치과용 Cone-beam CT 영상 분석 혁신적 이미지 처리 기법 연구

1. 서론

치과용 Cone-beam CT(CBCT) 영상 분석은 최근 치과 진료의 질적 향상에 있어 매우 중요한 요소로 자리 잡았다. CBCT는 기존의 파노라마 촬영에 비해 3차원 영상 획득이 가능하고 방사선 피폭량이 훨씬 적다는 장점을 가지고 있다. 이를 통해 보다 정밀한 진단과 효과적인 치료 계획 수립이 가능해졌다. 하지만 CBCT 영상은 고해상도임에도 불구하고, 다양한 조직의 복잡한 구조와 높은 데이터 용량으로 인해 자동 분석에 어려움이 존재한다. 노이즈와 인공물이 영상에 존재하며, 치아와 잇몸, 턱뼈 등 다양한 조직 간의 명암 차이가 크기 때문에 정확한 영역 분할과 특징 추출이 어렵다. 특히 작은 해부학적 구조물의 식별과 측정은 전문가의 숙련된 눈과 시간을 필요로 하며, 이는 진료의 효율성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 따라서 CBCT 영상 분석의 정확성과 효율성을 높이는 혁신적인 이미지 처리 기법의 개발이 절실히 필요하다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고, 그 효과를 다각적으로 검증한다. 개발된 알고리즘을 통해 보다 정확한 진단과 효율적인 치료 계획 수립을 지원하고, 궁극적으로 환자의 치료 만족도…