CN113283154A - 用于制造牙科修复体的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于制造牙科修复体的方法,其包括以下步骤:生成(S101)用于描述坯料中的牙科修复体的空间形状的三维数据集;将所述牙科修复体的空间形状添加(S102)至坯料的数据集;以及将用于固定牙科修复体的保持接片的空间数据通过机器学习算法(103)集成(S103)到坯料的三维数据集中。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于制造牙科修复体的方法、一种用于制造牙科修复体的计算机程序和一种用于制造牙科修复体的铣削装置。
背景技术
为了制造不同的牙科修复体,借助CAM软件将所设计的修复体放置到材料坯料中,该材料坯料可以具有不同的形状。
基于预调节的标准参数来构建用于将牙科修复体固定在材料坯料内的保持接片。在此例如限定至预备边缘的距离。由牙科修复体的体积预先给定保持接片的数量。然而,由此不能确定保持接片的牙科技术上令人满意的定位。因此,经常需要手动调整自动提出的保持接片。
发明内容
因此,本发明的技术任务是,即使根据牙科技术的规定利用保持接片也使得牙科修复体的制造变得容易。
所述任务通过根据独立权利要求的主题来解决。有利的实施形式是从属权利要求、说明书和附图的主题。
根据第一方面,所述技术任务通过一种用于制造牙科修复体的方法来解决,该方法包括以下步骤:生成用于描述坯料中的牙科修复体的空间形状的三维数据集;将牙科修复体的空间形状添加至坯料的数据集;以及将用于固定牙科修复体的保持接片的空间数据通过机器学习算法集成到坯料的三维数据集中。通过基于机器学习算法的方法实现了个体化自动化程度高、节省时间、提高过程可靠性的技术优点。根据用户需要和不同的牙科情况和适应征(齿冠、齿桥、夹板、假牙)或材料不断地调整所提出的保持接片。
在该方法的一种技术有利的实施形式中,机器学习算法包括经训练的神经网络。由此例如实现了能够快速且有效地确定保持接片的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,通过单个用户或用户组的训练数据来训练机器学习算法。由此例如实现了通过一个或多个用户或专家的知识改进机器学习算法的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,在运行期间通过另外的训练数据或个体化的真实案例研究来训练机器学习算法。由此例如实现了如下的技术优点:实现连续的训练选项并且不断改进机器学习算法的结果。尤其是可以通过用户再次匹配机器学习算法的建议。在这种情况下,在所匹配的机器学习算法中重新找到学习曲线。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,将所述另外的训练数据或个体化的真实案例研究分别以三维数据集的形式存储在数据库中。数据库可以是本地的、基于网络的或基于云的数据库。由此例如实现了持续改进保持接片的布置结构和形状的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,机器学习算法确定在牙科修复体上的保持接片在坯料中的空间位置。由此例如实现了快速且有效地确定保持接片的空间位置的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,机器学习算法确定在牙科修复体上和坯料上的保持接片的角度。由此例如实现了快速且有效地确定保持接片的角度的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,机器学习算法确定在牙科修复体上和坯料上的保持接片的数量、形状和/或大小。由此例如实现了快速且有效地确定保持接片的数量、形状和/或大小的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,机器学习算法将烧结块的空间数据集成到三维数据集中。机器学习算法在此可以自动确定烧结块对于待处理的数据集是否是需要的或者烧结块应当具有何种几何结构。数据集在这种情况下包括用于坯料、修复体、保持接片和烧结块的数据。烧结块作为剩余修复体(例如在由锆或钴铬制成的修复体的情况下)的支撑物用于牙科修复体在烧结炉中的随后烧结。烧结块可以半月形的、矩形的或由横向支柱构成。由此例如实现了除保持接片之外还产生牙科修复体的烧结块的技术优点。在生成烧结块的数据时可以考虑保持接片的位置、角度、数量、形状和/或大小。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,机器学习算法将用于保持接片的预定切割点或预定断裂点的数据集成到三维数据集中。机器学习算法在此可以自动确定在哪里和何时设置预定断裂点。例如,机器学习算法可以在连接在烧结块的那些保持接片上未设置预定断裂点。由此例如实现了能够以简单的方式分离保持接片的技术优点。
在该方法的另一种技术有利的实施形式中,通过铣削装置根据三维数据集对坯料进行加工。由此例如实现了能够自动切削坯料的技术优点。
根据第二方面,所述技术任务通过一种计算机程序来解决,其包括如下的指令,该指令在由计算机执行所述计算机程序时使所述计算机执行根据第一方面的方法。由此,实现了与根据第一方面的方法相同的技术优点。
根据第三方面,所述技术任务通过一种具有根据第二方面的计算机程序的铣削机和/或磨削机来解决。由此,实现了与根据第一方面的方法相同的技术优点。
附图说明
在附图中示出并且在下面详细描述本发明的实施例。
其中:
图1示出用于描述牙科修复体的空间形状的三维数据集的图形视图;
图2示出用于描述牙科修复体的空间形状的三维数据集的另一种图形视图;
图3示出用于描述牙科修复体的空间形状的三维数据集的另一种图形视图;
图4示出用于描述具有烧结块的牙科修复体的空间形状的三维数据集的另一种图形视图;
图5示出用于制造牙科修复体的方法的框图;
图6示出用于利用坯料实施该方法的铣削机的视图;以及
图7示出坯料的视图。
具体实施方式
图1示出用于描述牙科修复体100的空间形状的三维数据集105的图形视图。在此,从描述患者状况的并且通过扫描模型、口腔内扫描或台式扫描获得的数据集中导出修复体的数据集。牙科修复体100是经成形的备件,通过该备件弥补了牙齿缺陷或受到破坏的牙齿物质。坯料111中的牙科修复体100的形状通过三维数据集105来描述。数据集105包括描述牙科修复体100的形状的数据。
牙科修复体100可以基于三维数据集105由盘形的坯料111铣削出。在此,牙科修复体100这样由坯料111铣削出,即牙科修复体由保持接片101进一步保持在坯料111中。牙科修复体100在铣削过程之后经由保持接片101进一步与剩余的坯料111连接。
所示的牙科修复体100由八个分布的且不同地设置的保持接片101保持。这些保持接片101可以分别在不同的位置上、以不同角度和以不同的形状设置在牙科修复体100上上。保持接片101的数量也可以不同地来选择。
使用机器学习算法将用于保持接片101的空间数据自动集成到坯料的三维数据集中。机器学习算法是一种算法,该算法从前面的以三维数据集的形式的示例中学习并且可以在学习阶段结束之后这样概括三维数据集,使得自动计算保持接片。为此,该算法可以在机器学习中建立基于训练数据的统计模型。在此,在用于保持接片101的定位的训练数据中识别出样式和规律性。机器学习算法例如可以包括经训练的神经网络。
在原始的学习阶段结束之后,可以借助所匹配的案例研究继续进行所述学习阶段,这些案例研究能够实现保持接片在形状、角度、大小、数量方面的定位的匹配。由此实现改进机器学习算法。学习阶段的继续进行优选自动地或者在预先给定数量的案例之后利用深度学习数据库来执行。这可以涉及所有参数,例如预定断裂点和烧结块。
深度学习数据库可以存储各个案例研究的多个三维数据集105,其中保持接片已得到优化。数据库可以在本地、基于网络或基于云来存储。不同用户的案例研究可以被存储到基于云的数据库中,从而形成以三维数据集105形式的案例研究的广泛集合。通过调用具有用于保持接片101的集成的空间数据的三维数据集105,可以进一步训练机器学习算法。
通过经训练的机器学习算法可以将用于保持接片101的数据自动集成到坯料111的三维数据集中。所述三维数据集105然后可被用于对牙科修复体100进行加工。可以例如从先前的训练数据训练机器学习算法,从而其确定在牙科修复体100和坯料111上的保持接片101的位置、数量、形状、大小和/或角度。
用于训练机器学习算法的训练数据可以来自单个用户或用户组。如果使用仅单个用户的训练数据,则机器学习算法最佳地学习针对该用户的保持接片101的计划。由此机器学习算法可以自动地如通过单个用户所进行的那样来计划保持接片。然而此外,也可以使用具有多个用户的整个用户组的训练数据,从而相应地扩展数据库。机器学习算法可以在执行该方法期间连续地通过其它训练数据来训练,这些训练数据由用户事后手动地匹配保持接片101而产生。各个用户或用户组的训练数据可以被存储在数据库中,例如深度学习数据库。
牙科修复体100的借助CAD软件三维设计的设计方案根据构型作为三维数据集、例如STL数据(标准三角测量/曲面细分语言)被发送给CAM软件。在CAM软件中显示坯料111的三维数据集,将所构型的修复体100的三维数据集插入到所述三维数据集中。在插入之后,借助机器学习算法将保持接片101聚集在所构型的修复件100的三维数据集上,通过所述保持接片实现在坯料111中的牙科修复体100随后的固定。
CAD软件和CAM软件可以共同通过用户界面(英语为User Interface)访问,以便在唯一的软件应用中执行设计和制造过程。
图2示出用于描述牙科修复体100的空间形状的三维数据集105的另一种图形视图。在这种情况下使用三个保持接片101,以便保持在坯料111中的随后的牙科修复体100。三维数据集105包括修复体100的空间数据、保持接片101的空间数据和坯料111的空间数据。始终通过经训练的机器学习算法进行用于保持接片101的空间数据的集成。
机器学习算法自动生成用于保持接片101的位置、数量、形状、大小和/或角度的数据。保持接片101的形状例如可以是锥形的、椭圆形的或椭圆锥形的。
图3示出用于描述牙科修复体100的空间形状的三维数据集105的另一种图形视图。在这种情况下使用五个保持接片101,以便保持在坯料111中的随后的牙科修复体100。三维数据集105在此也包括修复体100的空间数据、保持接片101的空间数据和坯料111的空间数据。始终通过经训练的机器学习算法进行用于保持接片101的空间数据的集成。
图4示出用于描述具有烧结块107的牙科修复体100的空间形状的三维数据集105的另一种图形视图。烧结块107用于随后在烧结炉中烧结牙科修复体100。将用于烧结块107或烧结结构的空间数据同样通过经训练的机器学习算法集成到三维数据集中,从而所述三维数据集基于经验值自动生成。
图5示出用于制造牙科修复体100的方法的框图。在步骤S101中生成用于描述坯料111中的牙科修复体100的空间形状的三维数据集105。之后在步骤S102中将牙科修复体100的空间形状添加至坯料的数据集。在步骤S103中将用于固定牙科修复体100的保持接片101的空间数据集成到坯料111的三维数据集中。通过机器学习算法103进行数据的集成。
附加地,机器学习算法103可以将用于保持接片101的预定切割点或预定断裂点的数据集成到三维数据集105中。可以在所述预定切割点或预定断裂点处将材料薄弱部、例如切口铣削到保持接片101中,从而所述保持接片随后能够以简单的方式被分离。
图6示出用于利用坯料111实施该方法的铣削机200的视图。铣削机包括铣头201,利用该铣头可以根据三维数据集105切除坯料111的材料,以获得期望的形状。为此,在CAM软件中由三维数据生成CNC铣削轨迹。
具有用于保持接片101的数据的空间数据集105被用于由坯料111铣削出牙科修复体100。然后将牙科修复体100通过保持接片101保持在剩余的坯料111中。
图7示出坯料111的视图。坯料111在该情况下由陶瓷盘构成,由该陶瓷盘铣削出牙科修复体100。所述坯料111通过三维数据集来描述。坯料111借助支架203被保持在铣削装置200中。铣头201去除坯料111的材料,以获得牙科修复体100,该牙科修复体由保持接片101保持在坯料111内。
所有结合本发明的各个实施形式阐述和示出的特征能够以不同的组合设置在根据本发明的主题中,以便同时实现其有利的作用。
所有方法步骤可以通过适合于执行相应方法步骤的装置来实现。由主题的特征执行的所有功能可以是所述方法的方法步骤。
本发明的保护范围通过权利要求给出并且不受在说明书中阐述的或在附图中示出的特征的限制。
附图标记列表
100 牙科修复体
101 保持接片
103 机器学习算法
105 空间数据集
107 烧结块
111 坯料
200 铣削装置
201 工具
203 保持装置
Claims (13)
1.用于制造牙科修复体(100)的方法,其具有以下步骤:
生成(S101)用于描述坯料(111)中的牙科修复体(100)的空间形状的三维数据集(105);
将牙科修复体(100)的空间形状添加(S102)至坯料(111)的数据集;以及
将用于固定牙科修复体(100)的保持接片(101)的空间数据通过机器学习算法(103)集成(S103)到坯料(111)的三维数据集(105)中。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述机器学习算法(103)包括经训练的神经网络。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,通过单个用户或用户组的训练数据来训练机器学习算法(103)。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,在运行期间通过另外的训练数据或个体化的真实案例研究来训练机器学习算法(103)。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,将所述另外的训练数据或个体化的真实案例研究分别以三维数据集的形式存储在数据库中。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述机器学习算法(103)确定在坯料(111)中的牙科修复体(100)上的保持接片(101)的空间位置。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述机器学习算法(103)确定在牙科修复体(100)上和坯料(111)上的保持接片(101)的角度。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述机器学习算法(103)确定在牙科修复体(100)上和坯料(111)上的保持接片(101)的数量、形状和/或大小。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述机器学习算法(103)将用于烧结块(107)的空间数据集成到所述三维数据集(105)中。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述机器学习算法(103)将用于保持接片(101)的预定切割点或预定断裂点的数据集成到所述三维数据集(105)中。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,通过铣削装置(200)根据所述三维数据集(105)对坯料(111)进行加工。
12.计算机程序,其包括如下的指令,所述指令在由计算机执行所述计算机程序时使所述计算机执行根据权利要求1至11中任一项所述的方法。
13.铣削机和/或磨削机(200),其具有根据权利要求12所述的计算机程序。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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