CN113520641A - 用于构造修复体的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于构造修复体（1）的方法，其中借助于牙科相机（2）测量牙齿状况（3）并且生成牙齿状况（3）的3D模型（4）。在该情况下，将计算机辅助检测算法应用于牙齿状况（3）的3D模型（4），其中自动地确定待插入的修复体（1）的修复体类型（17）和/或至少牙齿编号（18）和/或位置。

Description

用于构造修复体的方法
本申请是申请号为201880015699.5、申请日为2018年3月2日、题为“用于构造修复体的方法”的中国发明专利申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及一种用于构造修复体的方法，其中借助于牙科相机测量牙齿状况并且生成牙齿状况的3D模型。
背景技术
用于规划修复体的许多方法是本领域已知的，其中用户必须人工确定修复体的类型并且指示待生产的修复体的牙齿编号。
所述方法的一个缺点是用户会为待生产的修复体选择不正确的牙齿类型或不正确的牙齿编号，使得会生产次品修复体。
因此，本发明的目的是提供一种可以自动确定待生产的修复体的牙齿类型和/或牙齿编号的方法。
发明内容
本发明涉及一种用于构造修复体的方法，其中借助于牙科相机测量牙齿状况并且生成牙齿状况的3D模型。将计算机辅助检测算法应用于所述牙齿状况的3D模型，其中自动地确定待插入的修复体的修复体类型和/或至少牙齿编号和/或位置。
修复体可以是例如可以借助于CAD/CAM方法生产的任何修复体。牙科相机可以是例如基于条纹投影方法或共焦测量方法的任何三维牙科相机。牙齿状况可以包括待插入的修复体的紧邻环境，或待插入的修复体周围的较大区域。使用牙科相机的测量可以从各种方向执行，例如牙合方向、舌方向、颊方向或唇方向。在借助于牙科相机的测量之后生成牙齿状况的3D模型。然后将检测算法应用于牙齿状况的3D模型。检测算法可以基于例如用于机器学习的人工神经网络，或基于模板匹配程序。在通过检测算法对3D模型进行分析之后，对于待插入的修复体自动地确定修复体类型和/或至少一个牙齿的牙齿编号。
该方法的一个优点在于修复体类型和牙齿编号的确定是在没有用户交互的情况下自动发生的。这防止了用户的潜在操作错误并减少了规划修复体所需的时间量。
修复体类型可有利地为嵌体、牙冠、牙桥、基牙、桥体或贴面。
牙桥可以例如使用种植体和基牙附着到颌骨，或者可以附着到相邻健康牙齿的牙残桩。牙桥可以是固定的或可移除的。牙桥还可以是由金属合金基部和陶瓷或塑料上部部分组成的基桥。
基牙是支撑柱，其用作牙科种植体和修复体（例如牙冠）之间的连接件。基牙可以可释放地或固定地附接到种植体。种植基牙可以根据生产的方法进行分类。在预制的、定制可浇注的或可压铸的和CAD/CAM种植基牙之间进行区分。预制基牙可以不同尺寸、形状和角度并且作为可磨或不可磨种类获得。一体式种植体具有整合基牙。使用CAD/CAM方法生产的基牙可以针对特定牙齿状况（相对于轴线倾斜且相对于设计两者）定制。牙齿着色的基牙用于美学修复体，特别是在前牙的区域中，以便尽可能地模仿天然牙齿的光学印象。基牙通常由钛或陶瓷制成。
贴面是一层薄的透明陶瓷壳体，特别是对于前牙。
嵌体是放置到牙齿的预备体中的嵌体填充物。与通过塑形辅助剂以软稠度引入到牙齿中并且随后硬化的塑料填充材料不同，嵌体是粘合地结合到牙齿的预备体中的定制工件。
桥体是粘合地结合到健康相邻牙齿的牙残桩上或种植基牙上的牙桥。
因此借助于检测算法分析牙齿状况的3D模型，以便选择所述类型的修复体中的一个。
牙齿状况可有利地包括至少一个预备体或种植体支撑的中间结构（例如基牙），用于放置待生产的修复体。
例如，诸如基牙的中间结构用作种植体和诸如牙冠的修复体之间的连接元件。基于预备体的形状，可以构造合适的修复体，例如嵌体、牙冠、桥体或贴面。待生产的修复体因此以准确拟合的方式粘合地结合到预备体中。牙齿状况的3D模型因此可以包括预备体或基牙。
计算机辅助检测算法可以有利地包括用于机器学习的人工神经网络（卷积神经网络：CNN），其中使用牙齿状况的3D模型来分析预备体或种植体支撑的中间结构的形状并且选择合适的修复体类型。
用于机器学习的人工神经网络（CNN）是允许自动识别修复体的类型的计算机算法。下面将讨论使用CNN的方法。
卷积神经网络（CNN）是前馈人工神经网络。它是受生物过程启发的机器学习领域中的概念。卷积神经网络用于许多现代人工智能技术，尤其是用于图像或音频数据的机器处理。
经典CNN的结构通常由卷积层再加上采样层组成。原则上，该单元可以根据需要经常重复。通过足够数量的重复，它们被称为属于深度学习领域的深度卷积神经网络。
CNN通过学习每层的卷积核的自由参数或分类器及其偏移到下一层的加权来学习。
在第一步骤中，借助于牙科相机记录牙齿状况的3D模型。记录可以从牙合方向、舌方向和/或唇方向发生。在第二步骤中确定待插入的修复体的位置。这可以由用户人工完成，例如，用户在牙齿状况的3D模型的图形显示中选择待插入的修复体的位置。还可以通过识别记录方向和记录区域的中心自动确定待插入的修复体的位置。待插入的修复体的位置然后对应于在测量期间牙科相机指向的位置。
在另一步骤中，在可以包括预备体的待插入的修复体的区域中进行分析，由此从各种方向，例如牙合方向、近中方向、舌方向、颊方向和/或唇方向，牙齿状况的3D模型被切割成多个层，所谓的高度场。
替代形成3D模型的多个层，3D模型的高度场也可以通过高度场的每个像素的亮度对应于3D模型的相应表面点和虚拟相机的限定位置之间的距离的事实形成。来自牙合方向的这样的高度场然后将例如包含对应于更远离相机布置的3D模型的表面区域的暗区，并且包含对应于更靠近相机布置的3D模型的表面区域的亮区。
3D模型的高度场用作机器学习系统的输入，其已使用大量不同牙齿状况的3D模型的集合进行训练。
在另一步骤中，借助于机器学习系统分析牙齿状况的3D模型，并且建议将待插入的修复体的合适类型和/或修复体的牙齿编号作为输出。
然后在该方法中，待插入的修复体的3D模型可以基于牙齿状况的已知3D模型（包括预备体的形状），基于修复体的确定类型以及基于待使用的修复体的确定牙齿编号而计算。在这样做时，可以自动地识别预备体的边缘，并且可以考虑结构，例如相邻牙齿、相对牙齿和预备体的形状。可以完全自动执行修复体的构造。
在下一步骤中，可以借助于使用修复体的构造3D模型的CAM研磨机从坯料完全自动地生产修复体。所讨论的方法因此具有可以在没有用户交互的情况下完全自动地生产修复体的优点。
机器学习系统可以由一个或多个CNN组成。
牙齿状况的颜色信息也可以用作CNN的输入。然后将颜色信息分配给牙齿状况的3D模型的表面点。
下面将论述用于训练或参数化由一个或多个CNN组成的机器学习系统的方法。在第一步骤中分析具有已知的修复体类型和已知的牙齿编号的牙齿状况的大量已知的3D模型。生成可能输入数据。以这样的方式生成输入数据使得输入数据中存在所有可能的自由度。这通过使用数据增强来实现。为此，牙齿状况的3D模型围绕限定自由度旋转和/或沿着自由度缩放。
然后将单独CNN应用于牙齿状况的单独3D模型的单独3D数据，以便训练CNN。
因此，利用该方法，CNN借助于训练集自动地学习具有已知修复体类型和牙齿编号的牙齿状况的多个3D模型。
作为使用CNN的替代方案，也可以使用基于深度可信网络的机器学习/深度学习领域的替代方法，其中高度场同样用作输入数据。
另一替代方案可以是使用混合方法分析牙齿状况的3D模型，由此分类器由用户人工限定，由此借助于由多个牙齿状况的大量已知3D模型组成的训练集来训练限定分类器的参数。
然而，CNN的优点在于，在训练集的分析期间也学习内部卷积滤波器的参数值和滤波器输出的进一步处理，因此不需要进一步的用户指定。
分类器或特征因此在训练集的分析期间自动地限定并且进行改善。牙齿状况的3D模型的自动识别分类器可以是例如预备体的整个表面或预备体的边缘的轮廓。
CNN可以由例如多个层组成，由此可在第一层中自动识别简单分类器，例如相同亮度的边缘、平坦表面或区域。在第二层中，分类器被自动改善。第二层中的分类器可以例如是边缘相对于彼此的相对布置、边缘的相对方向或边缘的轮廓。分类器在另外的层中越来越得以改善，因此它们变得更加复杂。以该方式，基于作为输入参数的3D模型，CNN自主地学习以自动确定合适的修复体类型和/或牙齿编号作为输出参数。
使用相应牙齿的至少一个残余牙齿的表面，可以针对待插入的修复体和/或相对于相应牙齿的相邻牙齿有利地另外确定牙齿编号和/或牙齿的位置。
因此基于残余牙齿和/或相邻牙齿的表面自动确定牙齿编号或牙齿的位置。这是由于检测算法基于相邻牙齿的形状、尺寸和取向自动识别待生产的修复体的牙齿编号。
计算机辅助检测算法可以有利地包括模板匹配程序，所述模板匹配程序具有限定的几何形状，例如尖端、切缘或唇表面，其中使用相应牙齿的至少一个残余牙齿的表面，针对待插入的修复体和/或相对于相应牙齿的相邻牙齿确定牙齿编号和/或牙齿的位置。
该实施例代表由至少一个CNN组成的全自动机器学习系统的替代方案。因此，牙齿状况的3D模型的几何形状或特征由用户人工限定和参数化。因此，在模板匹配程序中，搜索待分析牙齿状况的3D模型以寻找所述限定的几何形式。寻找尖端的搜索算法可以例如基于梯度方法。搜索算法可以因此识别和分割不同的几何形状，如尖端、切缘或唇表面。以该方式确定牙齿编号。这是由于例如可以基于不同的尖端识别尖牙。
所确定的修复体类型和/或牙齿编号可以有利地借助于显示装置显示给用户。
因此，可以借助于显示装置（例如监视器）显示牙齿状况的记录3D模型，由此可以叠加确定的信息，例如修复体类型和/或牙齿编号。还可以在牙齿状况的测量3D模型内构造并以图形方式显示修复体。
确定的修复体类型和/或牙齿编号可以有利地用于构造修复体。
因此，使用牙齿状况的测量3D模型、确定的修复体类型和牙齿编号完全自动地构造修复体，由此考虑不同的结构，例如预备体的边缘、预备体的形状、相邻牙齿的形状和相对牙齿的形状。
因此，在没有用户交互的情况下完全自动构造修复体是可能的。
相应牙齿的残余牙齿的颜色信息可以有利地用于待插入的修复体和/或用于相邻牙齿，以便限定待插入的修复体的颜色。
待插入的修复体的颜色因此可以由计算机自动限定而没有任何用户交互。因此，修复体的构造所需的时间量减小。这还防止操作错误，在人工选择颜色的情况下操作错误可能导致次品修复体。
确定的修复体类型和/或牙齿编号可以有利地用于限定待生产的修复体的材料。
因此还由计算机自动地限定待生产的修复体的材料。如果借助于CAD/CAM生产方法生产修复体，则可以自动选择由合适材料制成的合适坯料。因此减少了用于生产修复体所需的时间量。
附图说明
参考附图解释本发明。附图示出：
图1 是用于说明用于构造修复体的方法的简图，
图2 是用于解释牙合方向上的高度场的简图，
图3 是用于解释唇和近中方向上的高度场的简图。
具体实施方式
图1示出了用于说明用于构造修复体1（例如牙桥）的方法的简图，其中借助于牙科相机2测量牙齿状况3并且生成牙齿状况3的3D模型4。借助于牙科相机2进行的由矩形指示的牙齿状况3的测量由虚线5指示。牙齿状况3的3D模型4借助于显示装置6（例如连接到计算机7的监视器）显示。三维相机2的图像数据被转发到计算机7。诸如鼠标8和键盘9的输入装置连接到计算机7，使得用户可以借助光标10在3D模型4的图形显示内导航。牙齿状况3包括根据牙齿图具有牙齿编号11的上颌12的缺失的切牙11。根据牙齿图具有牙齿编号12的相邻牙齿的第一预备体13布置在其旁边。具有牙齿编号21的相邻牙齿的牙残桩形式的第二预备体14布置在右侧。待构造和生产的修复体1成形为使得制造第一凹部15以配合第一预备体13并且制造第二凹部16以配合第二预备体14。因此将修复体1放置到两个预备体13和14上并且粘合地结合。使用计算机辅助检测算法，分析牙齿状况3的3D模型4并且自动确定修复体类型17和牙齿编号18，由此由显示装置6在菜单19中显示修复体类型17和牙齿编号18。基于牙齿状况3的测量3D模型4、确定的修复体类型17和待插入的修复体的确定牙齿编号或位置18自动生成待生产的修复体1的3D模型20，由此考虑显著结构，例如预备体15和预备体16的形状、第一相邻牙齿21和第二相邻牙齿22的形状。第一相邻牙齿21是具有牙齿编号13的尖牙，并且第二相邻牙齿22是根据牙齿图具有牙齿编号22的牙齿。使用构造的3D模型20，修复体1可以借助于CAM处理机完全自动地从坯料中切出。所述的方法的优点因此在于可以在借助于牙科相机2测量之后完全自动地生产修复体1，而没有用户交互的任何需要。
图2示出了用于解释用作CNN的输入数据的高度场30的简图，由此CNN是在图1的计算机7上运行的计算机算法。3D模型4以垂直于牙合方向31的相等间隔进行切割，使得生成截面图像或高度场30。当训练CNN时，分析不同牙齿状况的大量不同的3D模型。
在图3中，3D模型4垂直于唇方向40进行切割，使得产生垂直于唇方向40的高度场41或截面图像。3D模型4也垂直于近中方向42进行切割，使得产生垂直于近中方向42的高度图像43。截面图像或高度图像30、41和43用作CNN的输入数据，由此例如图1的待插入的修复体1的修复体类型17和牙齿编号18被确定作为CNN的输出数据。
附图标记
1 修复体
2 相机
3 牙齿状况
4 3D模型
5 记录区域的线
6 显示装置
7 计算机
8 鼠标
9 键盘
10 光标
11 切牙
12 上颌
13 预备体
14 第二预备体
15 凹部
16 第二凹部
17 修复体类型
18 待插入的修复体的牙齿编号
19 菜单
20 3D模型
21 相邻牙齿
22 第二相邻牙齿
30 高度场
31 牙合方向
40 唇方向
41 高度场
42 近中方向
43 高度图像。

Claims (9)

1.一种用于构造修复体(1)的方法，其中借助于牙科相机(2)测量牙齿状况(3)并且生成所述牙齿状况(3)的3D模型(4)，其特征在于，将计算机辅助检测算法应用于所述牙齿状况(3)的3D模型(4)，其中自动地确定待插入的所述修复体(1)的修复体类型(17)和/或至少牙齿编号(18)和/或位置；
其中，使用确定的修复体类型(17)和/或牙齿编号(18)来指定待生产的所述修复体的材料。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修复体类型(17)是嵌体、牙冠、牙桥、基牙、桥体或贴面。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述牙齿状况(3)包括至少一个预备体(13、14)或种植体支撑的中间结构，例如基牙，以便插入待生产的所述修复体(1)。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算机辅助检测算法包括用于机器学习的人工神经网络(卷积神经网络：CNN)，其中使用所述牙齿状况(3)的3D模型(4)来分析所述预备体(13、14)或所述种植体支撑的中间结构的形状并且选择合适的修复体类型(17)。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用相应牙齿的至少一个残余牙齿的表面，针对待插入的所述修复体(1)和/或相对于所述相应牙齿的相邻牙齿(21、22)另外确定牙齿编号和/或牙齿的位置。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算机辅助检测算法包括模板匹配程序，所述模板匹配程序具有限定的几何形状，例如尖端、切缘或唇表面，其中使用相应牙齿的至少一个残余牙齿的表面，针对待插入的所述修复体(1)和/或相对于所述相应牙齿的相邻牙齿(21、22)确定牙齿编号(18)和/或牙齿的位置。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，确定的修复体类型(17)和/或牙齿编号(18)借助于显示装置(6)显示给用户。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，使用确定的修复体类型(17)和/或牙齿编号(18)来构造所述修复体(1)。
9.根据权利要求5-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述相应牙齿的残余牙齿的颜色信息用于待插入的所述修复体(1)和/或所述相邻牙齿(21、22)，以便指定待插入的所述修复体的颜色。
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