KR20200023703A - 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치 - Google Patents

교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따라 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치가 제공된다. 상기 방법은, 수진자의 치과 영상을 획득하는 단계; 및 상기 치과 영상으로부터 계측점 검출 모듈을 이용하여 교정 진단을 위한 복수의 계측점(landmark) 중 적어도 일부를 검출하는 단계를 포함하고, 상기 계측점은 교정 진단을 위해 요구되는 안면 골격, 치아 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점이며, 상기 계측점 검출 모듈은 인공 신경망(artificial neural network)에 기초한 기계 학습 모듈을 포함할 수 있다.

Description

교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치{DENTAL IMAGE ANALYZING METHOD FOR ORTHODONTIC DAIGNOSIS AND APPARATUS USING THE SAME}
본 발명은 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 기계 학습 모듈을 통해 치과 영상으로부터 교정 진단을 위한 복수의 계측점을 정확하고 신속하게 검출 가능한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 발명이다.
일반적으로 교합이란 입을 다물었을 때 상악 및 하악의 치아가 서로 맞물리는 상태를 의미한다. 그리고, 부정교합이란 어떤 원인에 의해 상기 치아의 배열이 가지런하지 않거나 상하악의 맞물림 상태가 정상의 위치를 벗어나서 기능적, 심미적으로 문제가 되는 부정확한 교합관계를 의미한다.
여기서, 상기 부정교합의 원인은 유전적인 영향이 큰 것으로 알려져 있으나 치아의 모양이나 크기의 문제, 환경적 영향, 좋지 않은 습관, 잘못된 자세 및 치아우식증과 같은 선천성 장애 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있다.
부정교합이 발생하면, 치열이 가지런하지 않아 치아 사이에 음식물 찌꺼기가 남아 있기 쉽다. 또한, 정확한 칫솔질로 청결하게 관리하는 것도 쉽지 않기 때문에 구강 내 치태가 증가하게 되어 치아우식증이나 잇몸 염증 등 잇몸 질환으로 진행되기 쉽다. 더욱이, 정상치열에서 많이 벗어난 치아가 있거나 턱의 위치가 비정상이라면 외부에서 충격이 가해질 때 치아 파절 등 치아에 손상이 가해질 가능성도 크다.
이에, 부정교합을 치료하기 위해 교정 치료가 수행된다. 여기서, 치열 교정 치료는 치아가 외력을 받으면 이동하는 성질을 이용한다. 교정 치료는 원인이나 치료 시기에 따라 다양한 장치와 방법을 이용할 수 있으며, 예컨대, 위아래 턱뼈의 발육을 억제하거나 증진시키는 장치나 치아를 원하는 위치로 서서히 이동시키는 장치 등으로 분류될 수 있다.
이러한 교정 치료를 환자에 적합하게 수행하기 위해서는 환자의 얼굴형에 대한 판단이 우선되어야 한다. 이러한 얼굴형 판단(즉, 교정 진단)을 위해 도 1에 도시되는 세팔로 분석(cephalometric analysis) 방법이 주로 이용되고 있다.
이러한 세팔로 분석은 안면 골격, 치아, 얼굴 윤곽 등의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점을 이용하여 교정 치료를 위한 얼굴형을 판단하는 방법으로서, 종래에는 교정 치료가 필요한 환자의 두부 방사선 영상(cephalogram)을 보면서 교정의가 직접 수작업으로 자신이 필요한 기준점을 마크하고, 기준점을 잇는 직선들의 상대 각도 등에 기초하여 환자의 얼굴형을 판단하였다.
그러나, 이러한 종래 방식은 교정의가 자신의 학풍 등을 기초로 필요한 기준점을 임의 마크하는 방식이기 때문에 얼굴형 판단을 위해 사용하는 기준점이 교정의 별로 상이하게 됨으로써 기준점의 표준화 및 공유가 어렵고, 다수의 기준점을 교정의가 일일이 수작업으로 마크해야 하기 때문에 시간이 많이 소요되며, 교정의의 숙련도에 따라 정확도에 대한 편차 발생한다는 문제점을 가지고 있었다.
따라서, 종래의 이러한 문제점을 해결하기 할 수 있는 교정 진단용 치과 영상 분석 방법이 요구된다.
본 발명은 상기 문제점들을 해결하기 위해서 안출된 것으로서, 본 발명은 기계 학습 모듈을 통해 치과 영상으로부터 교정 진단을 위한 복수의 계측점을 정확하고 신속하게 검출 가능한 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법 및 이를 이용한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따라 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법이 제공된다. 상기 방법은, 수진자의 치과 영상을 획득하는 단계; 및 상기 치과 영상으로부터 계측점 검출 모듈을 이용하여 교정 진단을 위한 복수의 계측점(landmark) 중 적어도 일부를 검출하는 단계를 포함하고, 상기 계측점은 교정 진단을 위해 요구되는 안면 골격, 치아 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점이며, 상기 계측점 검출 모듈은 인공 신경망(artificial neural network)에 기초한 기계 학습 모듈을 포함할 수 있다.
바람직하게는, 누적된 복수의 비교 치과 영상을 포함하는 학습데이터로부터 상기 기계 학습 모듈을 학습시키는 단계를 더 포함하고, 상기 비교 치과 영상은 전문의에 의해 상기 계측점이 판독된 다른 수진자의 치과 영상일 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 치과 영상은 두부 방사선 촬영 영상(cephalogram)일 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계에서, 상기 계측점 검출 모듈은 단일 합성곱 망(single convolution network)에 기초하여 상기 복수의 계측점을 검출할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계는, 상기 복수의 계측점 각각에 대응하는 개별 해부학적 특징 중 적어도 일부가 존재하는 것으로 예측되는 복수의 경계 박스(boundary box)를 검출하는 단계; 및 상기 검출된 경계 박스 중 적어도 일부 각각에 대하여, 내부에 포함되는 소정의 지점을 상기 계측점으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계는, 상기 수신된 치과 영상을 리사이징(resizing)하는 단계를 더 포함하고, 상기 검출하는 단계는, 상기 리사이징된 치과 영상을 기초로 수행될 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계는, 상기 경계 박스 각각에 대하여 상기 개별 해부학적 특징의 존재 확률을 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 결정하는 단계는, 하나의 개별 해부학적 특징에 대하여 복수의 경계 박스가 검출되는 경우, 상기 존재 확률에 기초하여 상기 하나의 개별 해부학적 특징에 대응하는 복수의 경계 박스 중 하나를 필터링하는 단계; 및 상기 필터링된 경계 박스에 포함되는 소정의 지점을 상기 계측점으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 결정하는 단계에서는, 상기 검출된 경계 박스 중 적어도 일부에 대하여 중심 좌표를 상기 계측점으로 결정할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 검출된 계측점을 기설정된 상기 복수의 계측점과 대비하여 검출 누락된 계측점을 식별하는 단계; 및 표준 계측점 정보(standard landmark information)를 기초로, 상기 검출된 계측점 중 적어도 일부에 대응하는 표준 계측점을 가지는 표준 치과 영상을 탐색하는 단계 - 상기 표준 계측점 정보는 복수의 상기 표준 치과 영상 및 복수의 상기 표준 치과 영상 각각에 대하여 판독된 복수의 상기 표준 계측점에 관한 정보를 포함함 - ; 상기 탐색된 표준 치과 영상 및 상기 탐색된 표준 치과 영상의 상기 표준 계측점을 이용하여 상기 누락된 계측점의 위치를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 표준 계측점 정보는 상기 표준 계측점 각각과 인접하여 배치되는 복수의 인접 계측점에 관한 정보를 더 포함하고, 상기 표준 치과 영상을 탐색하는 단계에서는, 상기 인접 계측점에 관한 정보를 기초로, 상기 검출된 계측점 중 상기 누락된 계측점과 인접 배치되는 복수의 계측점에 대응하는 상기 표준 계측점을 가지는 상기 표준 치과 영상을 탐색할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 표준 치과 영상은 원본 치과 영상에서 상기 표준 계측점의 존재 영역을 추출함으로써 생성되고, 상기 표준 계측점에 관한 정보는 상기 표준 치과 영상에서 상기 표준 계측점의 상대 좌표에 관한 정보를 포함하며, 상기 방법은, 상기 치과 영상에서 상기 검출된 계측점의 존재 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역을 상기 표준 치과 영상과 동일한 스케일로 정규화(normalizing)하여 상기 검출된 계측점의 상대 좌표를 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 표준 치과 영상을 탐색하는 단계 및 상기 누락된 계측점의 위치를 결정하는 단계는, 상기 검출된 계측점의 상대 좌표 및 상기 표준 계측점의 상대 좌표에 기초하여 수행될 수 있다.
또한, 바람직하게는, 진단자의 선호 계측점 정보를 수신하는 단계; 및 상기 검출된 계측점 중 상기 선호 계측점 정보에 대응하는 일부를 강조하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 바람직하게는, 상기 검출된 계측점에 기초하여 세팔로 분석(cephalometric analysis)을 수행함으로써 교정 치료를 위한 상기 수진자의 얼굴형을 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따라 교정 진단을 위한 치과 영상 분석을 지원하는 컴퓨팅 장치가 제공된다. 상기 장치는, 수진자의 치과 영상을 획득하는 통신부; 및 상기 치과 영상으로부터 교정 진단을 위한 복수의 계측점(landmark) 중 적어도 일부를 검출하는 계측점 검출 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하고, 상기 계측점은 교정 진단을 위해 요구되는 안면 골격, 치아 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점이며, 상기 계측점 검출 모듈은 인공 신경망(artificial neural network)에 기초한 기계 학습 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 인공 신경망에 기반한 기계 학습 모듈을 이용하여 수진자의 치과 영상으로부터 80개 이상 계측점(landmark)을 숙련된 전공의 작업 수준으로 일관되게 자동 제시함으로써, 교정 진단의 정확성, 편의성 및 신속성이 증대될 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 종래의 세팔로 분석 방법을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적인 구성을 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 예시적으로 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 도시한다.
도 5는 도 4의 S420 단계의 일 실시예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 도시한다.
도 7은 도 6의 S630 단계의 일 실시예를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방에서 있어서, 계측점 검출을 위한 경계 박스를 예시적으로 도시한다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법에서 있어서, 표준 치과 영상의 생성 과정을 예시적으로 도시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법의 수행 과정을 예시적으로 도시한다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들은 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 실시예들을 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적인 구성을 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는, 통신부(110), 프로세서(120) 및 저장부(130)를 포함하며, 통신부(110)를 통하여 외부 컴퓨팅 장치(미도시)와 직간접적으로 통신할 수 있다.
구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는, 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 인스트럭션들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.
이와 같은 컴퓨팅 장치(100)의 통신부(110)는 연동되는 타 컴퓨팅 장치와 요청과 응답을 송수신할 수 있는 바, 예를 들어, 이러한 요청과 응답은 동일한 TCP 세션에 의하여 이루어질 수 있지만, 이에 한정되지는 않으며, 예컨대 UDP 데이터그램으로서 송수신될 수도 있을 것이다. 덧붙여, 넓은 의미에서 통신부(110)는 명령어 또는 지시 등을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치를 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(120)는 MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐시 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)의 저장부(130)는 컴퓨팅 장치(100)의 동작에 수반되는 다양한 데이터가 저장될 수 있다. 저장부(130)는, 통상의 기술자에게 알려진 바와 같이, HDD(Hard Disk Drive), ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory), 플래시 메모리(flash memory), CF(Compact Flash) 카드, SD(Secure Digital) 카드, SM(Smart Media) 카드, MMC(Multimedia) 카드 또는 메모리 스틱(Memory Stick) 등 정보의 입출력이 가능한 다양한 형태의 저장 장치로 구현될 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100) 내부에 구비되거나, 별도의 장치에 구비될 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 예시적으로 도시한다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(120)는 영상 획득 모듈(210), 계측점 검출 모듈(220), 계측점 보정 모듈(230), 얼굴형 판단 모듈(240)과 저장 및 전송 모듈(250)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 각각의 모듈은 프로세서(120)와 통신부(110) 및/또는 저장부(130)의 연동에 의해 동작하도록 구현될 수 있다.
영상 획득 모듈(210)은, 통신부(110)를 통해, 외부의 다른 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨팅 장치(100)에 연동되는 타 장치(치과 영상 촬영 장치 등)로부터 수진자의 치과 영상을 획득할 수 있다. 여기서 치과 영상은 수진자의 두부 측면을 X-ray로 촬영한 두부 방사선 촬영 영상(cephalogram)일 수 있다.
계측점 검출 모듈(220)은 치과 영상으로부터 교정 진단에 필요한 복수의 계측점(landmark)을 검출할 수 있다. 여기서 복수의 계측점은 교정 진단을 위해 요구되는 안면 골격, 치아 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점을 지칭하는 것으로서, 사용자의 설정에 의해 또는 기본값(defalult)으로 정해진 N개로 구성될 수 있으며, 바람직하게는, 80개로 구성될 수 있다.
계측점 검출 모듈(220)은 기계 학습 모듈(222), 필터링 모듈(224) 및 계측점 결정 모듈(226)을 포함할 수 있다.
기계 학습 모듈((machine learning module, 222)은 영상 또는 이미지로부터 복수의 객체를 동시에 검출 가능하도록 구현된 것으로서, 인공 신경망(artificial neural network), 특히, 합성곱 신경망(CNN, convolution neural network) 또는 이를 변형/개량한 인공 신경망에 기초하여 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 기계 학습 모듈(222)은 복수 객체에 대한 빠른 동시 검출이 가능하도록 단일 합성곱 망(single convolution network)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, YOLO(you only look once) 알고리즘에 의해 구현된 인공 신경망이 적용될 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니며, 본 발명이 적용되는 실시예에 따라, SSD, R-CNN 등 복수의 객체 검출에 적합한 다양한 알고리즘 또는 인공 신경망이 적용될 수 있다.
기계 학습 모듈(222)은 복수의 합성곱 레이어(convolutional layer)와 완전 연결 레이어(fully connected layer)를 포함할 수 있다. 여기서, 복수의 합성곱 레이어는 영상을 추상화하여 특징을 추출하고, 완전 연결 레이어는 검출 객체의 출력 확률과 이를 검출하는 경계 박스의 좌표를 예측하도록 구현될 수 있다.
본 발명에서, 기계 학습 모듈(222)은, 경계 박스(boundary box)를 통해 치과 영상으로부터 복수의 계측점에 대응하는 개별 해부학적 특징을 식별(또는, 검출)할 수 있다. 예를 들어, 기계 학습 모듈(222)은 치과 영상을 복수의 셀로 분할하고 각각의 셀에 대하여 경계 박스를 소정의 개수만큼 할당될 수 있으며, 개별 해부학적 특징이 특정 셀에 존재하는 경우, 해당 셀에 할당된 경계 박스가 이를 식별하도록 구현될 수 있다.
이를 통해, 기계 학습 모듈(222)은, 치과 영상으로부터 복수의 계측점에 대응하는 개별 해부학적 특징이 존재하는 경계 박스(boundary box)와 해당 경계 박스의 좌표, 크기, 경계 박스내 각 개별 해부학적 특징의 존재 확률 등을 예측할 수 있다.
필터링 모듈(224)은 개별 해부학적 특징의 존재 확률에 기초하여 기계 학습 모듈(222)이 검출한 경계 박스를 필터링할 수 있다. 구체적으로, 하나의 개별 해부학적 특징에 대하여 2이상의 경계 박스가 검출되는 경우, 필터링 모듈(224)은 존재 확률에 기초하여 상기 복수의 경계 박스 중 하나를 해당 개별 해부학적 특징이 존재하는 경계 박스로 선택할 수 있다.
계측점 결정 모듈(226)은 필터링 결과를 반영하여 최종 선택된 경계 박스 각각에 대해 내부에 포함되는 소정의 지점을 계측점으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 계측점 결정 모듈(226)은 각 경계 박스의 중심 좌표를 계측점으로 결정하도록 구현될 수 있다.
계측점 보정 모듈(230)은 계측점 검출 모듈(220)이 누락한 계측점이 존재하는지 여부를 식별하고, 표준 계측점 정보(standard landmark information)을 이용하여 누락 계측점의 위치(또는 좌표)를 예측할 수 있다. 여기서 표준 계측점 정보는 복수의 상기 표준 치과 영상, 복수의 상기 표준 치과 영상 각각에 대하여 판독된 복수의 상기 표준 계측점 및/또는 상기 표준 계측점 각각과 인접하여 배치되는 복수의 인접 계측점 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
얼굴형 판단 모듈(240)은 최종 검출된 계측점 중 적어도 일부를 기초로 세팔로 분석(cephalometric analysis)을 수행함으로써 교정 치료를 위한 수진자의 얼굴형을 분류 또는 판단할 수 있다. 이러한 얼굴형을 기초로 진단자는 추후, 수진자에 대한 교정 치료 계획을 수립할 수 있게 된다.
저장 및 전송 모듈(250)은 기계 학습 모듈(222)의 학습(training)을 위한 학습데이터(예를 들어, 비교 치과 영상), 수진자의 치과 영상 및 계측점 검출 결과를 저장부(130)에 저장하거나, 이를, 통신부(110)를 통해 외부 컴퓨팅 장치, 디스플레이 장치 등에 전송할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 도시하며, 도 5는 도 4의 S420 단계의 일 실시예를 도시한다.
S410 단계에서, 영상 획득 모듈(210)은, 통신부(110)를 통해, 외부의 다른 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨팅 장치(100)에 연동되는 타 장치(치과 영상 촬영 장치 등)로부터 수진자의 치과 영상을 획득할 수 있다. 상술한 바와 같이, 치과 영상은 수진자의 두부 방사선 촬영 영상일 수 있다.
S420 단계에서, 계측점 검출 모듈(220)은 수진자의 치과 영상으로부터 교정 진단을 위한 복수의 계측점 중 적어도 일부를 검출할 수 있다. 일 실시예에서, S420 단계는, 도 5에서 도시되는 바와 같이, S510 내지 S540 단계를 포함할 수 있다.
S510 단계에서, 계측점 검출 모듈(220)은 치과 영상을 리사이징(resizing)할 수 있다. 즉, 계측점 검출 모듈(220)은 수진자의 치과 영상을 기계 학습 모듈(222)이 기학습한 치과 영상과 동일한 스케일 또는 비율로 확대 또는 축소할 수 있다. 이를 통해, 본 발명에 따른 방법(400)은 기계 학습 모듈(222)의 검출 정확도를 보다 향상시킬 수 있게 된다. 치과 영상은, 바람직하게는, 416×640 픽셀(pixel)로 리사이징되도록 구현될 수 있다.
S520 단계에서, 기계 학습 모듈(222)은 누적된 복수의 비교 치과 영상에 대한 학습 결과를 기초로, 수진자의 치과 영상에서 복수의 계측점 각각에 대응하는 개별 해부학적 특징 중 적어도 일부가 존재하는 것으로 예측되는 복수의 경계 박스(boundary box)를 검출하고, 각각의 경계 박스 내에 개별 해부학적 특징 각각의 존재 확률을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, S520 단계는 영상의 추상화 정도에 따라 3단계의 검출을 통해 수행될 수 있다. 즉, 수진자의 치과 영상은 기계 학습 모듈(222)에 포함되는 복수의 합성곱 레이어(convolution layer)를 거치면서 상이한 레벨로 추상화되며, 기계 학습 모듈(222)은 상이한 3개의 추상화 레벨에서 개별 해부학적 특징을 포함하는 경계 박스에 대한 검출 및 개별 해부학적 특징의 존재 확률의 산출을 수행하도록 구현될 수 있다.
S520 단계 수행 결과, 경계 박스 각각에 대하여 경계 박스의 중심 좌표, 크기, 각각의 개별 해부학적 특징의 존재 확률에 대한 정보가 출력값으로 생성될 수 있다.
S530 단계에서, 필터링 모듈(224)은 개별 해부학적 특징의 존재 확률을 기초로 경계 박스에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, S520 단계에서 3 단계의 검출을 적용하여 하나의 개별 해부학적 특징에 대하여 2이상의 경계 박스가 검출되는 경우, 필터링 모듈(224)은 존재 확률에 기초하여 상기 복수의 경계 박스 중 하나를 해당 개별 해부학적 특징이 존재하는 경계 박스로 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 필터링 모듈(224)은 복수의 경계 박스 중에서 해당 개별 해부학적 특징의 존재 확률이 가장 높은 하나를 선택하도록 구현될 수 있다.
S540 단계에서, 계측점 결정 모듈(226)은 필터링된 경계 박스 내의 일 지점을 계측점의 좌표로 결정할 수 있다. 예를 들어, 계측점 결정 모듈(226)은 각각의 개별 해부학적 특징에 대응하여 검출된 경계 박스의 중심 좌표를 계측점의 좌표로 결정할 수 있다.
이어서, S430 단계에서, 얼굴형 판단 모듈(240)은 검출된 계측점 중 적어도 일부에 기초하여 세팔로 분석을 수행함으로써 교정 치료를 위한 수진자의 얼굴형을 분류 또는 판단할 수 있다. 예를 들어, 얼굴형 판단 모듈(240)은 검출된 계측점으로부터 세팔로 분석에 필요한 유의미한 직선 또는 각도를 산출하기 위한 일부를 선택하면, 선택된 계측점에 기초하여 세팔로 분석을 자동 수행함으로써, 교정 치료를 위한 수진자의 얼굴형을 분류 또는 판단하게 된다. 여기서 교정 치료를 위한 얼굴형에는 hyperdivergent pattern, normodivergent pattern, hypodivergent pattern 등이 포함될 수 있으나, 이는 예시적인 것으로서, 본 발명에 적용되는 실시예에 따라, 얼굴형은 상하악의 상대적 위치 돌출 정도 등에 따라 보다 다양하게 분류될 수 있다. 이와 같이, 얼굴형이 판단되면 진단자는 이에 기초하여 교정 치료에 관한 전반적인 계획을 수립할 수 있게 된다.
한편, 도 4 및 도 5에는 도시되어 있지 않으나, 일 실시예에서, 방법(400)은 기계 학습 모듈(222)을 학습시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 학습은 누적된 복수의 비교 치과 영상을 이용하여 수행될 수 있다. 즉, 전문의에 의해 계측점이 판독된 다른 수진자의 치과 영상을 누적하여 수집하고, 이를 학습 데이터로서 기계 학습 모듈(222)에 입력함으로써, 기계 학습 모듈(222)을 학습시키도록 구현될 수 있다. 이때, 학습되는 비교 치과 영상의 사이즈는, 예를 들어, 416 X640 픽셀(pixel)일 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 방법(400)은 검출된 계측점을 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, S420 단계를 통해 계측점의 검출이 완료되면, 저장 및 전송 모듈(250)이 통신부(110)를 통해 디스플레이 장치 또는 이것이 결합된 다른 컴퓨팅 장치에 검출된 계측점 중 적어도 일부에 대한 정보를 전송함으로써 이를 진단자 등에게 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 표시는 진단자의 선호 계측점 정보에 기초하여 수행될 수 있다. 여기서, 선호 계측점 정보는 진단자의 지역, 출신 학교, 교정 진단과 관련된 선호 학풍, 수진자의 지역 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 계측점 검출 모듈(220) 또는 저장 및 전송 모듈(250)은 진단자의 선호 계측점 정보에 기초하여 일부 계측점을 선택하고, 이에 관한 정보만을 디스플레이 장치 등에 전송하거나, 디스플레이 장치에서 선택된 일부 계측점을 소정의 방식으로 강조하여 표시하도록 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법을 도시하며, 도 7은 도 6의 S630 단계의 일 실시예를 도시한다.
방법(600)에서 S610, S620 및 S640 단계는 도 4 및 도 5를 참조하여 상술한 방법(400)의 S410 내지 S430 단계와 동일하며, 여기서는 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
S630 단계에서, 계측점 보정 모듈(230)은 S620 단계에서 복수의 계측점 중 검출되지 않은 계측점이 있는 경우, 누락된 계측점을 표준 계측점 정보에 기초하여 보정할 수 있다.
여기서 표준 계측점 정보는 복수의 상기 표준 치과 영상, 복수의 상기 표준 치과 영상 각각에 대하여 판독된 복수의 상기 표준 계측점 및/또는 상기 표준 계측점 각각과 인접하여 배치되는 복수의 인접 계측점에 관한 정보를 포함할 수 있다. 표준 치과 영상은, 예를 들어, 전문의에 의해 계측점이 판단된 원본 치과 영상에서 계측점의 존재 영역을 추출함으로써 생성될 수 있으며, 이 경우, 표준 계측점에 관한 정보는 각각의 표준 치과 영상에서 표준 계측점의 상대 좌표에 관한 정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, S630 단계는, 도 7에서 도시되는 바와 같이, S710 내지 S740 단계를 포함할 수 있다.
S710 단계에서, 계측점 보정 모듈(230)은 S620 단계에서 검출 누락된 적어도 하나의 계측점을 식별할 수 있다. 즉, 계측점 보정 모듈(230)은 사용자에 의해 설정되거나, 기본값으로 설정된 복수의 계측점과 검출된 계측점을 서로 대비하여, 누락 계측점을 식별할 수 있다.
한편, S710 단계에서, 누락된 계측점이 식별되지 않는 경우, 이하 상술되는 S720 내지 S740 단계는 수행되지 않고, 바로 S640 단계가 수행될 수 있다.
S720 단계에서, 계측점 보정 모듈(230)은 검출된 계측점 중 적어도 일부의 상대 좌표를 산출할 수 있다. 예를 들어, S720 단계는, 계측점이 검출된 수진자의 치과 영상에서 계측점을 존재 영역을 추출하고, 이를 표준 치과 영상과 동일한 스케일로 정규화(normalizing)함으로써 수행될 수 있다. 즉, 이하, 도 10 내지 도 11을 참조하여 상술되는 바와 같이, 계측점 보정 모듈(230)은 치과 영상에서 계측점 존재 영역을 추출한 이후, 해당 영역을 스케일 변환하여 계측점 중 적어도 하나의 상대 좌표를 (0, 0) 내지 (1, 1) 사이의 좌표로 산출하게 된다.
일 실시예에서, S720 단계는, 누락된 계측점과 인접 배치되는 2 이상의 계측점에 대하여 수행되도록 구현될 수 있다.
S730 단계에서, 계측점 보정 모듈(230)은 산출된 상대 좌표를 이용하여 검출된 계측점 중 적어도 일부에 대응하는 표준 계측점을 가지는 표준 치과 영상 탐색할 수 있다. 예를 들어, 계측점 보정 모듈(230)은 누락된 계측점에 인접 배치되는 복수의 주변 측점(바람직하게는, 5 내지 7개의 계측점)과, 각각의 표준 치과 영상에서 누락된 계측점에 대응하는 표준 계측점과 인접 배치되는 복수의 인접 계측점의 상대 좌표를 비교하여, 누락된 계측점의 주변 계측점과 가장 근접한 표준 계측점을 가지는 표준 치과 영상을 탐색할 수 있다.
S740 단계에서, 계측점 보정 모듈(230)은 탐색된 표준 치과 영상의 표준 계측점을 이용하여 누락된 계측점의 위치(또는, 좌표)를 결정할 수 있다. 즉, 계측점 보정 모듈(230)은 탐색된 표준 치과 영상에서 누락된 계측점에 대응하는 표준 계측점의 상대 좌표를 누락 계측점의 상대 좌표로 설정하고, 이러한 상대 좌표를 치과 영상의 원본에 맞춰 스케일 변환함으로써, 누락된 계측점의 위치(또는, 좌표)를 결정할 수 있다.
한편, 도 6 및 도 7에서 도시되어 있지 않으나, 일 실시예에서, 방법(600)은 최종 보정된 계측점 및 수진자의 치과 영상에 관한 정보를 기초로 기계 학습 모듈(222)을 재학습시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 이와 같이, 누락 계측점이 보정된 결과를 기계 학습 모듈(222)이 재학습하게 함으로써, 기계 학습 모듈(222)의 검출 정확도를 보다 향상시킬 수 있게 된다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방에서 있어서, 계측점 검출을 위한 경계 박스를 예시적으로 도시한다.
도 8을 참조하면, 복수의 경계 박스(810)는 복수의 계측점에 대응하는 개별 해부학적 특징이 정의되는 영역을 치과 영상으로부터 식별할 수 있다. 여기서, 각각의 개별 해부학적 특징을 정의하는 영역(label size)의 크기는 검출 정확도를 극대화하기 위하여, 바람직하게는, 30×30 픽셀(pixel)로 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 기계 학습 모듈(222)은 치과 영상을 복수의 셀로 분할하고 각각의 셀에 대하여 경계 박스를 소정의 개수만큼 할당될 수 있으며, 개별 해부학적 특징이 특정 셀에 존재하는 경우, 해당 셀에 할당된 경계 박스가 이를 검출하도록 구현될 수 있다.
이에 따라, 상술한 바와 같이, 기계 학습 모듈(222)은 경계 박스 각각에 대한 중심 좌표(각 셀에서의 상대 좌표), 크기(폭, 높이), 각각의 개별 해부학적 특징의 존재 확률에 대한 정보를 출력하게 된다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법에서 있어서, 표준 치과 영상의 생성 과정을 예시적으로 도시한다.
도 9 및 도 10을 참조하면, 표준 치과 영상은 전문의에 의해 계측점이 판독된 소정의 원본 치과 영상을 기초로 생성될 수 있다. 여기서 원본 치과 영상은 기계 학습 모듈(222)의 학습데이터로 제공되는 비교 치과 영상의 적어도 일부일 수 있다.
즉, 예를 들어, 표준 치과 영상에서 2 이상의 최외곽 계측점을 기초로 표준 계측점의 존재 영역을 추출한 다음, 추출된 영역을 (0, 0) 내지 (1, 1)에 해당하는 좌표 영역으로 스케일 변환시킴으로써, 표준 치과 영상을 생성할 수 있다. 이에 따라, 변환된 좌표 영역 내에서 각각의 표준 계측점은 (0, 0) 내지 (1, 1) 사이의 상대 좌표를 가지게 될 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법의 수행 과정을 예시적으로 도시한다.
도 11을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법의 수행 과정을 정리하면 다음과 같다.
영상 획득 모듈(210) 및 통신부(110)를 통해 획득된 수진자의 치과 영상이 기계 학습 모듈(222)에 입력되면, 기계 학습 모듈(222)은 복수의 합성곱 레이어를 통해 치과 영상을 추상화하며, 추상화 정도에 따라 3단계의 레벨로 각각 계측점에 대응하는 개별 해부학적 특징이 존재하는 것으로 예측되는 경계 박스를 검출하게 된다.
이어서, 하나의 개별 해부학적 특징에 대한 복수의 경계 박스가 검출된 경우, 필터링 모듈(224)이 해당 해부학적 특징의 존재 확률에 기초하여, 존재 확률이 가장 높은 경계 박스를 필터링하며, 계측점 결정 모듈(226)은 필터링 결과에 따라 최종 검출된 경계 박스의 중심 좌표를 계측점으로 결정하게 된다.
이어서, 계측점 보정 모듈(230)이 설정된 복수의 계측점 중 검출이 누락된 계측점이 있는지 여부를 식별하고, 누락된 계측점의 위치(또는, 좌표)를 표준 계측점 정보를 참조하여 결정하게 되며, 최종적으로 설정된 모든 계측점이 검출되어, 예를 들어, 디스플레이 장치에 치과 영상에 중첩되어 좌표 또는 점의 형태로 출력될 수 있다.
한편, 본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합 등에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시예들은 하나 이상의 주문형 반도체(ASIC)들, 디지털 신호 프로세서(DSP)들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스(DSPD)들, 프로그램어블 논리 디바이스(PLD)들, 필드 프로그램어블 게이트 어레이(FPGA)들, 프로세서들, 컨트롤러들, 마이크로컨트롤러들, 마이크로프로세서들, 여기서 제시되는 기능들을 수행하도록 설계되는 다른 전자 유닛들 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수 있다.
또한, 예를 들어, 다양한 실시예들은 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능한 매체에 수록되거나 인코딩될 수 있다. 컴퓨터-판독가능한 매체에 수록 또는 인코딩된 명령들은 프로그램 가능한 프로세서 또는 다른 프로세서로 하여금 예컨대,　명령들이 실행될 때 방법을 수행하게끔 할 수 있다. 컴퓨터-판독가능한 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수도 있다.　예를 들어,　이러한 컴퓨터-판독가능한 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM　또는 기타 광학 디스크 저장 매체, 자기 디스크 저장 매체 또는 기타 자기 저장 디바이스,　또는 원하는 프로그램 코드를 컴퓨터에 의해 액세스가능한 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 저장하는데 이용될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.
이러한 하드웨어, 소프트웨어 등은 본 명세서에 기술된 다양한 동작들 및 기능들을 지원하도록 동일한 디바이스 내에서 또는 개별 디바이스들 내에서 구현될 수 있다. 추가적으로, 본 발명에서 "~부"로 기재된 구성요소들, 유닛들, 모듈들, 컴포넌트들 등은 함께 또는 개별적이지만 상호 운용가능한 로직 디바이스들로서 개별적으로 구현될 수 있다. 모듈들, 유닛들 등에 대한 서로 다른 특징들의 묘사는 서로 다른 기능적 실시예들을 강조하기 위해 의도된 것이며, 이들이 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 실현되어야만 함을 필수적으로 의미하지 않는다. 오히려, 하나 이상의 모듈들 또는 유닛들과 관련된 기능은 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 수행되거나 또는 공통의 또는 개별의 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들 내에 통합될 수 있다.
특정한 순서로 동작들이 도면에 도시되어 있지만, 이러한 동작들이 원하는 결과를 달성하기 위해 도시된 특정한 순서, 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 또는 모든 도시된 동작이 수행되어야 할 필요가 있는 것으로 이해되지 말아야 한다. 임의의 환경에서는, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 더욱이, 상술한 실시예에서 다양한 구성요소들의 구분은 모든 실시예에서 이러한 구분을 필요로 하는 것으로 이해되어서는 안되며, 기술된 구성요소들이 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키징될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 교정 진단을 위한 치과 영상 분석 방법으로서,
    수진자의 치과 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 치과 영상으로부터 계측점 검출 모듈을 이용하여 교정 진단을 위한 복수의 계측점(landmark) 중 적어도 일부를 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 계측점은 교정 진단을 위해 요구되는 안면 골격, 치아 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점이며, 상기 계측점 검출 모듈은 인공 신경망(artificial neural network)에 기초한 기계 학습 모듈을 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    누적된 복수의 비교 치과 영상을 포함하는 학습데이터로부터 상기 기계 학습 모듈을 학습시키는 단계를 더 포함하고,
    상기 비교 치과 영상은 전문의에 의해 상기 계측점이 판독된 다른 수진자의 치과 영상인, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 치과 영상은 두부 방사선 촬영 영상(cephalogram)인, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계에서, 상기 계측점 검출 모듈은 단일 합성곱 망(single convolution network)에 기초하여 상기 복수의 계측점을 검출하는, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계는,
    상기 복수의 계측점 각각에 대응하는 개별 해부학적 특징 중 적어도 일부가 존재하는 것으로 예측되는 복수의 경계 박스(boundary box)를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 경계 박스 중 적어도 일부 각각에 대하여, 내부에 포함되는 소정의 지점을 상기 계측점으로 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계는,
    상기 수신된 치과 영상을 리사이징(resizing)하는 단계를 더 포함하고,
    상기 검출하는 단계는, 상기 리사이징된 치과 영상을 기초로 수행되는, 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 계측점 중 적어도 일부를 검출하는 단계는,
    상기 경계 박스 각각에 대하여 상기 개별 해부학적 특징의 존재 확률을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 결정하는 단계는,
    하나의 개별 해부학적 특징에 대하여 복수의 경계 박스가 검출되는 경우, 상기 존재 확률에 기초하여 상기 하나의 개별 해부학적 특징에 대응하는 복수의 경계 박스 중 하나를 필터링하는 단계; 및
    상기 필터링된 경계 박스에 포함되는 소정의 지점을 상기 계측점으로 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계에서는, 상기 검출된 경계 박스 중 적어도 일부에 대하여 중심 좌표를 상기 계측점으로 결정하는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출된 계측점을 기설정된 상기 복수의 계측점과 대비하여 검출 누락된 계측점을 식별하는 단계; 및
    표준 계측점 정보(standard landmark information)를 기초로, 상기 검출된 계측점 중 적어도 일부에 대응하는 표준 계측점을 가지는 표준 치과 영상을 탐색하는 단계 - 상기 표준 계측점 정보는 복수의 상기 표준 치과 영상 및 복수의 상기 표준 치과 영상 각각에 대하여 판독된 복수의 상기 표준 계측점에 관한 정보를 포함함 - ;
    상기 탐색된 표준 치과 영상 및 상기 탐색된 표준 치과 영상의 상기 표준 계측점을 이용하여 상기 누락된 계측점의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 표준 계측점 정보는 상기 표준 계측점 각각과 인접하여 배치되는 복수의 인접 계측점에 관한 정보를 더 포함하고,
    상기 표준 치과 영상을 탐색하는 단계에서는, 상기 인접 계측점에 관한 정보를 기초로, 상기 검출된 계측점 중 상기 누락된 계측점과 인접 배치되는 복수의 계측점에 대응하는 상기 표준 계측점을 가지는 상기 표준 치과 영상을 탐색하는, 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 표준 치과 영상은 원본 치과 영상에서 상기 표준 계측점의 존재 영역을 추출함으로써 생성되고, 상기 표준 계측점에 관한 정보는 상기 표준 치과 영상에서 상기 표준 계측점의 상대 좌표에 관한 정보를 포함하며,
    상기 방법은,
    상기 치과 영상에서 상기 검출된 계측점의 존재 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역을 상기 표준 치과 영상과 동일한 스케일로 정규화(normalizing)하여 상기 검출된 계측점의 상대 좌표를 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 표준 치과 영상을 탐색하는 단계 및 상기 누락된 계측점의 위치를 결정하는 단계는, 상기 검출된 계측점의 상대 좌표 및 상기 표준 계측점의 상대 좌표에 기초하여 수행되는, 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    진단자의 선호 계측점 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 검출된 계측점 중 상기 선호 계측점 정보에 대응하는 일부를 강조하여 표시하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출된 계측점에 기초하여 세팔로 분석(cephalometric analysis)을 수행함으로써 교정 치료를 위한 상기 수진자의 얼굴형을 판단하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  15. 교정 진단을 위한 치과 영상 분석을 지원하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
    수진자의 치과 영상을 획득하는 통신부; 및
    상기 치과 영상으로부터 교정 진단을 위한 복수의 계측점(landmark) 중 적어도 일부를 검출하는 계측점 검출 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하고,
    상기 계측점은 교정 진단을 위해 요구되는 안면 골격, 치아 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나의 상대적인 위치를 지시하는 해부학점 기준점이며, 상기 계측점 검출 모듈은 인공 신경망(artificial neural network)에 기초한 기계 학습 모듈을 포함하는, 장치.
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