 형성 방법에 있어서, (a) 얼굴의 수평면에 대한 2차원 영상들의 집합인 3차원 의료 영상 데이터를 수신하는 단계;(b) 상기 3차원 의료 영상 데이터의 명암의 분포를 기초로 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램을 기초로, 상기 얼굴에 대한 상기 3차원 의료 영상 데이터를 적어도 하나의 부분 영역으로 구분된 다중영역으로 분할하는 단계;(c) 상기 얼굴에 대한 다중영역에서 상기 얼굴 이외의 부분을 제거하여 상기 얼굴 부분만 추출하고, 상기 얼굴 부분의 피부 영역을 추출하는 단계;(d) 상기 얼굴의 수평면에 대한 2차원 영상들 각각에서, 레벨 셋 함수 기반의 액티브 컨투어 방법을 이용하는 2차원 세부분할기법을 통하여, 하악골을 추출하는 단계; 및(e) 상기 추출된 피부 영역 및 하악골을 이용하여 3차원 모델로 재구성하는 단계를 포함하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 명암의 범위를 소정의 계급으로 나누고, 상기 얼굴에 대한 상기 3차원 의료 영상 데이터에서 상기 각 계급에 해당하는 명암을 가진 픽셀의 개수를 산출하여 상기 명암 히스토그램을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 명암 히스토그램에서 AGMC기법을 이용하여 특정 기준을 충족하는 피크를 가지는 부분 영역을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제3항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 부분 영역의 명암 히스토그램의 평균 값을 기초로 상기 3차원 의료 영상 데이터를 다중영역으로 분할하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 다중영역의 라벨 값에 따라 상기 다중영역을 이진화하여 얼굴 후보 영역을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제5항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 얼굴 후보 영역의 크기를 기초로 설정된 반지름 값 또는 기 설정된 반지름 값을 가지는 원형구조원소를 이용하여 상기 얼굴 후보 영역을 침식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제6항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 얼굴 후보 영역의 중심으로부터 좌우로 기 설정된 길이만큼 떨어진 위치까지 침식 영역을 제한하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제7항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 침식 영역과 공통되는 부분이 있는 연결 성분을 추출하고 상기 원형구조원소를 이용하여 팽창하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 2차원 영상들 중 샘플 영상을 선택하고, 상기 샘플 영상에 대한 분할 결과인 상기 샘플 영상에서의 하악골을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제9항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 샘플 영상의 분할 결과에 대한 컨투어를 기초로 상기 샘플 영상의 다음 또는 이전 영상의 초기 컨투어를 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제10항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 초기 컨투어 내부의 하악골에 대한 명암 정보를 기초로 상기 하악골의 명암을 강조하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제11항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 초기 컨투어가 이동하여 상기 하악골의 경계에 닿으면 컨투어의 이동을 중단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제12항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 컨투어가 상기 컨투어의 내부와 외부의 국소적 명암 평균값 및 상기 컨투어의 곡률을 기초로 이동하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (e) 단계는서피스 렌더링 알고리즘을 이용하여 3차원 모델로 재구성하는 단계; 및HC-라플라시안 알고리즘을 이용하여 상기 3차원 모델의 표면을 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제1항에 있어서, 상기 3차원 의료 영상 데이터는CBCT 영상 데이터인 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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제1항에 있어서, 상기 분할된 다중영역은상기 다중영역의 명암에 따라 라벨링되어 있는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할에 의한 3차원 모델 형성 방법
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자동 의료영상 분할에 의한 피부 및 하악골의 3차원 모델 형성 방법을 수행하는 자동 영상 분할과 모델 형성 서버에 있어서,얼굴의 수평면에 대한 2차원 영상들의 집합인 3차원 의료 영상 데이터를 수신하는 영상 데이터 수신부;상기 3차원 의료 영상 데이터의 명암의 분포를 기초로 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램을 기초로, 상기 얼굴에 대한 상기 3차원 의료 영상 데이터를 적어도 하나의 부분 영역으로 구분된 다중영역으로 분할하는 다중영역 분할부;상기 얼굴에 대한 다중영역에서 상기 얼굴 이외의 부분을 제거하여 상기 얼굴 부분만 추출하고, 상기 얼굴 부분의 피부 영역을 추출하는 피부 세부분할 모듈, 및 상기 얼굴의 수평면에 대한 2차원 영상들 각각에서, 레벨 셋 함수 기반의 액티브 컨투어 방법을 이용하는 2차원 세부분할기법을 통하여, 하악골을 추출하는 하악골 세부 분할 모듈을 포함하는 목적영역 분할부; 및상기 추출된 피부 영역 및 하악골을 이용하여 3차원 모델로 재구성하는 3차원 재구성부를 포함하는 자동 영상 분할과 모델 형성 서버
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제17항에 있어서, 상기 다중영역 분할부는상기 3차원 의료 영상 데이터에 대한 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램에서 특정 기준을 충족하는 피크를 가지는 부분 영역의 명암 히스토그램의 평균 값을 기초로, 상기 3차원 의료 영상 데이터를 다중영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할과 모델 형성 서버
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제17항에 있어서, 상기 피부 세부 분할 모듈은상기 다중영역에서 얼굴 후보 영역을 구하고, 상기 얼굴 후보 영역의 크기를 기초로 원형구조원소를 이용하여 상기 얼굴 후보 영역을 침식하고, 상기 얼굴 후보 영역의 길이를 기초로 침식 영역을 제한하고, 상기 침식영역과 공통되는 부분이 있는 연결 성분을 추출하고 상기 원형구조원소를 이용하여 팽창하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할과 모델 형성 서버
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제17항에 있어서, 상기 하악골 세부 분할 모듈은상기 2차원 영상들 중 샘플 영상의 분할 결과에 대한 컨투어를 기초로 상기 샘플 영상의 다음 또는 이전 영상을 세부분할하여 하악골을 추출하는 것을 특징으로 하는 자동 영상 분할과 모델 형성 서버
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제1항 내지 제16항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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