Dental Computer-Aided Design (CAD) systems have been intensively introduced for the digital dentistry in recent years. As basic digital models, volumetric computed tomography (CT) images or optical surface scan data are used in most dental fields. In many cases including orthodontics, complete teeth models are required for the diagnosis, planning and treatment purposes. However, there are still difficulties to obtain digital teeth models automatically due to the defects of data such as missing regions in the interstices between two teeth in the scanned mesh or partial volume effect and metal artifacts of CT images. In addition, the automatic segmentation itself is not trivial task with single data type. Moreover each data type has limitations such as missing of root part in the scanned mesh and low resolution with CT images. To overcome these drawbacks using a single data type, I introduce a novel modeling approach combining dental CT images and an optical scanned surface. First, correspondence pairs between two difference data are determined based on their spatial relationship. The pairs are used to define the co-segmentation energy by introducing similarity and dissimilarity terms between corresponding pairs. Efficient global optimization can be performed by formulating a graph-cut problem to find the segmentation result that minimizes the energy. The result obtained by co-segmentation shows better capability to distinguish gingival contours and interstice regions. Metal artifacts of CT images can be treated in the same framework. After classifying crown and root regions with each set of data, complete individual teeth are obtained by merging the two different data sets. The advancing front method is successfully applied for the merging purpose considering the signed distance from the root surface of the CT to the crown boundary of the surface mesh. The resulting teeth models have detailed geometries obtained from optical scanned surface and accurate interstice regions recovered from volumetric data. In addition, the suggested merging approach makes it possible to obtain complete teeth models with incomplete CT data with metal artifacts.
최근 몇 년 동안 치과 분야에는 digital dentistry를 위한 dental CAD system의 도입이 활발하게 이루어 지고 있다. 치아 교정 수술 분야에서도 진단 및 수술 계획과 수술 계획을 바탕으로 한 교정 장치 제작 등에 CT 볼륨 데이터와 optical surface scan 데이터가 활용되고 있다. 교정 분야의 진단 및 치료, 수술 계획을 위해서는 완전한 치아 모델을 필요로 한다. 하지만 optical surface scan 데이터는 치아와 잇몸의 의해 측정이 되지 못하는 occlusion 영역이 존재하며, metal artifact가 존재하는 CT 볼륨 데이터에서도 치아 형상 획득에 어려움이 있다. 또한 optical surface scan 데이터에서 치아와 잇몸을 분할 하는 문제도 쉬운 일이 아니다. 그리고 optical scan 데이터는 치근 형상이 존재하지 않으며 CT 볼륨 데이터는 low resolution으로 인해 정밀한 치아 모델을 생성하지 못하는 제약이 있다. 어느 한 종류의 데이터를 이용한 치아 모델링에서의 이러한 제약과 어려움을 극복하기 위해서 본 연구에서는 optical scan surface 데이터와 볼륨 데이터를 결합한 치아 모델링 방법을 제안한다. 먼저 optical scan surface 데이터와 볼륨 데이터 사이의 spatial relationship에 기반한 correspondence pair 집합을 생성한다. 그러면 correspondence pair 사이의 similarity와 dissimilarity를 이용하여 co-segmentation energy를 정의하고 이러한 energy를 최소화하는 co-segmentation model을 만들 수 있다. co-segmentation model은 graph-cut problem으로 변환하여 효율적으로 energy를 최소화하는 segmentation 결과를 찾는 global optimization이 가능하다. 본 연구에서 제안하는 co-segmentation은 기존의 치아 segmentation 방법보다 정확하게 치아와 잇몸 사이 및 치아와 치아 사이의 영역을 분리할 수 있고 artifact를 가진 CT 볼륨데이터도 동일한 framework에서 적용될 수 있다. 두 데이터로부터 크라운과 치근 영역을 각각 분할한 후에는 이를 merging하여 완전한 개별 치아 모델을 생성할 수 있다. Optical scan 데이터의 크라운 경계와 볼륨 데이터의 치근 영역 사이의 signed distance를 고려하여 자연스럽게 결합된 완전한 치아 모델을 생성하기 위해 advancing front method를 사용한다. 결과로서 얻어지는 치아 모델은 optical scan 데이터로부터 얻어진 정밀한 크라운 형상을 가지며 occlusion에 의해서 측정 되지 못한 크라운 영역이 볼륨 데이터를 이용하여 실제 치아 형상과 일치하도록 복원된다. 또한 이러한 결합 방법은 artifact가 존재하는 볼륨 데이터에서도 완전한 치아 모델의 획득을 가능하게 해 준다.
