ES2869274T3

ES2869274T3 - Método de análisis de una imagen de una arcada dental

Info

Publication number: ES2869274T3
Application number: ES18184494T
Authority: ES
Inventors: Philippe Salah; Thomas Pellissard; Guillaume Ghyselinck; Laurent Debraux
Original assignee: Dental Monitoring SAS
Current assignee: Dental Monitoring SAS
Priority date: 2017-07-21
Filing date: 2018-07-19
Publication date: 2021-10-25
Anticipated expiration: 2038-07-19
Also published as: FR3069358A1; EP3432267B1; US20190026889A1; EP3432267A1; US10755409B2; FR3069358B1

Abstract

Un método para adquirir una imagen de una arcada dental de un paciente, comprendiendo dicho método las etapas siguientes: a') activación de un aparato de adquisición de imágenes para adquirir una imagen, denominada "imagen de análisis", de dicha arcada; b') análisis de la imagen de análisis mediante un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible, una red neuronal, preparada mediante una base de aprendizaje; c') determinación, para la imagen de análisis, en función de los resultados del análisis en la etapa anterior, de un valor para un atributo de imagen; d') comparación de dicho valor de atributo de imagen con así denominado punto de consigna; e') envío de un mensaje de información en función de dicha comparación, estando dicho método caracterizado por cuanto que el mensaje de información se refiere a la calidad de la imagen adquirida y/o a la posición del aparato de adquisición con respecto a dicha arcada y/o al ajuste del aparato de adquisición y/o a la abertura de la boca y/o llevar un aparato dental durante la adquisición de la imagen de análisis, de manera preferible, un aparato de ortodoncia, para comprobar si la imagen de análisis respeta la consigna y, si no respeta la consigna, orientar al operador para que adquiera una nueva imagen de análisis, que permita un control in situ, siendo el aparato de adquisición de imágenes un teléfono móvil.

Description

DESCRIPCIÓN

Método de análisis de una imagen de una arcada dental

CAMPO TÉCNICO

La presente invención se refiere al campo del análisis de imágenes de arcadas dentales.

ANTECEDENTES

Los tratamientos de ortodoncia más recientes utilizan imágenes para evaluar situaciones terapéuticas. Esta evaluación la realiza convencionalmente un ortodoncista, que requiere que el paciente envíe estas imágenes al ortodoncista, o incluso que solicite una consulta.

El artículo “Hacia un sistema de salud inteligente para la ortodoncia y el tratamiento dental”, 1 de enero de 2016, extraído de la URL de Internet: http: //sc.cmc.osaka-u.ac.ip/wpl/wp-content/uploads/2016/11/sc16_poster_part6.pdf ilustra un método en donde las imágenes se analizan utilizando una red neuronal con el fin de determinar un índice que evalúa la urgencia del tratamiento de ortodoncia.

Existe una necesidad continua de un método que facilite el análisis de las imágenes de arcadas dentales de pacientes. SUMARIO

Se describe un método para analizar una imagen, denominada "imagen de análisis", de una arcada dental de un paciente, un método en donde la imagen de análisis se envía a un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, con el fin de determinar al menos un valor de un atributo de diente relacionado con un diente representado en la imagen de análisis, y/o al menos un valor de un atributo de imagen relativo a la imagen de análisis.

Análisis por diente

En particular, se describe un método para el análisis detallado de una imagen conocida como "imagen de análisis" de una arcada dental de un paciente, comprendiendo dicho método las etapas siguientes:

1) creación de una base de aprendizaje que comprende más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica una o más zonas, cada una representando un diente, o "zonas dentales históricas", en cada una de las cuales, para al menos un atributo dental, se asigna un valor de atributo dental;

2) preparación de al menos un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, mediante la base de aprendizaje;

3) enviar la imagen de análisis a dicho al menos un dispositivo de aprendizaje profundo para que determine al menos una probabilidad relativa a un valor de atributo de al menos un diente representado en una zona que representa, al menos parcialmente, dicho diente en la imagen de análisis, o "zona dental de análisis";

4) determinación, en función de dicha probabilidad, de la presencia de un diente de dicha arcada en una posición representada por dicha zona dental de análisis, y del valor de atributo de dicho diente.

Un primer dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, puede ponerse en práctica en particular para evaluar una probabilidad relativa a la presencia, en una ubicación de dicha imagen de análisis, de una zona dental de análisis.

En particular, se puede poner en práctica un segundo dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, para evaluar una probabilidad relativa al tipo de diente representado en una zona dental de análisis. Tal como se observará con más detalle en el resto de la descripción, un método denominado de análisis detallado permite, de manera ventajosa, reconocer de manera inmediata el contenido de la imagen de análisis.

De manera ventajosa, la imagen de análisis se puede clasificar de modo automático. También es inmediatamente utilizable por un programa informático.

El método se basa en el uso de un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, cuyo rendimiento está directamente relacionado con la riqueza de la base de aprendizaje. Por lo tanto, también existe la necesidad de un método que permita enriquecer de manera rápida la base de aprendizaje.

Por lo tanto, se da una descripción adicional de un método para enriquecer una base de aprendizaje, en particular destinada a la puesta en práctica de dicho método de análisis detallado, comprendiendo dicho método de enriquecimiento las etapas siguientes:

A) en un instante "actualizado", la realización de un modelo de arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia actualizado", y la segmentación del modelo de referencia actualizado para obtener, para cada diente, un "modelo dental", y para al menos un atributo dental, asignar un valor de atributo dental a cada modelo dental;

B) de manera preferible menos de 6 meses, de manera preferible menos de 2 meses, y más preferible menos de 1 mes, y más preferible menos de 15 días, todavía más preferible menos de 1 semana, y aún más preferible menos de 1 día antes o después del instante actualizado, siendo preferible que sea prácticamente en el instante actualizado, la adquisición de al menos una, de manera preferible al menos tres, de manera preferible al menos diez, de manera preferible al menos cien imágenes de dicha arcada, o "imágenes actualizadas", en las respectivas condiciones reales de adquisición;

C) para cada imagen actualizada, la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales adecuadas para la adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, denominada “imagen de referencia”, teniendo máxima concordancia con la imagen actualizada bajo dichas condiciones de adquisición virtuales, y de adquisición de dicha imagen de referencia;

D) la identificación, en la imagen de referencia, de al menos una zona que representa un modelo dental, o "zona dental de referencia" y, mediante la comparación de la imagen actualizada y de la imagen de referencia, la determinación, en la imagen actualizada, de una zona que representa dicho modelo dental o "zona dental actualizada";

E) la asignación, a dicha zona dental actualizada, del valor o de los valores de atributo dental de dicho modelo dental;

F) la adición de la imagen actualizada enriquecida con una descripción de dicha zona dental actualizada y su valor o valores de atributo dental, o “imagen histórica”, en la base de aprendizaje.

En particular, cada ejecución del método descrito en el documento WO 2016/066651 genera de manera preferible más de tres, más de diez, de manera preferible más de cien imágenes actualizadas que, mediante tratamiento automatizado mediante el modelo de referencia actualizado, pueden proporcionar tantas imágenes históricas.

En una forma de realización particular, el método para enriquecer una base de aprendizaje comprende, en lugar de las etapas A) a C), las etapas siguientes:

A’) en un instante inicial, la realización de un modelo de una arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia inicial", y la segmentación del modelo de referencia inicial para obtener, para cada diente, un "modelo dental", y para al menos un atributo dental, la asignación de un valor de atributo dental a cada modelo dental;

B’) en un instante actualizado, por ejemplo, espaciado en más de quince días, de manera preferible más de un mes, o incluso más de dos meses desde el instante inicial, la adquisición de al menos una, de manera preferible al menos tres, de manera preferible al menos diez, de manera preferible al menos cien imágenes de dicha arcada, o "imágenes actualizadas", en las respectivas condiciones reales de adquisición;

C’) para cada imagen actualizada, la búsqueda, por deformación del modelo de referencia inicial, de un modelo de referencia actualizado y de las condiciones de adquisición virtuales adecuadas para la adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, denominada "imagen de referencia", que presenta la máxima concordancia con la imagen actualizada en dichas condiciones de adquisición virtuales.

El presente método permite, de manera ventajosa, después de la generación del modelo de referencia inicial, preferiblemente por medio de un escáner, enriquecer la base de aprendizaje en diferentes instantes actualizados, sin que sea necesario realizar un nuevo escaneo, y por lo tanto sin que el paciente tenga que desplazarse a la consulta del ortodoncista. De hecho, puede adquirir las imágenes actualizadas por sí mismo, tal como se describe en el documento WO 2016/066651.

Por lo tanto, un único tratamiento de ortodoncia puede conducir a la obtención de cientos de imágenes históricas.

Se describe, asimismo, un método de preparación de un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, que comprende dicho enriquecimiento de una base de aprendizaje, y luego el uso de dicha base de aprendizaje para preparar el dispositivo de aprendizaje profundo.

Análisis global

El método de análisis detallado descrito con anterioridad permite, de manera ventajosa, un análisis detallado de la imagen de análisis, evaluándose de manera preferible la situación de cada preferencia evaluada.

De forma alternativa, el dispositivo de aprendizaje profundo se puede utilizar de manera global, conteniendo la base de aprendizaje imágenes históricas, cuya descripción proporciona un valor de atributo global para la imagen. Dicho de otro modo, el valor del atributo de imagen es relativo a la imagen completa y no a una parte de la imagen. El atributo no es entonces un atributo de "diente", sino un atributo de "imagen". Por ejemplo, este atributo de imagen puede definir si, con respecto a la imagen como un todo o una parte de la imagen, la situación dental "es patológica" o "no es patológica", sin que se realice un examen de cada diente. El atributo de imagen también permite detectar, por ejemplo, si la boca está abierta o cerrada o, de manera más general, si la imagen es adecuada para un tratamiento posterior, por ejemplo, si permite controlar la oclusión.

El atributo de imagen puede relacionarse en particular con

- una posición y/o una orientación y/o una calibración de un aparato de adquisición utilizado para adquirir dicha imagen de análisis, y/o

- una calidad de la imagen de análisis, y en particular en relación con la luminosidad, el contraste o la nitidez de la imagen de análisis, y/o

- el contenido de la imagen de análisis, por ejemplo, la representación de las arcadas, de la lengua, de la boca, de los labios, de las mandíbulas, de las encías, de uno o varios dientes o de un aparato dental, de preferencia ortodóntico.

Cuando el atributo de imagen se refiere al contenido de la imagen, la descripción de las imágenes históricas de la base de aprendizaje especifica una característica de este contenido. Por ejemplo, puede especificar la posición de la lengua (por ejemplo, "retraída") o la apertura de la boca del paciente (por ejemplo, boca abierta o cerrada) o la presencia de una representación de un aparato dental, de preferencia ortodóntico, y/o su estado (por ejemplo, aparato intacto, roto o dañado).

Se puede utilizar un valor de atributo dental para definir un valor para un atributo de imagen. Por ejemplo, si un valor de un atributo dental es "diente cariado", el valor de un atributo de imagen puede ser "situación dental insatisfactoria". El atributo de imagen puede referirse en particular a una situación terapéutica.

Se describe un método de análisis global de una imagen de análisis de una arcada dental de un paciente, comprendiendo dicho método las etapas siguientes:

1 ’) creación de una base de aprendizaje que comprenda más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica un valor de atributo para al menos un atributo de imagen, o "valor de atributo de imagen”;

2’) preparación de al menos un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, mediante la base de aprendizaje;

3’) enviar la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo para que determine, para dicha imagen de análisis, al menos una probabilidad relativa a dicho valor de atributo de imagen, y para determinar, en función de dicha probabilidad, un valor para dicho atributo de imagen para la imagen de análisis.

El atributo de imagen puede relacionarse en particular con la orientación del aparato de adquisición durante la adquisición de la imagen de análisis. Por ejemplo, puede tomar los valores “fotografía frontal”, “fotografía izquierda” y “fotografía derecha”.

El atributo de imagen también puede relacionarse con la calidad de la imagen. Por ejemplo, puede tomar los valores "contraste insuficiente" y "contraste aceptable".

El atributo de imagen también puede relacionarse con la situación dental del paciente, por ejemplo, relacionarse con la presencia de caries o con el estado de un aparato dental, de manera preferible ortodóntico, utilizado por el paciente (“degradado” o “en buen estado” a modo de ejemplo) o a la idoneidad del aparato dental, de manera preferible ortodóntico, para el tratamiento del paciente (por ejemplo, "inadaptado" o "adaptado").

El atributo de imagen también puede relacionarse con la "presencia" o "la ausencia" de un aparato dental, de manera preferible ortodóntico, o con el estado de apertura de la boca ("boca abierta", "boca cerrada" por ejemplo).

Tal como se observará con más detalle en el resto de la descripción, un método denominado de análisis de imagen global permite, de manera ventajosa, evaluar de forma inmediata y global el contenido de la imagen de análisis. En particular, es posible evaluar globalmente una situación dental y, por ejemplo, deducir de ella la necesidad de consultar a un ortodoncista.

Definiciones

Un "paciente" es una persona para la que se pone en práctica un método según la invención, independientemente de si esta persona se está sometiendo a un tratamiento de ortodoncia o no.

Por "ortodoncista" se entiende cualquier persona calificada para proporcionar atención dental, que también incluye a un dentista.

Por "pieza dental", en particular "pieza ortodóntica" se entiende la totalidad o parte de un aparato dental, en particular ortodóntico.

Una pieza ortodóntica puede ser, en particular, una férula de ortodoncia. Dicha férula se extiende para seguir los sucesivos dientes de la arcada en donde está fijada. Define un canal de forma general en "U", cuya forma se determina para asegurar la fijación de la férula a los dientes, pero también en función de un posicionamiento objetivo deseado para los dientes. Más concretamente, la forma se determina de modo que, cuando la férula está en su posición de servicio, ejerce tensiones tendientes a desplazar los dientes tratados hacia su posición objetivo, o para mantener los dientes en esta posición objetivo.

La "posición de servicio" es la posición en donde el paciente lleva la pieza dental o de ortodoncia.

Por "modelo" se entiende un modelo digital tridimensional. Por lo tanto, una disposición de modelos dentales es un modelo.

Por "imagen" se entiende una imagen bidimensional, tal como una fotografía o una imagen tomada de una película. Una imagen está formada por píxeles.

Una "imagen de referencia" es una vista de un modelo de "referencia".

Por "imagen de una arcada" o "modelo de una arcada" se entiende una representación de la totalidad o parte de dicha arcada. De manera preferible, dicha representación es en color.

Las "condiciones de adquisición" de una imagen especifican la posición y orientación en el espacio de un dispositivo para adquirir esta imagen en relación con los dientes del paciente (condiciones de adquisición reales) o con el modelo dental de un paciente (condiciones de adquisición virtuales), y de manera preferible la calibración de dicho aparato de adquisición. Se dice que las condiciones de adquisición son "virtuales" cuando corresponden a una simulación en la que el aparato de adquisición estaría en dichas condiciones de adquisición (posicionamiento teórico y de manera preferible calibración del aparato de adquisición) con respecto a un modelo.

En estas condiciones de adquisición virtuales de una imagen de referencia, el aparato de adquisición también puede calificarse como "virtual". De hecho, la imagen de referencia se adquiere mediante un aparato de adquisición ficticio, que tiene las características del aparato de adquisición "real" que se utilizó para la adquisición de las imágenes reales, y en particular de las imágenes actualizadas.

La "calibración" de un aparato de adquisición consta de todos los valores de los parámetros de calibración. Un "parámetro de calibración" es un parámetro intrínseco al aparato de adquisición (a diferencia de su posición y de su orientación), cuyo valor influye en la imagen adquirida. De manera preferible, los parámetros de calibración se eligen del grupo formado por la apertura del diafragma, el tiempo de exposición, la distancia focal y la sensibilidad.

Una "información discriminante" es información característica que se puede extraer de una imagen ("image feature" en inglés), convencionalmente mediante el tratamiento informático de esta imagen. Una información discriminante puede tener un número variable de valores. Por ejemplo, una información de contorno puede ser igual a 1 o 0 dependiendo de si un píxel pertenece, o no, a un contorno. Una información de brillo puede tomar una gran cantidad de valores. El tratamiento de imágenes permite extraer y cuantificar la información discriminante.

La información discriminante se puede representar en forma de un "mapa". Por lo tanto, un mapa es el resultado de procesar una imagen para mostrar la información discriminante, por ejemplo, el contorno de los dientes y las encías.

El término "concordancia" ("match" o "fit" en inglés) entre dos objetos es una medida de la diferencia entre estos dos objetos. Una concordancia es máxima (“best fit” en inglés) cuando resulta de una optimización que permite minimizar dicha diferencia.

Un objeto modificado para obtener la máxima concordancia puede calificarse como un objeto "óptimo".

Dos imágenes o "vistas" que tienen la máxima concordancia representan prácticamente al menos un mismo diente, de la misma manera. Dicho de otro modo, las representaciones del diente en estas dos imágenes son prácticamente superponibles.

La búsqueda de una imagen de referencia que muestre la máxima concordancia con una imagen actualizada se lleva a cabo buscando las condiciones de adquisición virtuales de la imagen de referencia que presente la máxima concordancia con las condiciones reales de adquisición de la imagen actualizada.

Por extensión, un modelo presenta la máxima concordancia con una imagen cuando este modelo ha sido elegido entre varios modelos porque permite una vista que presenta la máxima concordancia con dicha imagen y/o cuando esta imagen ha sido elegida entre varias imágenes porque tiene la máxima concordancia con una vista de dicho modelo. En particular, una imagen actualizada está en máxima concordancia con un modelo de referencia cuando una vista de este modelo de referencia proporciona una imagen de referencia en máxima concordancia con la imagen actualizada.

La comparación entre dos imágenes resulta, de manera preferible, de la comparación de dos mapas correspondientes. Una medida de la diferencia entre dos mapas o entre dos imágenes se denomina de manera convencional "distancia". Los métodos "metaheurísticos" son métodos de optimización conocidos. De manera preferible se eligen del grupo formado por

- algoritmos evolutivos, de manera preferible elegidos entre: estrategias evolutivas, algoritmos genéticos, algoritmos de evolución diferencial, algoritmos de estimación de distribución, sistemas inmunitarios artificiales, recomposición de rutas de evolución compleja mezclada, recocido simulado, algoritmos de colonias de hormigas, algoritmos de optimización de enjambres de partículas, búsqueda tabú y el método GRASP;

- el algoritmo del canguro,

- el método de Fletcher y Powell,

- el método de efectos de sonido,

- la tunelización estocástica,

- la escalada de colinas con repeticiones aleatorias,

- el método de la entropía cruzada, y

- los métodos híbridos entre los métodos metaheurísticos citados con anterioridad.

El término "descripción" de una imagen se utiliza para referirse a información relativa en particular a la definición de las zonas dentales de esta imagen y a los valores de los atributos dentales asociados con las mismas, y/o relativa a un valor de atributo de imagen de dicha imagen. No existe límite para el número de valores posibles para un atributo dental o un atributo de imagen.

Una imagen "histórica" es una imagen de una arcada dental enriquecida con una descripción. Las zonas dentales en una imagen histórica se denominan "zonas dentales históricas ".

Es necesario interpretar "que comprende" o "que incluye" o "que presenta" de manera no restrictiva, salvo indicación contraria.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

Otras características y ventajas de la invención resultarán evidentes con la lectura de la descripción detallada que sigue a continuación y con el examen del dibujo adjunto en donde:

la Figura 1 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de dicho método de análisis detallado de una imagen;

la Figura 2 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de dicho método para enriquecer una base de aprendizaje;

la Figura 3 representa, de manera esquemática, las distintas etapas de una variante de dicho método para enriquecer una base de aprendizaje;

la Figura 4 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de dicho método de análisis global de una imagen;

la Figura 5 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de una etapa C) de dicho método para enriquecer una base de aprendizaje;

las Figuras 6 y 18 representan, de manera esquemática, las diferentes etapas de un método para modelar la arcada dental de un paciente;

la Figura 7 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de un método de evaluación de la situación dental de un paciente;

la Figura 8 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de un método para adquirir una imagen de una arcada dental de un paciente;

la Figura 9 representa, de manera esquemática, las diferentes etapas de un método para evaluar la forma de una férula de ortodoncia de un paciente;

la Figura 10 muestra un ejemplo de una imagen de referencia de un modelo de referencia inicial;

la Figura 11 (11 a-11 d) ilustra el tratamiento con el fin de determinar modelos dentales en un modelo de referencia inicial, tal como se describe en el documento WO 2016066651;

la Figura 12 (12a-12d) ilustra la adquisición de una imagen mediante un espaciador, una operación de corte de esta imagen y el tratamiento de una imagen actualizada que permite determinar el contorno de los dientes, tal como se describe en el documento WO 2016. 066651;

la Figura 13 ilustra, de manera esquemática, la posición relativa de las marcas de registro 12 de un espaciador 10 en las imágenes actualizadas 141 y 142, según las direcciones de visualización mostradas en líneas discontinuas; las Figuras 14 y 15 muestran una férula de ortodoncia, en perspectiva y vista superior, respectivamente;

la Figura 16 ilustra la etapa e) descrita en el documento WO 2016066651;

la Figura 17 ilustra dicho método de enriquecimiento.

DESCRIPCIÓN DETALLADA

Dicho método de análisis detallado requiere la creación de una base de aprendizaje. Esta creación pone en práctica de manera preferible un método que comprende las etapas A) a F) o, en una forma de realización, en lugar de las etapas A) a C), de manera preferible las etapas A’) a C').

Primera forma de realización principal del método de enriquecimiento

La etapa A) está destinada a la realización de un modelo de referencia actualizado que modela una arcada del paciente. De manera preferible comprende una o más de las características de la etapa a) del documento WO 2016 066651 para obtener un modelo de referencia inicial.

El modelo de referencia actualizado se crea de manera preferible con un escáner 3D. Un modelo de este tipo, denominado "3D", se puede observar desde cualquier ángulo. Una observación del modelo, según un ángulo y una distancia determinados, se denomina "vista" o "imagen de referencia". La Figura 11a es un ejemplo de una imagen de referencia.

El modelo de referencia actualizado se puede preparar a partir de mediciones realizadas en los dientes del paciente o en un modelo de sus dientes, por ejemplo, un modelo de yeso.

Para cada diente, definimos, a partir del modelo de referencia actualizado, un modelo de dicho diente, o "modelo dental" (Figura 11d). Esta operación, conocida en sí misma, se denomina "segmentación" del modelo de referencia actualizado.

En el modelo de referencia actualizado, un modelo dental está, de manera preferible, delimitado por un borde gingival que se puede descomponer en un borde gingival interior (en el lado del interior de la boca con respecto al diente), un borde gingival exterior (orientado hacia el exterior de la boca en relación con el diente) y dos bordes gingivales laterales.

Uno o más atributos de los dientes están asociados con los modelos dentales según los dientes que modelen.

El atributo del diente se elige de manera preferible entre un número de diente, un tipo de diente, un parámetro de forma del diente, por ejemplo, una anchura de diente, en particular una anchura mesiopalatina, un grosor, una altura de la corona, un índice de deflexión en mesial y distal del borde incisal, o un nivel de abrasión, un parámetro de apariencia del diente, en particular un índice de translucidez o un parámetro de color, un parámetro relacionado con el estado del diente, por ejemplo, "desgastado", "roto", "deteriorado" o "ajustado" (es decir, en contacto con un aparato dental, de manera preferible ortodóntico), una edad para el paciente o una combinación de estos atributos. Un atributo dental es, de manera preferible, un atributo que se relaciona solamente con el diente modelado por el modelo dental.

Se puede asignar un valor de atributo dental a cada atributo dental de un modelo dental en particular.

Por ejemplo, el atributo dental "tipo de diente" tendrá el valor "incisivo", "canino" o "molar" dependiendo de si el modelo dental es el de un incisivo, un canino o un molar, respectivamente.

La asignación de valores de atributos de dientes a modelos dentales puede ser manual o, al menos en parte, automática. Por ejemplo, si el valor de un atributo dental es el mismo independientemente del modelo dental, tal como el atributo dental "edad del paciente", puede ser suficiente asignar un valor a un modelo dental con el fin de determinar el valor de este atributo para otros modelos dentales.

Asimismo, los números de los dientes se asignan de manera convencional según una regla estándar. Por lo tanto, es suficiente conocer esta regla y el número de un diente modelado por un modelo dental para calcular los números de los otros modelos dentales.

En una forma de realización preferida, la forma de un modelo dental particular se analiza para definir su valor de atributo dental, por ejemplo, su número. Este reconocimiento de patrones se realiza de manera preferible mediante un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible, una red neuronal. De manera preferible, se crea una biblioteca de modelos dentales históricos, teniendo cada modelo dental histórico un valor para el atributo dental, tal como se describe a continuación (etapa a)), preparándose el dispositivo de aprendizaje con vistas de modelos dentales históricos de esta biblioteca y luego, se analiza una o varias vistas del modelo dental particular con el dispositivo de aprendizaje profundo preparado, de manera que se determine el valor de atributo dental de dicho modelo dental particular.

La atribución de los valores de los atributos del diente se puede llevar a cabo completamente sin intervención humana.

La etapa B) está destinada a la adquisición de una o, de manera preferible, varias imágenes actualizadas. La etapa B) comprende, de manera preferible, una o más de las características de la etapa b) del documento WO 2016066651.

La adquisición de las imágenes actualizadas se realiza mediante un teléfono móvil.

De forma también preferida, el aparato de adquisición de imágenes está separado de la arcada dental por más de 5 cm, más de 8 cm o incluso más de 10 cm, lo que evita la condensación de vapor de agua en la óptica del aparato de adquisición de imágenes y facilita el enfoque. Además, de manera preferible, el aparato de adquisición de imágenes, en particular el teléfono móvil, no está provisto de ninguna óptica específica para la adquisición de las imágenes actualizadas, lo que es posible en particular debido a la distancia entre la arcada dental durante la adquisición.

De manera preferible, una imagen actualizada es una fotografía o es una imagen tomada de una película. De manera preferible es en color, de manera más preferible en colores reales.

De manera preferida, la adquisición de la imagen o imágenes actualizadas la realiza el paciente, preferentemente sin el uso de un soporte, apoyado en el suelo e inmovilizando el aparato de adquisición de imágenes, y en particular sin trípode.

En una forma de realización, la activación de la adquisición es automática, es decir, sin ninguna acción por parte de un operador, tan pronto como las condiciones de adquisición sean aprobadas por el aparato de adquisición de imágenes, en particular cuando el aparato de adquisición de imágenes haya determinado que observa una arcada dental y/o un espaciador y que las condiciones de observación sean satisfactorias (nitidez, luminosidad, incluso dimensiones de la representación de la arcada dental y/o del espaciador).

El intervalo de tiempo entre las etapas A) y B) es lo más pequeño posible con el fin de que los dientes no se hayan desplazado prácticamente entre la realización del modelo actualizado y la adquisición de las imágenes actualizadas. Unas imágenes de referencia concordantes con las imágenes actualizadas se pueden adquirir observando el modelo de referencia actualizado. De manera preferible, se utiliza un espaciador dental 10 durante la etapa B), tal como se muestra en la Figura 12a. El espaciador comprende de manera convencional un soporte provisto de un reborde que se extiende alrededor de una abertura y dispuesto de tal manera que los labios del paciente puedan descansar en el mismo mientras permite que los dientes del paciente asomen a través de dicha abertura.

En la etapa C), se explora el modelo de referencia actualizado para encontrar, para cada imagen actualizada, una imagen de referencia que muestre la máxima concordancia con la imagen actualizada.

La etapa C) puede comprender una o más de las características de las etapas c), d) y e) del documento WO 2016 066651, en la medida en que se relacionen con dicha exploración.

Para cada imagen actualizada, se determina, de manera preferible, un conjunto de condiciones de adquisición virtuales que se aproximan a las deberme condiciones de adquisición reales durante la adquisición de dicha imagen actualizada. Dicho de otro modo, se estima la posición del aparato de adquisición de imágenes en relación con los dientes en el instante en que se ha tomado la imagen actualizada (posición del aparato de adquisición en el espacio y orientación de este aparato). Esta evaluación aproximada permite de manera ventajosa limitar el número de pruebas en condiciones de adquisición virtuales durante las siguientes operaciones y, por lo tanto, permite acelerar de manera considerable estas operaciones.

Para realizar esta evaluación aproximada, se utilizan de manera preferible una o más reglas heurísticas. Por ejemplo, de manera preferible, se excluyen las condiciones de adquisición virtuales susceptibles de ser probadas durante las siguientes operaciones, las condiciones que corresponden a una posición del aparato de adquisición de imágenes detrás de los dientes o a una distancia de los dientes superior a 1 m.

En una forma de realización preferida, tal como se ilustra en la Figura 13, las marcas de registro mostradas en la imagen actualizada, y en particular las marcas de registro 12 del espaciador, se utilizan con el fin de determinar una zona del espacio prácticamente cónico que delimita las condiciones de adquisición virtuales que probablemente se probarán durante las operaciones siguientes, o "cono de prueba".

Más concretamente, existe, de manera preferible, al menos tres marcas de registro 12 no alineadas en el espaciador 10, y sus posiciones relativas se miden con precisión en el espaciador.

A continuación, las marcas de registro se ubican en la imagen actualizada, tal como se describió con anterioridad. Los cálculos trigonométricos simples pueden determinar aproximadamente la dirección según la cual se ha tomado la imagen actualizada.

A continuación, para cada imagen actualizada, se busca una imagen de referencia que tenga la máxima concordancia con la imagen actualizada. Esta búsqueda se realiza preferentemente mediante un método metaheurístico, preferentemente evolutivo, preferentemente mediante recocido simulado.

De manera preferible, en cualquier instante antes de la etapa C4), la imagen actualizada se analiza para obtener un mapa actualizado que represente, al menos parcialmente, información discriminante. Por lo tanto, el mapa actualizado representa la información discriminante en el referencial de la imagen actualizada.

La información discriminante se elige de manera preferible dentro del grupo constituido por una información de contorno, información de color, información de densidad, información de distancia, información de luminosidad, información de saturación, información sobre reflejos y combinaciones de esta información.

Los expertos en esta técnica saben cómo procesar una imagen actualizada para mostrar la información discriminante.

Por ejemplo, la Figura 12d es un mapa actualizado relativo al contorno de los dientes obtenido de la imagen actualizada de la Figura 12b.

Dicha búsqueda comprende las etapas siguientes:

C1) determinación de las condiciones de adquisición virtuales "a probar";

C2) obtener una imagen de referencia del modelo de referencia actualizado bajo dichas condiciones de adquisición virtuales a probar;

C3) tratamiento de la imagen de referencia para obtener al menos un mapa de referencia que represente, al menos parcialmente, la información discriminante;

C4) comparación de los mapas actualizados y de referencia con el fin de determinar un valor para una función de evaluación, dependiendo dicho valor de la función de evaluación en función de las diferencias entre dichos mapas actualizados y de referencia y que corresponden a una decisión de continuar o detener la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales que se aproximen a dichas condiciones de adquisición reales con más precisión que dichas condiciones de adquisición virtuales a probar determinadas en la última realización de la etapa C1);

C5) si dicho valor para la función de evaluación corresponde a una decisión de continuar dicha búsqueda, la modificación de las condiciones de adquisición virtuales a probar, se reanuda luego en la etapa C2).

En la etapa C1), se comienza por determinar las condiciones de adquisición virtuales a probar, es decir, una posición y una orientación virtuales capaces de corresponder a la posición y orientación reales del aparato de adquisición durante la captura de la imagen actualizada, pero también, de manera preferible, una calibración virtual capaz de corresponder a la calibración real del aparato de adquisición durante la captura de la imagen actualizada.

Las primeras condiciones de adquisición virtuales que se van a probar son de manera preferible condiciones de adquisición virtuales evaluadas de forma aproximada, tal como se describió con anterioridad.

En la etapa C2), se configura, a continuación, virtualmente el aparato de adquisición de imágenes en las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar para adquirir una imagen de referencia del modelo de referencia actualizado en estas condiciones de adquisición virtuales a probar. La imagen de referencia corresponde, por lo tanto, a la imagen que habría tomado el aparato de adquisición de imágenes si se hubiera colocado, con respecto al modelo de referencia actualizado, y de manera opcional calibrado en las condiciones de adquisición virtuales a probar.

Si la imagen actualizada fue tomada prácticamente al mismo tiempo que cuando se creó el modelo de referencia actualizado mediante un escaneo de los dientes del paciente, la posición de los dientes en la imagen actualizada es prácticamente la misma que en el modelo de referencia actualizada. Si las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar son exactamente las condiciones de adquisición reales, la imagen de referencia se puede superponer exactamente a la imagen actualizada. Las diferencias entre la imagen actualizada y la imagen de referencia resultan de errores en la evaluación de las condiciones de adquisición virtuales a probar, si no corresponden exactamente a las condiciones reales de adquisición.

En la etapa C3), se procesa la imagen de referencia, tal como la imagen actualizada, para obtener, a partir de la imagen de referencia, un mapa de referencia que represente la información discriminante (Figuras 11a y 11b). Los expertos en esta técnica saben cómo procesar una imagen de referencia para revelar la información discriminante.

En la etapa C4), se comparan los mapas actualizados y de referencia, ambos con la misma información discriminante, y se evalúa la diferencia o "distancia" entre estos dos mapas mediante una puntuación. Por ejemplo, si la información discriminante es el contorno de los dientes, se puede comparar la distancia media entre los puntos del contorno de los dientes que aparece en la imagen de referencia y los puntos del contorno correspondiente que aparece en la imagen actualizada, la puntuación es tanto más alta como menor es esta distancia. La puntuación puede ser, por ejemplo, un coeficiente de correlación.

De manera preferible, las condiciones de adquisición virtuales incluyen los parámetros de calibración del aparato de adquisición. La puntuación es tanto más alta cuanto que los valores de los parámetros de calibración probados están cerca de los valores de los parámetros de calibración del aparato de adquisición utilizado durante la adquisición de la imagen actualizada. Por ejemplo, si la apertura del diafragma probada está alejada de la del aparato de adquisición utilizado al adquirir la imagen actualizada, la imagen de referencia tendrá zonas borrosas y zonas nítidas que no coincidan, zonas borrosas y zonas nítidas de la imagen actualizada. Si la información discriminante es el contorno de los dientes, los mapas actualizados y de referencia no representarán los mismos contornos y la puntuación será baja.

A continuación, la puntuación se evalúa mediante una función de evaluación. La función de evaluación permite decidir si el ciclo de las etapas C1) a C5) debe continuar o detenerse. La función de evaluación puede ser, por ejemplo, igual a 0 si el ciclo debe detenerse o ser igual a 1 si el ciclo debe continuar.

El valor de la función de evaluación puede depender de la puntuación obtenida. Por ejemplo, se puede decidir continuar el ciclo si la puntuación no supera un umbral. Por ejemplo, si una coincidencia exacta entre las imágenes de actualización y de referencia da como resultado una puntuación del 100%, el umbral podría ser, por ejemplo, del 95%. Por supuesto, cuanto mayor sea el umbral, mejor será la precisión de la evaluación de las condiciones de adquisición virtuales si la puntuación logra superar este umbral.

El valor de la función de evaluación también puede depender de las puntuaciones obtenidas con las condiciones de adquisición virtuales probadas previamente.

El valor de la función de evaluación también puede depender de parámetros aleatorios y/o del número de ciclos ya realizados.

En particular, es posible que, a pesar de la repetición de los ciclos, no sea posible encontrar condiciones de adquisición virtuales lo suficientemente próximas a las condiciones reales de adquisición para que la puntuación alcance dicho umbral. La función de evaluación puede llevar entonces a la decisión de abandonar el ciclo, aunque la mejor puntuación obtenida no haya alcanzado dicho umbral. Esta decisión puede resultar, por ejemplo, de un número de ciclos mayor que un número máximo predeterminado.

Un parámetro aleatorio en la función de evaluación también puede autorizar la continuación de pruebas de nuevas condiciones de adquisición virtuales, aunque la puntuación parezca satisfactoria.

Las funciones de evaluación utilizadas de manera convencional en métodos de optimización metaheurísticos, de manera preferible evolutivos, en particular en métodos de recocido simulados, se pueden utilizar para la función de evaluación.

En la etapa C5), si el valor de la función de evaluación indica que se decide continuar el ciclo, se modifican las condiciones de adquisición virtuales a probar y se reinicia el ciclo en las etapas C1) a C5) consistente en realizar una imagen de referencia y un mapa de referencia, comparando el mapa de referencia con el mapa actualizado con el fin de determinar una puntuación, tomando luego una decisión basada en esta puntuación.

La modificación de las condiciones de adquisición virtuales a probar corresponde a un desplazamiento virtual en el espacio y/o a una modificación de la orientación y/o, de manera preferible, a una modificación de la calibración del aparato de adquisición. Esta modificación puede ser aleatoria, de manera preferible para que las nuevas condiciones de adquisición virtuales a probar pertenezcan siempre al conjunto determinado durante la evaluación aproximada. La modificación se guía preferentemente por reglas heurísticas, por ejemplo, favoreciendo las modificaciones que, según un análisis de las puntuaciones obtenidas con anterioridad, parecen ser las más favorables para aumentar la puntuación.

El ciclo se continúa hasta que el valor de la función de evaluación indique que se decide detener este ciclo y continuar en la etapa D), por ejemplo, si la puntuación alcanza o supera dicho umbral.

La optimización de las condiciones de adquisición virtuales se lleva a cabo de manera preferible utilizando un método metaheurístico, de manera preferible evolutivo, preferentemente un algoritmo de recocido simulado. Dicho algoritmo es bien conocido por la optimización no lineal.

Si se ha abandonado el ciclo, sin haber obtenido una puntuación satisfactoria, por ejemplo, sin que la puntuación haya alcanzado dicho umbral, se puede detener el método (situación de fallo) o se puede lanzar una nueva etapa C), con nueva información discriminante y/o con una nueva imagen actualizada. El método también puede continuar con las condiciones de adquisición virtuales correspondientes a la mejor puntuación obtenida. Se puede emitir una advertencia para informar al usuario del error en el resultado.

Si el ciclo se ha abandonado cuando se ha obtenido una puntuación satisfactoria, por ejemplo, porque la puntuación ha alcanzado o incluso superado dicho umbral, las condiciones de adquisición virtuales corresponden prácticamente a las condiciones reales de adquisición de la imagen actualizada.

De manera preferible, las condiciones de adquisición virtuales incluyen los parámetros de calibración del aparato de adquisición. El método permite así evaluar los valores de estos parámetros sin que sea necesario conocer la naturaleza del aparato de adquisición o su configuración. Por lo tanto, la adquisición de las imágenes actualizadas puede llevarse a cabo sin ninguna precaución particular, por ejemplo, por el propio paciente a través de su teléfono móvil.

Asimismo, la búsqueda de la calibración real se lleva a cabo comparando una imagen actualizada con vistas de un modelo de referencia en las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar. De manera ventajosa, no requiere que la imagen actualizada muestre un calibre de calibración normalizada, es decir, un calibre cuyas características se conocen con precisión, permitiendo determinar la calibración del aparato de adquisición.

La etapa C), por lo tanto, da como resultado la determinación de las condiciones de adquisición virtuales que exhiben una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales. Por lo tanto, la imagen de referencia está en máxima concordancia con la imagen actualizada, es decir, estas dos imágenes son prácticamente superponibles.

En una forma de realización, dicha búsqueda de las condiciones de adquisición virtuales en la etapa C) se lleva a cabo utilizando un método metaheurístico, de manera preferible evolutivo, preferentemente un algoritmo de recocido simulado.

En la etapa D), las zonas dentales de referencia se identifican en la imagen de referencia y se transfieren a la imagen actualizada para definir las zonas dentales actualizadas correspondientes.

En particular, la imagen de referencia es una vista del modelo de referencia actualizado segmentado en modelos dentales. Por lo tanto, se pueden identificar los límites de la representación de cada modelo dental en la imagen de referencia, o "zona dental de referencia".

La superposición de las imágenes actualizada y de referencia permite entonces transferir los límites de las zonas de los dientes de referencia a la imagen actualizada, y así definir las zonas dentales actualizadas. Al estar la imagen de referencia en máxima concordancia con la imagen actualizada, las zonas dentales actualizadas definen prácticamente los límites de los modelos dentales representados en la imagen de referencia.

En la etapa E), el valor o valores de atributo dental del modelo dental correspondiente se asigna a cada zona dental actualizada.

En particular, la imagen de referencia es una vista del modelo de referencia actualizado en donde a los modelos de diente se les han asignado valores de atributo dental respectivos para al menos un atributo dental, por ejemplo, un número de diente. Por lo tanto, cada zona dental de referencia puede heredar el valor de atributo dental del modelo dental que representa. Cada zona dental actualizada puede heredar el valor de atributo dental de la zona dental de referencia que se utilizó para definirla.

Al final de la etapa E), se obtiene una imagen actualizada y una descripción de la imagen actualizada que define una o más zonas dentales actualizadas y, para cada una de estas zonas, un valor de atributo dental para al menos un atributo dental, por ejemplo, un número de diente.

Se llama "imagen histórica" a la imagen actualizada enriquecida con su descripción.

La Figura 17a muestra un ejemplo de una imagen actualizada (adquirida durante la etapa B)) que se analiza con el fin de determinar los contornos de los dientes. La Figura 17b muestra la imagen de referencia que tiene la máxima concordancia con la imagen actualizada (resultante de la etapa C)). Los números de los dientes se muestran en los dientes correspondientes. La Figura 17c ilustra la transferencia de números de dientes a las zonas dentales actualizadas (etapas D) y E)).

En la etapa F), la imagen histórica se añade a la base de aprendizaje.

Las etapas A) a F) se llevan a cabo de manera preferible para más de 1.000, más de 5.000 o más de 10.000 pacientes diferentes o "pacientes históricos".

Tal como parece ahora de manera clara, el método es particularmente eficaz para crear una base de aprendizaje.

También se describe un método para preparar un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, comprendiendo dicho método un enriquecimiento de una base de aprendizaje según un método que comprende las etapas A) a F). Para adquirir una pluralidad de imágenes históricas, y posteriormente para el uso de dicha base de aprendizaje para preparar dicho dispositivo de aprendizaje profundo.

Segunda forma de realización principal del método de enriquecimiento

Sin embargo, el método no se limita a las formas de realización descritas con anterioridad.

En particular, el modelo de referencia actualizado no es necesariamente el resultado directo de una exploración de la arcada del paciente. El modelo de referencia actualizado puede ser, en particular, un modelo obtenido por deformación de un modelo de referencia inicial como resultado directo de dicha exploración.

El método comprende entonces, de manera preferible, en lugar de las etapas A) a C), las etapas A’) a C').

La etapa A’) es idéntica a la etapa A). Sin embargo, en la etapa A’), se pretende modificar el modelo de referencia generado. Por lo tanto, se califica como “modelo de referencia inicial” y no como “modelo de referencia actualizado”, tal como se indica en la etapa A).

En particular, el modelo de referencia inicial se puede generar en un instante inicial que precede a un tratamiento de ortodoncia activo, por ejemplo, menos de 6 meses, menos de 3 meses o menos de 1 mes antes del inicio del tratamiento. Las etapas B’) a C') pueden ponerse en práctica para seguir la evolución del tratamiento entre el instante inicial y el instante actualizado de la etapa B’).

El tiempo inicial puede ser de forma alternativa un tiempo al final del tratamiento de ortodoncia activo, por ejemplo, menos de 6 meses, menos de 3 meses o menos de 1 mes después del final del tratamiento. Las etapas B’) a C’) pueden ponerse en práctica para controlar la aparición de una posible recurrencia.

La etapa B’) es idéntica a la etapa B). Sin embargo, en la etapa B’), las imágenes actualizadas también están destinadas a guiar la modificación del modelo de referencia inicial para definir el modelo de referencia actualizado, en la etapa C').

El intervalo de tiempo entre las etapas A’) y B') no está limitado, puesto que, tal como se explica a continuación, el modelo de referencia inicial se deformará para obtener un modelo de referencia actualizado en máxima concordancia con las imágenes actualizadas. El intervalo de tiempo entre las etapas A’) y B') puede ser, por ejemplo, superior a 1 semana, 2 semanas, 1 mes, 2 meses o 6 meses.

La etapa C’) es más compleja que la etapa C), puesto que la búsqueda de una imagen de referencia que presente la máxima concordancia con una imagen actualizada no se limita a buscar las condiciones de adquisición virtuales óptimas. También incluye una búsqueda de un modelo de referencia actualizado, es decir, de un modelo de referencia en donde los dientes tienen prácticamente la misma posición que en la imagen actualizada.

La etapa C’) comprende, de manera preferible, una o más de las características de las etapas c), d) y e) del documento WO 2016066651, y en particular de la etapa e) ilustrada en la Figura 16.

El objetivo es modificar el modelo de referencia inicial hasta obtener un modelo de referencia actualizado que tenga la máxima concordancia con la imagen actualizada. En condiciones ideales, por lo tanto, el modelo de referencia actualizado es un modelo de la arcada a partir del cual se podría haber tomado la imagen actualizada si ese modelo hubiera sido la arcada misma.

Por lo tanto, se prueba una sucesión de modelos de referencia "a probar", dependiendo de la elección de un modelo de referencia a probar de manera preferible del nivel de correspondencia de los modelos de referencia "a probar" previamente probados con la imagen actualizada.

De manera preferible, la búsqueda comprende, para una imagen actualizada,

- una primera operación de optimización que permite buscar, en un modelo de referencia a probar, determinado a partir del modelo de referencia inicial, las condiciones de adquisición virtuales que mejor se correspondan con las condiciones de adquisición reales de la imagen actualizada, y

- una segunda operación de optimización que permite buscar, probando una pluralidad de dichos modelos de referencia a probar, el modelo de referencia que mejor corresponde al posicionamiento de los dientes del paciente durante la adquisición de la imagen actualizada.

De manera preferible, se realiza una primera operación de optimización para cada prueba de un modelo de referencia a probar durante la segunda operación de optimización.

De manera preferible, la primera operación de optimización y/o la segunda operación de optimización, preferentemente la primera operación de optimización y la segunda operación de optimización, ponen en práctica un método metaheurístico, de manera preferible evolutivo, de preferencia un recocido simulado.

La etapa C’) da como resultado la determinación de

- un modelo de referencia actualizado que tenga la máxima concordancia con la imagen actualizada, y

- condiciones de adquisición virtuales que tengan la máxima concordancia con las condiciones de adquisición reales.

Un método que comprende las etapas A’) a C') se puede poner en práctica de manera ventajosa en el contexto de un tratamiento de ortodoncia activo o pasivo o, más en general, para controlar cualquier desarrollo de los dientes. En los diversos métodos según la invención, el enriquecimiento de la base de aprendizaje no resulta necesariamente de dicho método de enriquecimiento.

En una forma de realización, la base de aprendizaje la crea un operador. Este último analiza así miles de imágenes de análisis. Para que la base de aprendizaje pueda utilizarse para poner en práctica un método de análisis detallado, determina las zonas dentales y luego les asigna valores de atributos dentales. Para que la base de aprendizaje pueda utilizarse para la puesta en práctica de un método de análisis global, se asignan valores de atributos de imagen a cada imagen. Por lo tanto, puede constituir imágenes históricas.

Método de análisis detallado de imágenes

Dicho método de análisis detallado de una "imagen de análisis" de una arcada dental de un paciente comprende las etapas 1) a 4).

La imagen de análisis, de manera preferible una fotografía o una imagen tomada de una película, de manera preferible en color, preferentemente en colores reales, se adquiere con un teléfono móvil, separada de la arcada dental por más de 5 cm, más de 8 cm, o incluso más de 10 cm, y que de manera preferible no está provista de ninguna óptica específica.

De manera preferible, la imagen de análisis representa múltiples dientes, preferentemente más de 2, más de 3, más de 4 o más de 5 dientes del paciente.

La Figura 12a o la Figura 12b podrían ser ejemplos de imágenes de análisis. La disposición de los dientes en su interior es realista, es decir, corresponde a la observada por el aparato de adquisición de imágenes cuando ha adquirido la imagen de análisis.

De manera preferible, la adquisición de la imagen de análisis la realiza el paciente, preferentemente sin el uso de un soporte, apoyado en el suelo e inmovilizando el aparato de adquisición de imágenes, y en concreto sin un trípode.

En una forma de realización, la activación de la adquisición de la imagen de análisis es automática, es decir, sin ninguna acción por parte de un operador, tan pronto como las condiciones de adquisición son aprobadas por el aparato de adquisición de imágenes. En particular cuando el aparato de adquisición de imágenes ha determinado que está observando una arcada dental y/o un espaciador y que las condiciones de observación son satisfactorias (nitidez, luminosidad, incluso dimensiones de la representación de la arcada dental y/o de espaciador).

En la etapa 1), se crea una base de aprendizaje que comprende más de 1.000, de manera preferible más de 5.000, preferentemente más de 10.000, de manera preferible más de 30.000, preferentemente más de 50.000, de manera preferible más de 100.000 imágenes históricas. Cuanto mayor sea el número de imágenes históricas, tanto mejor será el análisis realizado por el método.

De manera preferible, se utiliza una base de aprendizaje enriquecida según dicho método de enriquecimiento.

Sin embargo, la base de aprendizaje puede constituirse de conformidad con otros métodos, por ejemplo, creándose de forma manual. Para crear una imagen histórica de la base de aprendizaje, un operador, de manera preferible un ortodoncista, identifica una o más zonas dentales "históricas" en una imagen, luego asigna, a cada zona dental histórica identificada, un valor de al menos un atributo dental.

En la etapa 2), se prepara un dispositivo de aprendizaje profundo, preferentemente una red neuronal, con la base de aprendizaje.

Una "red de neuronas" o "red neuronal artificial" es un conjunto de algoritmos bien conocidos por los expertos en esta técnica.

La red neuronal se puede elegir en particular entre:

- redes especializadas en clasificación de imágenes, denominadas "CNN" ("convolutional neural network" en inglés), por ejemplo

- AlexNet (2012)

- ZF Net (2013)

- VGG Net (2014)

- GoogleNet (2015)

- Microsoft ResNet (2015)

- Caffe: BAIR Reference CaffeNet, BAIR AlexNet

- Torch: VGG_CNN_S, VGG_CNN_M, VGG_CNN_M_2048, VGG_CNN_M_10 24, VGG_CNN_M_128, VGG_CNN_F, VGG ILSVRC-2014 16 capas, VGG ILSVAR-Red, Red-2014 19 en C -en-CIFAR)

- Google: Inception (V3, V4).

- Las redes especializadas en localización y detección de objetos en una imagen, las Object Detection Network, por ejemplo:

- R-CNN (2013)

- SSD (Single Shot MultiBox Detector: Object Detection network), Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Network method: Object Detection network)

- Faster R-CNN (2015)

- SSD (2015).

La lista anterior no es exhaustiva.

En la etapa 2), el dispositivo de aprendizaje profundo se prepara de manera preferible mediante un método de aprendizaje denominado “deep learning" ("aprendizaje profundo"). Al presentar imágenes históricas (imágenes descripciones) en la entrada del dispositivo de aprendizaje profundo, el dispositivo de aprendizaje profundo aprende, de manera gradual, a reconocer en una imagen los patrones, en inglés "patterns", y asociarlos a zonas dentales y a valores de atributos dentales, por ejemplo, números de dientes.

En la etapa 3), la imagen que se va a analizar, o "imagen de análisis", se envía al dispositivo de aprendizaje profundo. Gracias a su preparación en la etapa 2), el dispositivo de aprendizaje profundo es capaz de analizar la imagen de análisis y de reconocer en ella dichos patrones. En particular, puede determinar una probabilidad relacionada con: - la presencia, en una ubicación en dicha imagen de análisis, de una zona que representa, al menos parcialmente, un diente, o una "zona dental de análisis",

- el valor de atributo del diente representado en dicha zona dental de análisis.

Por ejemplo, puede determinar que existe un 95% de probabilidad de que una forma de la imagen de análisis represente un incisivo.

De manera preferible, el dispositivo de aprendizaje profundo analiza la imagen de análisis completa y determina las probabilidades para todas las zonas dentales de análisis que ha identificado.

En la etapa 4), se analizan los resultados de la etapa anterior con el fin de determinar los dientes representados en la imagen de análisis.

Cuando la base de aprendizaje comprende más de 10.000 imágenes históricas, la etapa 3) conduce a resultados particularmente satisfactorios. En particular, dicha base de aprendizaje permite establecer un umbral de probabilidad tal que, si una probabilidad asociada con una zona dental de análisis y con un valor de atributo dental para esta zona dental de análisis supera dicho umbral, la zona dental de análisis representa de manera efectiva un diente que tiene dicho valor de atributo dental.

La etapa 4) conduce así a la definición de una imagen de análisis enriquecida con una descripción que define las zonas dentales de análisis y, para cada zona dental de análisis, los valores de los atributos del diente representado por la zona dental de análisis.

Método de análisis global de imágenes

Dicho método de análisis global de una imagen actualizada de una arcada dental de un paciente comprende las etapas 1') a 3').

El método es similar al método de análisis detallado descrito con anterioridad, excepto que, según el análisis global, no es necesario analizar la situación individual de cada diente. El análisis es global para toda la imagen. Dicho de otro modo, el dispositivo de aprendizaje profundo determina el valor de un atributo de "imagen" sin tener que determinar primero los valores de los atributos del diente.

Por ejemplo, el dispositivo de aprendizaje profundo puede concluir que, "en general", la situación dental es "satisfactoria" o "insatisfactoria", sin determinar el diente que posiblemente sea el origen de la insatisfacción.

La etapa 1') es similar a la etapa 1). Sin embargo, las imágenes históricas incluyen una descripción que especifica un valor de atributo de imagen para cada imagen.

La etapa 2') es similar a la etapa 2).

En la etapa 3'), la imagen de análisis se envía al dispositivo de aprendizaje profundo.

Gracias a su preparación en la etapa 2'), el dispositivo de aprendizaje profundo es capaz de analizar la imagen de análisis y de reconocer en ella dichos patrones. En función de estos patrones, puede en particular determinar una probabilidad relativa al valor del atributo de imagen considerado.

Aplicación a la creación de modelo de una arcada dental

Dicho método de análisis detallado es especialmente útil para la creación de un modelo de una arcada dental, en particular, para establecer un diagnóstico a distancia.

Es deseable que cada paciente se haga controlar periódicamente su dentición, en particular para comprobar que la posición de sus dientes no cambia de manera desfavorable. Durante el tratamiento de ortodoncia, este desarrollo desfavorable puede conducir en particular a una modificación del tratamiento. Después del tratamiento de ortodoncia, un desarrollo desfavorable, denominado "recurrencia", puede llevar a la reanudación del tratamiento. Por último, de manera más general y con independencia de cualquier tratamiento, es posible que todos deseen controlar los posibles desplazamientos de sus piezas dentales.

De manera convencional, los controles los realiza un ortodoncista que dispone del equipo adecuado. Por lo tanto, estos controles son costosos. Además, las visitas son vinculantes. Por último, algunas personas temen una visita a un ortodoncista y dejarán de concertar una cita para un simple chequeo o para valorar la viabilidad de un tratamiento de ortodoncia.

El documento US 2009/0291417 describe un método que permite crear y luego modificar modelos tridimensionales, en particular para la fabricación de aparatos de ortodoncia.

El documento WO 2016066651 describe un método para controlar el posicionamiento y/o la forma y/o el aspecto de los dientes de un paciente. Este método comprende una etapa de creación de un modelo de referencia inicial de los dientes, en un instante inicial, de manera preferible con un escáner 3D, a continuación, en un instante posterior, o "instante actualizado", por ejemplo, seis meses después del instante inicial, la creación de un modelo de referencia actualizado, por deformación del modelo de referencia inicial. Esta deformación se realiza de tal manera que el modelo de referencia actualizado permite observaciones prácticamente idénticas a las imágenes de los dientes adquiridas en el instante actualizado, en particular a fotografías o imágenes de un vídeo tomadas por el propio paciente, sin precauciones especiales, denominadas "imágenes actualizadas".

Por lo tanto, las imágenes actualizadas se utilizan para modificar el modelo de referencia inicial, que es muy preciso. Por lo tanto, el modelo de referencia actualizado que resulta de la deformación del modelo de referencia inicial, guiado por el análisis de las imágenes actualizadas, también es muy preciso.

Sin embargo, el método descrito en el documento WO 2016/66651 requiere una cita con el ortodoncista para crear el modelo de referencia inicial. Esta cita es una barrera para la prevención. De hecho, un paciente no necesariamente consultará a un ortodoncista si no es consciente de su necesidad. Dicho de otro modo, el método a menudo se pone en práctica solamente cuando se observa una maloclusión y es necesario corregirla.

Por lo tanto, existe la necesidad de un método que responda a este problema facilitando la prevención.

A tal efecto, se describe un método para modelar una arcada dental de un paciente, comprendiendo dicho método las etapas siguientes:

a) creación de una biblioteca histórica con más de 1.000 modelos dentales, los denominados "modelos dentales históricos", y asignación a cada modelo dental histórico, de un valor para al menos un atributo dental, o "valor de atributo dental";

b) análisis de al menos una "imagen de análisis" de la arcada dental según dicho método de análisis detallado, con el fin de determinar al menos una zona dental de análisis y al menos un valor de atributo dental asociado con dicha zona dental de análisis;

c) para cada zona dental de análisis determinada en la etapa anterior, la búsqueda, en la biblioteca histórica, de un modelo dental histórico con máxima proximidad a la imagen de análisis o a la zona dental de análisis, o "modelo dental óptimo";

d) la organización del conjunto de modelos dentales óptimos para crear un modelo que tenga la máxima concordancia con la imagen actualizada, o "modelo ensamblado";

e) de manera opcional, la sustitución de al menos un modelo dental óptimo por otro modelo dental histórico y su reanudación en la etapa d) para maximizar la concordancia entre el modelo ensamblado y la imagen de análisis; f) de manera opcional, reanudación de la etapa b) con otra imagen de análisis y en la etapa d) y/o e), la búsqueda de la máxima concordancia con todas las imágenes de análisis utilizadas.

Por lo tanto, es posible, a partir de una simple imagen de análisis, por ejemplo, una fotografía tomada con un teléfono móvil, reconstituir con buena fiabilidad, una arcada dental en forma de modelo ensamblado.

La imagen de análisis se puede adquirir en particular tal como se describe en la etapa 1) anterior.

Por supuesto, el análisis de una única imagen de análisis no es suficiente para generar un modelo ensamblado que se corresponda exactamente con la disposición de los dientes del paciente. Sin embargo, esta precisión no es por lo general indispensable para realizar un primer diagnóstico de la situación dental del paciente.

Además, la precisión del modelo ensamblado se puede incrementar si se procesan varias imágenes de análisis.

Las etapas b) a c) se ponen en práctica de manera preferible para varias imágenes de análisis y, en las etapas d) y e), se buscan modelos dentales óptimos y un modelo ensamblado para obtener la máxima concordancia con respecto a todas las imágenes de análisis (etapa f)).

También se describe un método para evaluar la situación dental de un paciente, que comprende las etapas siguientes:

i) creación de un modelo ensamblado de conformidad con dicho método de creación de modelo;

ii) transmisión del modelo ensamblado a un destinatario, de manera preferible un ortodoncista y/o un ordenador;

iii) análisis de la situación ortodóncica del paciente, por parte del receptor, a partir del modelo ensamblado;

iv) de manera preferible, informar al paciente de la situación de la ortodoncia, preferentemente a través de su teléfono móvil.

Por lo tanto, el paciente puede solicitar muy fácilmente a un ortodoncista que compruebe su situación dental, sin siquiera tener que desplazarse, contentándose con enviar una o preferentemente varias fotografías de sus dientes.

A continuación, se describe en detalle un método de creación de modelo.

En la etapa a), se crea una biblioteca histórica 20 (Figura 18) que comprende más de 1.000, de manera preferible más de 5000, preferentemente más de 10.000 modelos dentales históricos 22. Cuanto mayor es el número de modelos, mayor es el número de dientes históricos, más preciso será el modelo de ensamblado.

En particular, se puede obtener un modelo dental histórico a partir de un modelo de una arcada dental de un paciente "histórico" obtenido con un escáner. Este modelo de arcada se puede segmentar para aislar las representaciones de los dientes, tal como en la Figura 11d. Cada una de estas representaciones, que presenta un tono específico de gris en la Figura 11d, puede constituir un modelo dental histórico.

De manera preferible, la biblioteca se enriquece con los modelos dentales resultantes de la puesta en práctica del método descrito en el documento WO 2016066651 o de la etapa A) o A’) descrita con anterioridad.

Uno o más atributos dentales, en particular seleccionados de la lista proporcionada con anterioridad, están asociados con los modelos dentales. Se asigna un valor de atributo dental a cada atributo dental de un modelo dental en particular, tal como se describió con anterioridad (véase descripción en la etapa A)). Por ejemplo, un modelo dental es el de un "incisivo", "muy desgastado" y cuyos parámetros de color son, en el sistema de color L * a * b * según la norma NF ISO 7724, "a*= 2", "b*= 1" y "L*= 58".

Por lo tanto, la biblioteca histórica contiene modelos dentales históricos y valores de atributos asociados que facilitan la búsqueda en la etapa c). En la Figura 18, en la Biblioteca Histórica 20 solamente se han mostrado modelos dentales históricos 22 que representan molares.

En la etapa b), se adquiere la imagen de análisis, tal como se describió con anterioridad para la etapa B), antes de analizarla. En particular, la imagen de análisis es, de manera preferible, una fotografía o una imagen de una película, preferentemente obtenida con un teléfono móvil.

La imagen de análisis se puede adquirir en cualquier instante después de la etapa a), por ejemplo, más de 1 semana, más de 1 mes o más de 6 meses después de la etapa a).

La imagen de análisis se analiza de conformidad con el denominado método de análisis detallado. Las características opcionales de este método también son opcionales en la etapa b).

Al final de la etapa b), se obtiene una imagen de análisis enriquecida con una descripción que proporciona, para cada zona dental de análisis, un valor de atributo dental para al menos un atributo dental, por ejemplo, un número de diente.

En la etapa c), se realiza una búsqueda en la biblioteca histórica, para cada zona dental de análisis determinada en la etapa anterior, para un modelo dental histórico que presente la máxima proximidad a la zona dental de análisis. Este modelo dental se denomina "modelo dental óptimo".

La "proximidad" es una medida de una o más diferencias entre el modelo dental histórico y la zona dental de análisis. Estas diferencias pueden incluir una diferencia de forma, pero también otras diferencias, tal como una diferencia de translucidez o de color. La máxima proximidad se puede buscar minimizando de manera sucesiva varias diferencias, o minimizando una combinación de estas diferencias, por ejemplo, una suma ponderada de estas diferencias.

Por lo tanto, la "proximidad" es un concepto más amplio que la "concordancia", y la concordancia solamente mide la proximidad con respecto a la forma.

La evaluación de la proximidad de un modelo dental histórico a una zona dental de análisis incluye, de manera preferible, una comparación de al menos un valor de un atributo dental de la zona dental de análisis con el valor de este atributo para el modelo dental histórico. De manera ventajosa, una evaluación de este tipo es muy rápida.

Por ejemplo, si la descripción de la zona dental de análisis proporciona un valor para el tipo o número de diente, el grosor del diente representado y/o la altura de su corona y/o su ancho mesiopalatino y/o el índice de deflexión mesial y distal de su borde incisivo, este valor se puede comparar con el valor del atributo correspondiente de cada uno de los modelos históricos de dientes.

De manera preferible, se realiza una búsqueda de un modelo dental histórico que tenga, para al menos un atributo dental, el mismo valor que dicha zona dental de análisis. El atributo dental puede relacionarse en particular con el tipo de diente o con el número de diente. Dicho de otro modo, los modelos dentales históricos se filtran para examinar con más detalle solamente aquellos relacionados con el mismo tipo de diente que el diente representado en la zona dental de análisis.

De forma alternativa o, de manera preferible, además de esta comparación de los valores de los atributos, la forma del diente representado en la zona dental de análisis se puede comparar con la forma de un modelo dental histórico a evaluar, preferentemente por medio un método metaheurístico, de manera preferible con un método evolutivo, preferentemente mediante recocido simulado.

Para ello, se observa el modelo histórico de diente a evaluar desde diferentes ángulos. Cada vista así obtenida se compara con la imagen de análisis, de manera preferible con la zona dental de análisis para establecer una "distancia" entre esta vista y dicha imagen de análisis o, de manera preferible, dicha zona dental de análisis. Por lo tanto, la distancia mide la diferencia entre la vista y la zona dental de análisis.

La distancia se puede determinar después de procesar la vista y la imagen de análisis o, de manera preferible, la zona dental de análisis, para mostrar, en los mapas correspondientes, una misma información discriminante, por ejemplo, información de contorno, tal como se describió con anterioridad en la etapa C3) o en el documento WO 2016066651.

Para cada modelo dental histórico probado, se determina así una vista que proporciona una distancia mínima con la imagen de análisis o con la zona dental de análisis. Cada modelo dental histórico examinado está asociado con una distancia mínima particular, que mide la proximidad de su forma a la zona dental de análisis.

El modelo dental histórico óptimo es el que, con respecto a las comparaciones realizadas, se considera más cercano a la zona dental de análisis.

A continuación, se comparan las distancias mínimas obtenidas para los distintos modelos dentales probados y se retiene el que tiene la distancia mínima más pequeña para definir el modelo dental óptimo. Por lo tanto, el modelo dental óptimo presenta una concordancia máxima con la imagen de análisis.

La búsqueda de la máxima concordancia se realiza de manera preferente mediante un método metaheurístico, preferentemente evolutivo, más preferentemente mediante recocido simulado.

En una forma de realización preferida, una primera evaluación de los modelos dentales históricos se lleva a cabo de manera sucesiva comparando los valores de al menos un atributo dental, por ejemplo, el número de diente, con los valores correspondientes de la zona dental de análisis, y luego una segunda evaluación por comparación de forma. De manera ventajosa, la primera evaluación rápida permite filtrar los modelos dentales históricos para someter a la segunda evaluación más lenta solamente los modelos dentales históricos retenidos por la primera evaluación.

Por ejemplo, si una zona dental de análisis representa un diente n° 15, la primera evaluación permite retener solamente los modelos dentales que modelan los dientes n° 15. Durante la segunda evaluación, se busca, entre el conjunto de modelos dentales históricos que modelan los dientes n° 15, el modelo dental histórico cuya forma se asemeja más a la del diente representado.

Más de manera preferible, se llevan a cabo varias primeras evaluaciones antes de realizar la segunda evaluación. Por ejemplo, las primeras evaluaciones permiten filtrar los modelos dentales históricos para conservar solamente los modelos dentales que modelan los dientes n° 15 y que tienen una altura de corona entre 8 y 8,5 mm.

Al final de la etapa c), se ha asociado un modelo dental óptimo con cada una de las zonas dentales de análisis.

Por ejemplo, en la Figura 18, se puede observar que el modelo dental histórico 221 se parece mucho a una zona de análisis identificada en la imagen de análisis. Se considera óptimo para esta zona de análisis.

En la etapa d), se crea un modelo ensamblado disponiendo los modelos dentales óptimos.

Según una forma de realización, al comienzo de la etapa d), se crea una primera disposición aproximada, es decir, se obtiene un modelo aproximado por ensamblando de los modelos dentales óptimos.

Para establecer la primera disposición aproximada, se pueden orientar los modelos dentales óptimos de modo que sus direcciones de visualización óptimas sean todas paralelas, siendo la dirección de visualización óptima de un modelo dental la dirección en donde dicho número de modelo dental muestra la máxima concordancia con la imagen de análisis.

La primera disposición aproximada también se puede establecer considerando los valores de los atributos de los dientes de los modelos dentales óptimos. Por ejemplo, si los números de dientes de los modelos dentales óptimos son los de los caninos e incisivos, estos modelos dentales pueden disponerse según un arco 24 (Figura 18) que suele corresponder a la zona de la arcada que lleva estos tipos de dientes.

La forma de este arco se puede refinar en función de otros valores de los atributos del diente.

El orden de los modelos dentales óptimos es el de las zonas dentales de análisis correspondientes.

Además, la distancia mínima asociada con un modelo dental óptimo resulta de una observación del modelo dental según una dirección de observación "óptima". Dicho de otro modo, es muy probable que según esta dirección el diente, para el que se creó este modelo, se observe igualmente en la imagen de análisis. Por lo tanto, todos los modelos dentales óptimos están orientados preferentemente de modo que sus respectivas direcciones óptimas de visualización sean todas paralelas.

Por lo tanto, es posible definir así una primera disposición de los modelos dentales óptimos.

De manera preferible, la primera disposición de los modelos dentales óptimos se modifica luego de manera iterativa, para tener la máxima concordancia con la imagen de análisis. Para evaluar una disposición, se le observa desde diferentes ángulos. Cada vista así obtenida se compara con la imagen de análisis para establecer una "distancia" entre esta vista y dicha imagen de análisis. Por lo tanto, la distancia mide la diferencia entre la vista y la imagen de análisis. La distancia se puede determinar después de procesar la vista y la imagen de análisis para revelar, en uno de los mapas correspondientes, una información discriminante, por ejemplo, información de contorno, tal como se describió con anterioridad en la etapa C3) o en el documento WO 2016066651.

Para cada disposición examinada, se determina así una vista que proporciona una distancia mínima con la imagen de análisis. Por lo tanto, cada disposición examinada está asociada a una distancia mínima.

A continuación, se comparan las distancias mínimas obtenidas para las diferentes disposiciones probadas y se retiene la que tiene la distancia mínima más pequeña para definir la disposición óptima. Por lo tanto, la disposición óptima presenta una máxima concordancia con la imagen de análisis.

La búsqueda de la máxima concordancia se realiza preferentemente mediante un método metaheurístico, preferentemente evolutivo, más preferentemente mediante recocido simulado.

Al final de la etapa d) se obtiene una disposición óptima de los modelos dentales óptimos, es decir el modelo ensamblado 26.

En la etapa e) opcional, uno o más modelos dentales óptimos se sustituyen por otros modelos dentales, luego se reanuda en la etapa d) para maximizar la concordancia entre el modelo ensamblado y la imagen de análisis.

De hecho, es posible que un modelo dental óptimo, en la disposición "óptima", ya no muestre la máxima concordancia con la imagen de análisis. En particular, el modelo dental se podría visualizar en una dirección "óptima" que proporcionaba una vista con una distancia mínima con la imagen de análisis (razón por la cual se consideró óptima). Pero, en la disposición óptima, ya no está orientada según la dirección óptima.

Por lo tanto, se puede realizar una nueva búsqueda de un modelo ensamblado modificando los modelos dentales, por ejemplo, sustituyendo los modelos dentales óptimos por modelos dentales similares.

La búsqueda de los modelos dentales a probar se realiza preferentemente mediante un método metaheurístico, preferentemente evolutivo, más preferentemente mediante recocido simulado.

En la forma de realización preferida, el método pone en práctica, por lo tanto, una doble optimización, en los modelos dentales y en la disposición de los modelos dentales, siendo el modelo ensamblado la disposición de un conjunto de modelos dentales, que proporciona la distancia mínima con la imagen de análisis, considerando todos los modelos dentales posibles y todas las disposiciones posibles.

En la etapa f), de manera opcional y preferida, el método pone en práctica varias imágenes de análisis de la arcada del paciente, preferentemente más de 3, más de 5, más de 10, más de 50, más preferentemente más de 100 imágenes de análisis. El modelo ensamblado es, por lo tanto, más completo. Todavía más preferentemente, el método pone en práctica una optimización para que el modelo ensamblado obtenido sea óptimo con respecto a todas las imágenes de análisis. Dicho de otro modo, el modelo ensamblado es, de manera preferible, el que maximiza la concordancia con el conjunto de las imágenes de análisis.

En la forma de realización preferida, el método pone en práctica, por lo tanto, una optimización doble o, preferentemente triple, en los modelos dentales, por un lado, en la disposición de los modelos dentales y/o en una pluralidad de imágenes de análisis por otro parte, siendo el modelo ensamblado la disposición de un conjunto de modelos dentales que proporciona la distancia mínima media, sobre el conjunto de imágenes de análisis, considerando todos los modelos dentales posibles y, de manera preferible, todas las disposiciones posibles.

Según una forma de realización, en la etapa d) y/o e) y/o f) se utiliza un método metaheurístico, de manera preferible evolutivo, y más preferentemente por recocido simulado.

Como ahora es claramente evidente, es posible construir un modelo de arcada dental ensamblado a partir de imágenes de análisis simples, por ejemplo, a partir de fotografías tomadas por medio de un teléfono móvil. Por supuesto, la precisión del modelo ensamblado no alcanza la de un escaneo. Sin embargo, en determinadas aplicaciones, por ejemplo, para realizar un primer diagnóstico de la situación dental del paciente, dicha precisión no es esencial. Por lo tanto, el modelo montado se puede utilizar para analizar la situación ortodóncica del paciente, según las etapas ii) a iv).

En la etapa ii), el modelo ensamblado se envía a un ortodoncista y/o a un ordenador provisto de software de diagnóstico.

En una forma de realización, el modelo ensamblado se envía junto con un cuestionario completado por el paciente para mejorar la calidad del análisis en la etapa iv).

En la etapa iii), el ortodoncista y/o el ordenador examinan el modelo ensamblado. A diferencia de una imagen actualizada, el modelo ensamblado permite una observación desde cualquier ángulo. De manera ventajosa, el análisis es más preciso.

En la etapa iv), el ortodoncista y/o el ordenador informa al paciente, por ejemplo, enviándole un mensaje a su teléfono. Este mensaje puede, en particular, informar al paciente de una situación desfavorable e invitarlo a concertar una cita con el ortodoncista.

El ortodoncista también puede comparar el modelo ensamblado con los modelos ensamblados recibidos previamente para el mismo paciente. Su análisis permite valorar de manera ventajosa la evolución de la situación. El mensaje puede así informar al paciente de una evolución desfavorable de su situación, lo que mejora la prevención.

El modelo ensamblado también se puede comparar con uno o más modelos obtenidos escaneando los dientes o un molde de los dientes del paciente, o con un modelo de referencia actualizado resultante de la puesta en práctica de un método descrito en el documento WO 2016066651.

Aplicación al control in situ

Un análisis de imagen también es útil para guiar la adquisición de una imagen de una arcada dental, en particular para establecer un diagnóstico a distancia.

En concreto, el documento WO2016/066651 describe un método en donde se deforma un modelo de referencia inicial para obtener un modelo de referencia actualizado que permita la adquisición de imágenes de referencia que tengan la máxima concordancia con las imágenes "actualizadas" de la arcada adquiridas en el instante actualizado.

Las imágenes de referencia son por lo tanto vistas del modelo de referencia actualizado, visto en condiciones de adquisición virtuales que son lo más concordantes posibles con las condiciones de adquisición reales puestas en práctica para adquirir las imágenes actualizadas de la arcada del paciente.

La búsqueda de estas condiciones de adquisición virtuales se realiza preferentemente mediante métodos metaheurísticos.

Para acelerar esta búsqueda, el documento WO2016/066651 recomienda realizar una primera evaluación aproximada de las condiciones reales de adquisición. Por ejemplo, se excluye de la búsqueda las condiciones que corresponderían a una posición del aparato de adquisición a una distancia de los dientes superior a 1 metro.

Sin embargo, existe una necesidad permanente de acelerar la ejecución del método descrito en el documento WO2016/066651 y, en particular, de buscar, más rápidamente, las condiciones de adquisición virtuales que tengan la máxima concordancia con las condiciones de adquisición puestas en práctica para adquirir una imagen actualizada de la arcada del paciente.

Un objeto de la invención es dar respuesta, al menos parcialmente, a este problema.

La invención propone un método para adquirir una imagen de una arcada dental de un paciente, comprendiendo dicho método las etapas siguientes:

a’) activación de un aparato de adquisición de imágenes para adquirir una imagen, denominada "imagen de análisis", de dicha arcada;

b’) análisis de la imagen de análisis mediante un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, preparada mediante una base de aprendizaje,

de manera preferible de conformidad con dicho método de análisis detallado, para identificar al menos una zona dental de análisis que represente un diente en dicha imagen de análisis, y con el fin de determinar al menos un valor de atributo dental para dicha zona dental de análisis, o

de conformidad con el denominado método de análisis global;

c’) determinar, para la imagen de análisis, un valor para un atributo de imagen, siendo dicho valor una función de dicho valor o valores de atributo dental si dicho método de análisis detallado ha sido puesto en práctica en la etapa anterior;

d’) comparar dicho valor de atributo de imagen con una consigna;

e’) transmisión de un mensaje de información en función de dicha comparación, siendo el mensaje de información relativo a la calidad de la imagen adquirida y/o a la posición del aparato de adquisición con respecto a dicha arcada y/o el ajuste del aparato de adquisición y/o la apertura de la boca y/o el uso de un dispositivo dental durante la adquisición de la imagen de análisis, de manera preferible de un aparato de ortodoncia, para comprobar si la imagen de análisis respeta la consigna y, si no respeta la consigna, orientar al operador para que adquiera una nueva imagen de análisis, que permita un control in situ,

siendo el aparato de adquisición de imágenes un teléfono móvil.

En una forma de realización, en la etapa b’), se identifican todas las zonas dentales de análisis y se determina al menos un valor de atributo dental para cada zona dental de análisis y, en la etapa c'), se determina el valor para el atributo de imagen en función de dichos valores de los atributos dentales.

En una forma de realización, la etapa b’) comprende las etapas siguientes:

1) de manera preferible antes de la etapa a’), creación de una base de aprendizaje que comprende más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica una o más zonas, cada una de las cuales representa un diente, o "zonas dentales históricas", para cada una de las cuales, para dicho atributo dental, se asigna un valor de atributo dental;

3) enviar la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo para que determine al menos una probabilidad relacionada con:

- la presencia, en una ubicación en dicha imagen de análisis, de una zona que represente, al menos parcialmente, un diente, o una "zona dental de análisis",

- el valor de atributo del diente representado en dicha zona dental de análisis,

4) determinar, en función de dicha probabilidad, la presencia de un diente en una posición representada por dicha zona dental de análisis, y el valor de atributo de dicho diente.

En una forma de realización, la etapa b’) comprende las etapas siguientes:

1 ’) creación de una base de aprendizaje que comprende más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica un valor de atributo para al menos un atributo de imagen, o "valor de atributo de imagen”;

3’) enviar la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo para que determine, para dicha imagen de análisis, al menos una probabilidad relativa a dicho valor de atributo de imagen.

En una forma de realización, para crear una imagen histórica de la base de aprendizaje, un operador, de manera preferible un ortodoncista,

- identifica una o más zonas dentales "históricas" en una imagen, luego asigna a cada zona dental histórica identificada un valor para al menos un atributo dental, y/o

- asigna un valor para al menos un atributo dental a una imagen.

En una forma de realización, el mensaje de información es enviado por el aparato de adquisición.

Tal como se observará con más detalle en el resto de la descripción, un método de adquisición según la invención permite por lo tanto comprobar si una imagen de análisis respecta una consigna y, si no respeta la consigna, guiar al operador para que adquiera una nueva imagen de análisis. Por lo tanto, el método permite un "control in situ", de manera preferible en el aparato de adquisición de imágenes.

En particular, para poner en práctica el método del documento WO2016/066651, puede ser deseable adquirir imágenes actualizadas según diferentes direcciones de adquisición, por ejemplo, una imagen frontal, una imagen derecha y una imagen izquierda. Estas imágenes actualizadas, adquiridas de manera sucesiva, se pueden clasificar en consecuencia. De este modo se acelera la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales que presenten la máxima concordancia con las condiciones de adquisición reales.

De hecho, la búsqueda puede partir de condiciones de adquisición virtuales en las que el aparato de adquisición virtual esté enfrente, a la izquierda o a la derecha del modelo de referencia actualizado, dependiendo de si la imagen actualizada considerada se clasifica como una imagen frontal, izquierda o derecha, respectivamente.

Sin embargo, el operador, generalmente el paciente, puede cometer un error al adquirir las imágenes actualizadas. En particular, es posible que se olvide de tomar una imagen actualizada, por ejemplo, de la vista frontal, o invertir dos imágenes actualizadas. Normalmente, el operador puede tomar una imagen de la derecha mientras se espera de él una imagen de la izquierda.

Esta inversión de las imágenes actualizadas puede ralentizar de manera considerable su tratamiento. Por ejemplo, si se supone que la imagen actualizada es una imagen tomada a la izquierda, pero se tomó por error a la derecha, dicha búsqueda de las condiciones óptimas de adquisición virtuales, es decir, tener la máxima concordancia con las condiciones reales de adquisición, se iniciará desde un punto de partida que ofrece una vista izquierda del modelo de referencia, mientras que las condiciones óptimas de adquisición virtuales corresponden a una vista derecha. Por lo tanto, la búsqueda se ralentizará de manera considerable.

Gracias a la idea inventiva, cada imagen actualizada es una imagen de análisis que puede ser analizada y supervisada, de manera preferible en tiempo real.

Por ejemplo, el método de adquisición permite determinar que la imagen actualizada ha sido "tomada por la derecha" y comparar este valor de atributo de imagen con la consigna que se le había dado al operador para tomar la imagen actualizada en la izquierda. Como el valor del atributo de la imagen actualizada (imagen tomada a la derecha) no corresponde a la consigna (adquirir una imagen actualizada a la izquierda), el aparato de adquisición puede advertir de manera inmediata al operador para que pueda modificar la dirección de adquisición.

A continuación, se describe en detalle un método de adquisición.

En la etapa a’), el operador activa el aparato de adquisición de imágenes para adquirir una imagen de análisis.

En una forma de realización, el operador activa el aparato de adquisición para almacenar la imagen de análisis, de manera preferible tomando una fotografía o un vídeo de sus dientes, más preferentemente por medio de un teléfono móvil provisto con una cámara fotográfica.

La etapa a’) se puede realizar como la adquisición de las imágenes actualizadas en la etapa B) descrita con anterioridad.

En otra forma de realización, la imagen de análisis no se almacena. En particular, la imagen de análisis puede ser la imagen que, en tiempo real, aparece en la pantalla del teléfono móvil del operador, generalmente el paciente.

En una primera forma de realización, en la etapa b’), la imagen de análisis se analiza de conformidad con el denominado método de análisis detallado. Este análisis da como resultado de manera preferible la asignación de un valor de atributo dental a cada zona dental de análisis identificada, por ejemplo, asignando un número de diente a cada una de las zonas dentales de análisis.

En la etapa c’), se determina un valor de atributo de la imagen de análisis en función de los valores de atributo del diente. El valor de atributo de la imagen de análisis puede ser relativo a su orientación general y puede, por ejemplo, tomar uno de los siguientes tres valores: “fotografía derecha”, “fotografía izquierda” y “fotografía frontal”. El valor de atributo de la imagen de análisis también puede ser la lista de números de los dientes mostrados, por ejemplo, "16, 17 y 18". El valor de atributo de la imagen de análisis puede ser, por ejemplo, la "presencia" o "ausencia" de un aparato dental, de manera preferible ortodóntico, o el estado de la abertura de la boca ("boca abierta", "boca cerrada").

En otra forma de realización, dicho método de análisis global se pone en práctica en la etapa b’). De manera ventajosa, dicho método permite obtener directamente un valor para un atributo de imagen, sin tener que determinar valores para un atributo dental. Por lo tanto, es ventajosamente más rápido. Sin embargo, la información resultante de un análisis general puede ser menos precisa que la resultante de un análisis detallado.

Las etapas a’) a c') permiten así caracterizar la imagen de análisis.

La caracterización de la imagen de análisis permite orientar al operador si la imagen de análisis no se corresponde con la imagen esperada, por ejemplo, porque su calidad es insuficiente o porque no representa los dientes deseados.

En la etapa d’), el valor del atributo de imagen de la imagen de análisis se compara con una consigna.

Por ejemplo, si la consigna era adquirir una imagen de la derecha y el valor del atributo de imagen se "toma a la izquierda", la comparación lleva a la conclusión de que la imagen adquirida es "insatisfactoria".

En la etapa e’), se envía un mensaje al operador, preferentemente por el aparato de adquisición. El mensaje de información se refiere a la calidad de la imagen adquirida y/o a la posición del aparato de adquisición con respecto a dicha arcada y/o al ajuste del aparato de adquisición y/o a la abertura de la boca y/o al uso de un aparato dental, de manera preferible ortodóntico.

Por ejemplo, si la imagen adquirida es "insatisfactoria", el aparato de adquisición puede emitir una luz, por ejemplo, roja, y/o sonar, y/o generar un mensaje de voz, y/o vibrar, y/o mostrar un mensaje en su pantalla.

Por ejemplo, si la imagen debe adquirirse mientras el paciente está utilizando su aparato dental y este no es el caso, el aparato de adquisición puede enviar el mensaje "utilice su aparato para esta imagen".

Por ejemplo, si la imagen se ha adquirido mientras el paciente no abre la boca lo suficiente o tiene la boca cerrada, el aparato de adquisición puede enviar el mensaje "abra más la boca para esta imagen".

En una forma de realización, las etapas b’) a c') se ponen en práctica solamente si el operador registra la imagen de análisis, es decir, presiona el disparador. A continuación, el mensaje invita al operador a adquirir una nueva imagen de análisis. De manera opcional, el aparato de adquisición elimina la imagen de análisis insatisfactoria.

En una forma de realización, las etapas b’) a c') se ponen en práctica continuamente cuando el aparato de adquisición está encendido y la imagen de análisis es una imagen que aparece en una pantalla del aparato de adquisición. Por lo tanto, el aparato de adquisición puede, por ejemplo, emitir una luz roja siempre que la imagen de análisis sea insatisfactoria, y emitir una luz verde cuando la imagen de análisis sea satisfactoria. De manera ventajosa, el aparato de adquisición solamente almacena entonces imágenes de análisis que sean satisfactorias.

Tal como parece ahora claramente, la invención permite, por lo tanto, un control in situ durante la adquisición de imágenes de análisis. Aplicadas a las imágenes actualizadas del método del documento WO2016/066651, las etapas a’) a e') permiten asegurar que estas imágenes cumplen efectivamente con la necesidad y, por lo tanto, aceleran considerablemente la ejecución de este método.

En una forma de realización alternativa diferente de la invención reivindicada, las etapas d’) y e') son opcionales. En esta forma de realización, la imagen de análisis solamente se asocia con su descripción, que especifica su valor de atributo de imagen. Esta descripción también permite acelerar de manera considerable la ejecución del método del documento WO2016/066651 ya que, cuando se utiliza la imagen de análisis como imagen actualizada de este método, permite determinar aproximadamente las condiciones de adquisición reales de esta imagen, eliminando el riesgo de un error grave, por ejemplo, debido a una inversión entre dos imágenes.

Sin embargo, las etapas d’) y e') forman parte de la invención según se reivindica. Permiten, por ejemplo, evitar que el operador olvide una imagen de la izquierda o que tome dos imágenes redundantes de la derecha.

Aplicación al control de una férula de ortodoncia

De manera convencional, al inicio del tratamiento de ortodoncia, el ortodoncista determina la posición de los dientes que desea obtener en un instante durante el tratamiento, denominado "preparación". La configuración se puede definir mediante una impresión o mediante un escaneo tridimensional de los dientes del paciente. El ortodoncista tiene o fabrica un aparato de ortodoncia adecuado para este tratamiento.

El aparato de ortodoncia puede ser una férula de ortodoncia ("aligner" en inglés). Una férula tiene convencionalmente la forma de un dispositivo monobloque desmontable, convencionalmente realizado en un material polimérico transparente, que comprende un canal conformado de manera que varios dientes de una arcada, generalmente todos los dientes de una arcada, pueden alojarse en el mismo.

La forma del canal está adaptada para mantener la férula en posición sobre los dientes, mientras ejerce una acción para corregir la posición de ciertos dientes (Figuras 14 y 15).

Al inicio del tratamiento se determinan de manera convencional las formas que deben tomar las diferentes férulas en diferentes instantes del tratamiento, a continuación, se realiza el conjunto de las férulas correspondientes. En instantes predeterminados, el paciente cambia férula.

De manera ventajosa, el tratamiento mediante férulas no es muy restrictivo para el paciente. En particular, el número de citas con el ortodoncista es limitado. Además, el dolor es menor que con un arco de ortodoncia de metal adherido a los dientes.

Por lo tanto, el mercado de férulas de ortodoncia está creciendo.

A intervalos periódicos, el paciente acude al ortodoncista para un control visual, en particular para comprobar si el desplazamiento de los dientes está de conformidad con las expectativas y si la férula que lleva el paciente sigue siendo adecuada para el tratamiento.

Si el ortodoncista diagnostica un desajuste al tratamiento, realiza una nueva impresión de los dientes o, de manera equivalente, un nuevo escaneo tridimensional de los mismos, luego ordena una nueva serie de férulas configuradas en consecuencia. Se considera que, por término medio, el número de férulas finalmente obtenidas es de unas 45, en lugar de las 20 férulas que se suelen prever al inicio del tratamiento.

La necesidad de tener que acudir al ortodoncista es una limitación para el paciente. La confianza del paciente en su ortodoncista también puede verse afectada. El desajuste puede resultar desagradable. Por último, existe un coste adicional.

Por lo tanto, el número de visitas de control al ortodoncista debe ser limitado.

Se describe un método para evaluar la forma de una férula de ortodoncia, comprendiendo dicho método las etapas siguientes:

a") adquisición de al menos una imagen que representa al menos parcialmente la férula en una posición de servicio en donde la lleva un paciente, denominada "imagen de análisis";

b") análisis de la imagen de análisis mediante un dispositivo de aprendizaje profundo, preferentemente de una red neuronal, preparada mediante una base de aprendizaje, con el fin de determinar un valor

para al menos un atributo dental de una "zona dental de análisis" de la imagen de análisis, refiriéndose el atributo dental a un espacio entre el diente representado por la zona dental de análisis y el margen representado en la imagen de análisis, y/o para un atributo de imagen de la imagen de análisis, el atributo de imagen relativo a una distancia entre al menos un diente representado en la imagen de análisis, y la férula representada en dicha imagen de análisis;

c") evaluar preferentemente la idoneidad de la férula en función del valor de dicho atributo de diente o de imagen; d") de manera preferible, la transmisión de un mensaje de información en función de dicha evaluación.

Tal como se observará con más detalle en el resto de la descripción, dicho método de evaluación facilita de manera considerable la evaluación de la buena idoneidad de la férula para el tratamiento, al tiempo que hace que esta evaluación sea particularmente fiable. En particular, el método se puede poner en práctica a partir de fotografías o películas simples, tomadas sin precaución particular, por ejemplo, por el paciente. Por lo tanto, el número de citas con el ortodoncista puede ser limitado.

De manera preferible, en la etapa b”), se identifican todas dichas zonas dentales de análisis y se determina el valor de dicho atributo del diente para cada zona dental de análisis y, en la etapa c"), se determina la idoneidad de la férula en función de dichos valores de atributos dentales.

De manera preferible, dicho atributo dental se elige del grupo formado por un espaciado máximo a lo largo del borde libre del diente, un espaciado medio a lo largo del borde libre del diente, y dicho atributo de imagen se elige del grupo formado por un máximo espaciado a lo largo del conjunto de dientes mostrado, un espaciado medio a lo largo de los bordes libres de todos los dientes mostrados, o una aceptabilidad general del espaciado de los dientes mostrados. El atributo dental relativo a un espaciado puede ser en particular la existencia de una separación, pudiendo este atributo tomar los valores del atributo dental "sí" o "no"; o un valor que mida la magnitud de la separación, por ejemplo, un espaciado máximo observado o una calificación relativa en una escala.

En la etapa b”), se pone en práctica, de manera preferible, un método de análisis detallado, un atributo dental de cada zona histórica de diente de cada imagen histórica de la base de aprendizaje relacionada con un espacio entre el diente representado por la zona dental histórica y una férula llevada por dicho diente y representada en dicha imagen histórica.

De manera preferible, la etapa b”) comprende las etapas siguientes:

b”1) preferentemente antes de la etapa a"), la creación de una base de aprendizaje que comprenda más de 1.000, de manera preferible más de 5,000, y más preferible de 10.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", representando cada imagen histórica una férula utilizada por un paciente "histórico" y que comprende una o más zonas, que representan cada una un diente, o "zonas dentales históricas", a cada una de las cuales, para al menos un atributo dental relacionado con un espacio entre el diente representado por la zona dental histórica considerada, y la férula representada, se asigna un valor de atributo dental;

b”2) preparación de un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, mediante la base de aprendizaje;

b”3) enviar la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo de modo que el dispositivo de aprendizaje profundo determine al menos una probabilidad relacionada con

- la presencia, en una ubicación de dicha imagen de análisis, de una zona dental de análisis, y

- el valor de atributo dental del diente representado en dicha zona dental de análisis,

b”4) determinar, en función de dicha probabilidad, la presencia de un espaciamiento entre la férula y el diente representado por dicha zona dental de análisis, y/o de una amplitud de dicho espaciado.

Las etapas b”1) a b"4) pueden comprender una o más de las características, de manera opcional, de las etapas 1) a 4) descritas con anterioridad, respectivamente.

En una forma de realización, en la etapa b”), se pone en práctica un denominado método de análisis global, un atributo de imagen de cada imagen histórica de la base de aprendizaje relativo a una distancia entre al menos un diente representado en la imagen histórica, y una férula llevada por dicho diente y representada en dicha imagen histórica. De manera preferible, la etapa b”) comprende las etapas siguientes:

b”1 ’) creación de una base de aprendizaje que comprende más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica un valor de atributo para al menos un atributo de imagen, o "valor de atributo de imagen", relacionado con una distancia entre al menos un diente representado en la imagen de análisis y la férula representada en dicha imagen de análisis;

b”2’) preparación de al menos un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible una red neuronal, mediante la base de aprendizaje;

b”3’) enviar la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo para que determine, para dicha imagen de análisis, al menos una probabilidad relativa a dicho valor de atributo de imagen, y determinar, en función de dicha probabilidad, la presencia de un espacio entre la férula y el diente o dientes representados en la imagen de análisis, y/o de una amplitud de dicho espacio.

Las etapas b”1 ’) a b”3') pueden comprender una o más de las características, de manera opcional, de las etapas 1 ’) a 3') descritas con anterioridad, respectivamente.

El método se describe a continuación cuando se pone en práctica un análisis detallado en la etapa b”).

Previamente a la etapa a”), la base de aprendizaje debe ser enriquecida, preferentemente según un método de enriquecimiento, para contener imágenes históricas, cuya descripción precisa, para cada una de las zonas dentales históricas, un valor para el atributo dental relacionado con el espaciado.

Esta información se puede introducir manualmente. Por ejemplo, se puede presentar a un operador, de manera preferible un ortodoncista, una imagen que represente una o más zonas dentales denominadas "históricas", y se le puede solicitar que identifique dichas zonas dentales históricas e indique, para cada zona dental histórica, si existe una separación o no y/o para evaluar la amplitud de esta separación.

Una imagen histórica puede ser una fotografía que muestre una férula utilizada por un paciente histórico. De forma alternativa, una imagen histórica puede ser el resultado de un tratamiento de una imagen que representa una arcada dental desnuda (es decir, sin una férula) y una imagen que representa la misma arcada que lleva la férula. La imagen que representa la férula desnuda puede ser en particular una vista de un modelo de la arcada deformada para obtener la máxima concordancia con la imagen que representa el arco que lleva la férula. Un tratamiento de este tipo puede ser especialmente útil para resaltar mejor el contorno de los dientes y la férula cuando los dientes no son muy visibles a través de la férula.

En la etapa a”), la adquisición de la imagen de análisis se puede realizar como la adquisición de las imágenes actualizadas en la etapa B) descrita con anterioridad.

De manera preferible, se envía al paciente al menos un recordatorio que informa al mismo de la necesidad de crear una imagen de análisis. Este recordatorio puede ser en papel o, de manera preferible, en formato electrónico, por ejemplo, en forma de correo electrónico, una alerta automática desde una aplicación móvil especializada o un SMS. Dicho recordatorio puede ser enviado por la consulta o por el laboratorio de ortodoncia o por el dentista o por la aplicación móvil especializada del paciente, por ejemplo.

La etapa a”) se lleva a cabo cuando se desea la evaluación de la forma de una férula, por ejemplo, más de 1 semana después del inicio del tratamiento con la férula.

La imagen de análisis es una imagen que representa la férula que llevan los dientes del paciente.

En la etapa b”), la imagen de análisis se analiza de conformidad con el denominado método de análisis detallado. El dispositivo de aprendizaje profundo se ha preparado mediante una base de aprendizaje que contiene imágenes históricas cuya descripción específica, para al menos una, preferiblemente para cada zona dental histórica, de un valor para un atributo dental relativo a una separación en el diente representado por la zona dental histórica y la férula incluida en dicho diente y representada en dicha imagen histórica.

Por lo tanto, el valor de este atributo dental proporciona información relativa a la forma de la férula en relación con la forma de los dientes del paciente.

El valor de este atributo dental puede ser una medida del espacio, por ejemplo, una medida del espaciado máximo, o del espaciado medio para el diente representado por la zona dental histórica.

Por lo tanto, el dispositivo de aprendizaje profundo es capaz de analizar la imagen de análisis con el fin de determinar, preferentemente para cada una de las "zonas dentales de análisis", la existencia, o incluso la importancia de un espaciamiento de la férula del diente representada en la zona dental de análisis.

En la etapa c"), se evalúa la idoneidad de la férula en función de los resultados de la etapa anterior. Por ejemplo, se determina si el espaciamiento de la férula con al menos un diente supera un umbral de aceptabilidad y, en este caso, se decide sustituir la férula por una férula mejor adaptada.

La idoneidad de la férula puede evaluarse en el contexto de un tratamiento de ortodoncia (espaciamiento compatible o no con el tratamiento de ortodoncia), pero también en el contexto de un tratamiento no terapéutico, en particular un tratamiento estético. De hecho, las férulas pueden utilizarse para desplazar los dientes con fines puramente estéticos, sin que este desplazamiento modifique el estado de salud del paciente. La idoneidad de la férula también se puede evaluar como parte de un programa de búsqueda sobre la eficacia de la misma, por ejemplo, para evaluar un nuevo material para la férula, en un ser humano o en otro animal.

En la etapa d”) se envía información relativa a la evaluación realizada en la etapa anterior, en particular al destino, del paciente y/o del ortodoncista.

El ortodoncista puede utilizar entonces esta información, posiblemente en combinación con información adicional, por ejemplo, la edad del paciente o el tiempo que lleva la férula, para establecer un diagnóstico y, si fuere necesario, decidir sobre el tratamiento apropiado.

En una forma de realización, el método comprende, en la etapa b”), un denominado análisis global. Las otras etapas no se modifican.

A continuación, el análisis de la imagen de análisis y de las imágenes históricas se realiza de forma global, sin identificar la situación individual de cada uno de los dientes representados y el atributo de la imagen se relaciona con la imagen en su conjunto.

Por ejemplo, el atributo de imagen relativo al espaciado puede ser relativo a la aceptabilidad de una situación dental, de un hecho de una o varias separaciones, o relativo a la amplitud global de una o varias separaciones de los dientes. Por ejemplo, el valor del atributo de imagen puede ser "globalmente aceptable" o "globalmente inaceptable". El valor del atributo de imagen también puede ser, por ejemplo, una medida del espaciado, por ejemplo, una medida del espaciado máximo, o del espaciado medio entre los dientes mostrados en la imagen de análisis y la férula.

Tal como a continuación se muestra claramente, el método permite, a partir de simples fotografías o de una simple película, determinar si la férula está anormalmente desprendida, o incluso, si se ha realizado un análisis detallado en la etapa b”), determinando las zonas en las que la férula se ha alejado de los dientes y evaluar la extensión de esta separación.

También se describe un método de adaptación de un tratamiento de ortodoncia, de un método en el cual se pone en práctica dicho método para evaluar la forma de una férula de ortodoncia, y luego, en función del resultado de dicha evaluación, se realiza una nueva férula y/o se aconseja al paciente, por ejemplo, para mejorar las condiciones de uso de su férula de ortodoncia, en particular el posicionamiento y/o los intervalos de tiempo para el uso y/o el mantenimiento de su férula de ortodoncia, con el fin de optimizar el tratamiento.

El uso de férulas no se limita a tratamientos terapéuticos. En particular, se puede poner en práctica un método de evaluación para evaluar una férula utilizada exclusivamente para fines estéticos.

El método también se puede utilizar para evaluar otras piezas o aparatos dentales, en particular ortodónticos.

Programa informático

La invención también se refiere a:

- un programa informático, y en particular una aplicación especializada para un teléfono móvil, que comprende instrucciones de código de programa para la ejecución de una o más etapas de cualquier método según la invención, cuando dicho programa es ejecutado por un ordenador,

- un soporte informático en donde se registra dicho programa, por ejemplo, una memoria o un CD-ROM.

Por supuesto, la invención se describe mediante las reivindicaciones y no se limita a las formas de realización descritas con anterioridad y mostradas.

En particular, el paciente no se limita a un ser humano. Se puede utilizar un método según la invención para otro animal.

El paciente puede estar vivo o muerto. De manera preferible está vivo.

Los métodos de conformidad con la invención pueden ponerse en práctica en el contexto del tratamiento de ortodoncia, pero también fuera de cualquier tratamiento de ortodoncia, e incluso fuera de cualquier tratamiento terapéutico.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método para adquirir una imagen de una arcada dental de un paciente, comprendiendo dicho método las etapas siguientes:

b’) análisis de la imagen de análisis mediante un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible, una red neuronal, preparada mediante una base de aprendizaje;

c’) determinación, para la imagen de análisis, en función de los resultados del análisis en la etapa anterior, de un valor para un atributo de imagen;

d’) comparación de dicho valor de atributo de imagen con así denominado punto de consigna;

e’) envío de un mensaje de información en función de dicha comparación,

estando dicho método caracterizado por cuanto que

el mensaje de información se refiere a la calidad de la imagen adquirida y/o a la posición del aparato de adquisición con respecto a dicha arcada y/o al ajuste del aparato de adquisición y/o a la abertura de la boca y/o llevar un aparato dental durante la adquisición de la imagen de análisis, de manera preferible, un aparato de ortodoncia,

para comprobar si la imagen de análisis respeta la consigna y, si no respeta la consigna, orientar al operador para que adquiera una nueva imagen de análisis, que permita un control in situ,

siendo el aparato de adquisición de imágenes un teléfono móvil.

2. Método según la reivindicación inmediatamente anterior, en donde, en la etapa b’), se identifica al menos una zona dental de análisis que representa, al menos parcialmente, un diente en dicha imagen de análisis, y se determina al mismo tiempo un valor de un atributo dental para dicha al menos una zona dental de análisis y, en la etapa c’), se determina el valor para el atributo de imagen en función de dicho valor de atributo dental.

3. Método según la reivindicación inmediatamente anterior, en donde, en la etapa b’), se identifican todas dichas zonas dentales de análisis, y se determina al menos un valor de atributo dental para cada zona dental de análisis y, en la etapa c’), se determina el valor del atributo de imagen en función de dichos valores de atributo dental.

4. Método según cualquiera de las dos reivindicaciones inmediatamente anteriores, en donde la etapa b’) comprende las etapas siguientes:

1) de manera preferible antes de la etapa a’), la creación de una base de aprendizaje que comprenda más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica una o más zonas, cada una de las cuales representa un diente, o "zonas dentales históricas", para cada una de las cuales, para dicho atributo dental, se asigna un valor de atributo dental;

2) preparación de al menos un dispositivo de aprendizaje profundo, de manera preferible, una red neuronal, mediante la base de aprendizaje;

- la presencia, en una ubicación en dicha imagen de análisis, de una zona que represente, al menos en parte, un diente, o "zona dental de análisis",

4) la determinación, en función de dicha probabilidad, de la presencia de un diente en una posición representada por dicha zona dental de análisis, y el valor de atributo de dicho diente.

5. Método según la reivindicación inmediatamente anterior, en donde dicho atributo dental se elige entre un número de diente, un tipo de diente, un parámetro de forma del diente, un parámetro de apariencia del diente, un parámetro relativo al estado del diente, una edad para el paciente o una combinación de estos atributos.

6. Método según la reivindicación 1, en donde la etapa b’) comprende las etapas siguientes:

1 ’) creación de una base de aprendizaje que comprende más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", comprendiendo cada imagen histórica un valor de atributo para al menos un atributo de imagen, o un "valor de atributo de imagen”;

7. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 4 a 6, en donde, en la etapa 1) o 1 ’), se crea una base de aprendizaje que comprende más de 10.000 imágenes históricas.

8. Método según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde la base de aprendizaje consta de las etapas siguientes:

A) en un instante "actualizado", la realización de un modelo de arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia actualizado", y la segmentación del modelo de referencia actualizado para lograr, para cada diente, un "modelo dental", y para al menos un atributo dental, asignar un valor de atributo dental a cada modelo dental;

B) adquisición de al menos una imagen de dicha arcada, o “imagen actualizada”, en condiciones reales de adquisición;

C) para cada imagen actualizada, la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales adaptadas para una adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, denominada “imagen de referencia”, que presenta una máxima concordancia con la imagen actualizada bajo dichas condiciones de adquisición virtuales, y adquisición de dicha imagen de referencia;

D) identificación, en la imagen de referencia, de al menos una zona que representa un modelo dental, o "zona dental de referencia" y, mediante la comparación de la imagen actualizada y de la imagen de referencia, la determinación, en la imagen actualizada, de una zona que representa dicho modelo dental o "zona dental actualizada";

E) asignación a dicha zona dental actualizada del valor de atributo dental de dicho modelo dental;

F) adición de la imagen actualizada enriquecida con una descripción de dicha zona dental actualizada y su valor de atributo dental, o “imagen histórica”, en la base de aprendizaje.

9. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, en donde la base de aprendizaje está constituida según las etapas siguientes:

A’) en un instante inicial, la realización de un modelo de una arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia inicial", y la segmentación del modelo de referencia inicial de manera que se obtenga, para cada diente, un "modelo dental", y para al menos un atributo dental, la asignación de un valor de atributo dental a cada modelo dental;

B’) en un instante actualizado, la adquisición de al menos una imagen de dicha arcada, o "imagen actualizada", en condiciones reales de adquisición;

C’) la búsqueda, por deformación del modelo de referencia inicial, de un modelo de referencia actualizado y condiciones de adquisición virtuales adaptadas para una adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, denominada “imagen de referencia”, que presente una máxima concordancia con la imagen actualizada bajo dichas condiciones de adquisición virtuales;

D) identificación, en la imagen de referencia, de al menos una zona que representa un modelo dental, o "zona dental de referencia" y, mediante la comparación de la imagen actualizada y de la imagen de referencia, la determinación, en la imagen actualizada, de una zona que represente dicho modelo dental o "zona dental actualizada";

10. Método según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, en donde, para crear una imagen histórica de la base de aprendizaje, un operador, de manera preferible un ortodoncista,

- identifica una o más zonas dentales "históricas" en una imagen, a continuación, asigna, a cada zona dental histórica identificada, un valor para al menos un atributo dental, y/o

- asigna a una imagen un valor para al menos un atributo dental.

11. Método según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde el mensaje de información es enviado por el aparato de adquisición.

12. Método según la reivindicación 1, en donde dicho atributo de imagen se relaciona con

- una calidad de la imagen de análisis y, en particular, en relación con la luminosidad, el contraste o la nitidez de la imagen de análisis, y/o

- el contenido de la imagen de análisis, en particular la representación de las arcadas, de la lengua, de la boca, de los labios, de las mandíbulas, de la encía, de uno o varios dientes o de un aparato de ortodoncia.

13. Método según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde la imagen de análisis es analizada y controlada en tiempo real.