CBCT画像に基づく歯髄腔領域抽出のためのセグメンテーション法

CBCT image based segmentation method for tooth pulp cavity region extraction.

抄録

目的:

コーンビームCT）画像から歯髄腔領域をセグメンテーションする方法を提案し，抽出プロセスを効率化し，さらなる研究のために信頼性の高い結果を生成することを目的とした．

OBJECTIVES:: A method was proposed to segment the tooth pulp cavity region in cone beam CT) images, which aimed to make the extraction process more efficient and generate more reliable results for further research.

方法:

10名の患者から50歯のコーンビームCT画像を無作為に収集した。すべてのスライス画像は、2人の医師が手作業で歯髄腔領域を描出したものである。前処理段階で必要なガンマ変換を行った後、グレースケール、近傍平均グレースケール、勾配の3種類の画像情報を融合し、逆クロスエントロピーアルゴリズムの平面切片ヒストグラムを用いて最適なセグメンテーション閾値を探索した。最適な閾値により2値化が行われ、スライス画像中の歯髄腔領域が抽出された。平均非合致率( )を評価基準として、グランドトゥルースと比較した定性的・定量的解析を行った。このセグメンテーション法の安定性を検証するために、独立した繰り返し実験を行った。

METHODS:: Cone beam CT images of 50 teeth from 10 patients were randomly collected with the help of Peking University Hospital of Stomatology. All slice images have a ground truth tooth pulp cavity region delineated by two doctors manually. After necessary gamma transform in pre-processing stage, three kinds of information in an image such as greyscale, neighbour average greyscale and gradient were fused to search an optimal segmentation threshold by using plane intercept histogram of reciprocal cross entropy algorithm. With the optimal threshold, binarization was conducted and the tooth pulp cavity regions in slice images can be extracted. Qualitative and quantitative analyses compared to ground truth are involved with the evaluation criterion of average non-coincidence rate ( ). Independent repeated experiments were carried out to test the stability of this segmentation method.

結果:

正確で完全なセグメンテーション結果が得られた。提案手法は、ほとんどの場合において最も低い値に達し、逆クロスエントロピー法、能動輪郭ベース法、領域成長法、レベルセット法などの他の一般的なセグメンテーション手法と比較して、様々な干渉に対してより競争力のあるロバスト性を有する。定量的分析により、この手法の有効性が検証された。

RESULTS:: Accurate and complete segmentation results are obtained. The proposed method reaches the lowest values in most cases and owns more competitive robustness under various interferences compared with the other popular segmentation methods like reciprocal cross entropy method, active contour-based method, region growing method and level set method. Quantitative analysis verified the effectiveness of this method.

結論:

提案手法は、歯から歯髄腔領域を効率的に抽出できる。本手法のセグメンテーション結果は、異なる環境下における他の一般的な手法と比較してより正確であり、その後の応用に用いることができる。

CONCLUSIONS:: The proposed method can extract tooth pulp cavity regions from teeth efficiently. The segmentation results of this method are more accurate compared to other popular methods under different circumstances and can be used for subsequent applications.