Panoramic dental radiographs have been widely used for mass examinations due to the fast speed and lower radiation exposure compared to full-mouth intraoral radiographs. Panoramic radiographs provide a reference for the potential position and orientation of all teeth and alveolar bone, thus provide good information for identifying individual teeth or distinguishing regions. Teeth segmentation of panoramic dental radiographs is critical for patients’ treatment planning and treatment, such as implant planning and surgery. Accurate teeth segmentation requires correct boundaries of each tooth and those prerequisite boundaries are manually obtained from dentists or experts. However, this process is time-consuming and exhausting, so fully automatic instance teeth segmentation, which can be done efficiently without labeled ground truth images, is desirable. First, panoramic dental radiographs from three different sources were pre-processed by multi-frequency processing to obtain the image information of each frequency. Next, each image was normalized according to the reference dataset to minimize image discrepancies. Reference panoramic dental radiographs with corresponding manual teeth masks were trained in U-Net to test panoramic dental radiographs from three different sources. The proposed normalization method provided a solution to image texture discrepancies between panoramic dental radiographs from different sources to generate accurate instance teeth segmentation masks. This study can further be used for teeth classification where accurate instance teeth segmentation is also required.
파노라마 치아 방사선 촬영은 구강 내 방사선 촬영에 비해 빠른 속도와 낮은 방사선 피폭으로 인해 치아 검사에 널리 사용되어 왔다. 파노라마 치아 방사선 영상은 모든 치아와 치조골의 위치와 방향에 대한 참조를 제공하므로 개별 치아 또는 구별 영역을 식별하는 데 정보를 제공한다. 파노라마 치아 방사선 영상의 치아 분할은 임플란트 계획 및 수술과 같은 환자의 치료 계획을 수립하는데에 매우 중요하다. 정확한 치아 분할을 위해서는 각 치아의 정확한 경계가 필요하며 치과의사나 전문가가 손으로 직접 각 경계를 그리게 된다. 그러나 이 과정은 시간이 많이 걸리고 소모적이므로 이미 분활된 실측 이미지 없이 효율적으로 수행할 수 있는 완전 자동 치아 분할이 바람직하다. 먼저, 세 가지 다른 소스의 파노라마 치아 방사선 영상을 다중 주파수 처리로 전처리하여 각 주파수의 이미지 정보를 얻는다. 다음으로, 영상 불일치를 최소화하기 위해 각 영상을 참조 데이터 세트에 따라 정규화한다. 치아 분할 마스크가 이미 있는 참조 데이터 세트는 세 가지 다른 소스에서의 파노라마 치아 방사선 영상을 테스트하기 위해 U-Net에서 훈련되었다. 제안된 정규화 방법은 정확한 치아 분할 마스크를 생성하기 위해 서로 다른 소스의 파노라마 치아 방사선 영상 간의 영상 텍스처 불일치에 대한 해결책을 제공했다. 이 연구는 정확한 치아 분할이 필요한 치아 분류에도 사용될 수 있다.
