ES2918623T3 - Sistema de mejora de un modelo dental digital - Google Patents

Abstract

La invención se refiere a un proceso de enriquecimiento de un modelo de referencia para enriquecer que representa un arco dental de un paciente, dicho proceso que comprende las siguientes etapas: a) Adquisición de una imagen actualizada (IA) de dicha Arcade en las primeras condiciones de adquisición real que muestra una región de una región de dicho arcade; b) exploración del modelo de referencia para enriquecer para determinar una primera vista del modelo de referencia que se enriquece, de acuerdo con una primera dirección de observación, o "primera imagen de referencia" (IR), dijo la primera referencia imagen con máxima concordancia con la primera imagen actualizada; c) determinación, en comparación de la primera imagen de referencia y la primera imagen actualizada (IA), de un primer punto huérfano (32) representado en la primera imagen actualizada (AI) y no representada En la primera imagen de referencia (IR) cuando la primera imagen actualizada está en una primera posición de registro en que se superpone, en el espacio del modelo de referencia para enriquecer, con la primera imagen de referencia (ir); d) agrega, en el modelo de referencia para enriquecer (20), desde un punto, llamado "punto principal" »(34), a primera derecha (δ) paralela a la primera dirección de observación y pasando a través del primer punto huérfano (32) en la primera posición de registro. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Sistema de mejora de un modelo dental digital

Campo técnico

La presente invención hace referencia a un sistema para mejorar un modelo digital de una arcada dental de un paciente.

Técnica anterior

Es aconsejable que todo el mundo se revise su dentición con regularidad, sobre todo con el fin de asegurarse de que la posición de los dientes no cambia de forma desfavorable. Durante un tratamiento de ortodoncia, esta evolución desfavorable puede llevar en particular a modificar el tratamiento. Después de un tratamiento de ortodoncia, esta evolución desfavorable, denominada "recidiva", puede conducir a una repetición de un tratamiento. Por último, de manera más general e independientemente de cualquier tratamiento, todo el mundo puede querer seguir los posibles desplazamientos de sus dientes.

De forma convencional, los controles se efectúan por un ortodoncista o un dentista, que son los únicos que disponen del equipo adecuado. Por lo tanto, estos controles son caros. Además, las visitas consumen mucho tiempo.

El documento US2008318179 describe un método de corrección de un modelo dental.

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

El documento WO 2016 066651 describe un método para controlar la colocación y/o la forma y/o la apariencia de los dientes de un paciente. Este método tiene una etapa de creación de un modelo de referencia inicial de los dientes, preferiblemente con un escáner 3D y, a continuación, en un momento posterior, la creación de un modelo de referencia actualizado, mediante la deformación del modelo de referencia inicial. Esta deformación se realiza de manera que el modelo de referencia actualizado permita obtener vistas lo más parecidas posible a las imágenes de los dientes adquiridas posteriormente, en particular fotografías o imágenes de un vídeo tomadas por el propio paciente.

La deformación del modelo de referencia inicial corresponde, por tanto, a una evolución de posición y/o de forma de los dientes entre la creación del modelo en el momento inicial de la creación del modelo de referencia inicial y el momento posterior. Esta evolución puede haber conducido a la aparición de regiones de dientes que inicialmente estaban enterradas en la encía u ocultas por otros dientes, o a la aparición de regiones de la encía que no eran visibles cuando se creó el modelo de referencia inicial.

Por tanto, el modelo de referencia actualizado tiene "zonas blancas" en las regiones no observables en el momento inicial. Por lo tanto, es incompleto y, en particular, no permite la detección posterior de una deformación de un diente o de la encía en estas regiones. Este problema es particularmente crítico cuando el modelo de referencia actualizado se utiliza para la fabricación de un aparato de ortodoncia, por ejemplo, en el contexto de una repetición de un tratamiento defectuoso o para la fabricación de un aparato de ortodoncia de retención posterior al tratamiento.

Se necesita un método que permita limitar las zonas blancas de un modelo, en particular en los modelos de referencia descritos en el documento W^o 2016 066651.

Un objetivo de la invención es dar respuesta, al menos parcialmente, a esta necesidad.

Resumen de la invención

La invención proporciona un sistema de acuerdo con la reivindicación 1.

En lo sucesivo, se denomina "método de mejora" a un método de mejora de un modelo de referencia por mejorar que representa una arcada dental de un paciente, teniendo dicho método las siguientes etapas:

A) adquisición, en las primeras condiciones reales de adquisición, de una primera imagen actualizada de dicha arcada que expone una región de dicha arcada;

B) exploración del modelo de referencia por mejorar para determinar una primera vista del modelo de referencia por mejorar, siguiendo una primera dirección de observación, o "primera imagen de referencia", teniendo dicha primera imagen de referencia una coincidencia máxima con la primera imagen actualizada;

C) determinación, mediante la comparación de la primera imagen de referencia y la primera imagen actualizada, de un primer punto huérfano representado en la primera imagen actualizada y no representado en la primera imagen de referencia cuando la primera imagen actualizada se encuentra en una primera posición de registro en la que se superpone, en el espacio del modelo de referencia por mejorar, con la primera imagen de referencia;

D) adición, en el modelo de referencia por mejorar, de un punto, denominado "punto padre", en una primera línea paralela a la primera dirección de observación y que pasa por el primer punto huérfano en la primera posición de registro;

E) opcionalmente, comparación del modelo de referencia por mejorar con el modelo de referencia mejorado.

El producto de programa informático de un sistema de acuerdo con la invención comprende por tanto instrucciones de código de programa para implementar, cuando el programa se ejecuta por ordenador, las etapas B) a D), y opcionalmente E).

Preferiblemente, la posición del punto padre en la primera línea

(a) es la posición más cercana a una segunda línea determinada en función de las siguientes etapas:

- adquisición, en las segundas condiciones reales de adquisición, de una segunda imagen actualizada de dicha arcada que expone dicha región de dicha arcada;

- exploración del modelo de referencia por mejorar para determinar una segunda vista del modelo de referencia por mejorar, siguiendo una segunda dirección de observación, o "segunda imagen de referencia", teniendo dicha segunda imagen de referencia una coincidencia máxima con la segunda imagen actualizada;

- determinación de un segundo punto huérfano que tiene las mismas coordenadas que el primer punto huérfano en un sistema de referencia común a las imágenes actualizadas primera y segunda, siendo la segunda línea la línea paralela a la segunda dirección de observación y pasando por el segundo punto huérfano en una segunda posición de registro en la que la segunda imagen actualizada se superpone, en el espacio del modelo de referencia por mejorar, con la segunda imagen de referencia; o

(b) se determina en función de una distancia a una superficie aproximada y/o a una línea aproximada definida en el espacio del modelo de referencia por mejorar.

Como se verá con más detalle en la siguiente descripción, un sistema de acuerdo con la invención permite una mejora rápida y fiable del modelo de referencia.

En particular, un sistema de acuerdo con la invención puede tener además una o más de las siguientes características opcionales:

- en la forma de realización (a), el sistema de referencia común está determinado por al menos tres primeros puntos notables en la primera imagen actualizada y tres segundos puntos notables en la segunda imagen actualizada, representando cada par de un primer punto notable y un segundo punto notable un mismo punto notable de la arcada;

- un punto notable de la arcada es un punto que presenta una particularidad, preferiblemente fácilmente identificable por un operador, preferiblemente un punto en el que un contorno de la arcada evoluciona de manera atípica, por ejemplo, formando un ángulo agudo o se ramifica;

- en la forma de realización (b), el punto padre se coloca para que minimice dicha distancia con la superficie aproximada y/o con la línea aproximada;

- el área aproximada y/o la línea aproximada se determinan por métodos estadísticos o por medio de una red neuronal;

- la primera y/o segunda imagen de referencia se busca por medio de un método metaheurístico;

- para determinar al menos una de dichas imágenes de referencia primera y segunda, se buscan las condiciones de adquisición virtuales en las que la observación del modelo de referencia por mejorar suministra una imagen que tiene una coincidencia máxima con al menos una de dichas imágenes actualizadas primera y segunda, respectivamente;

- dicha imagen de referencia se determina siguiendo las siguientes etapas:

a. tratamiento de la imagen actualizada para producir al menos un mapa actualizado que represente, al menos parcialmente, una información discriminante;

b. determinación de las condiciones de adquisición virtuales por probar;

c. producción de una imagen de referencia del modelo de referencia por mejorar en dichas condiciones de adquisición virtuales por probar, o "imagen de referencia por probar";

d. tratamiento de la imagen de referencia por probar para producir al menos un mapa de referencia que represente dicha información discriminante;

e. comparación de los mapas actualizado y de referencia para determinar un valor para una primera función de evaluación, dependiendo dicho valor para la primera función de evaluación de las diferencias entre dichos mapas actualizado y de referencia;

f. dependiendo del valor de la primera función de evaluación, cambiar las condiciones de adquisición virtuales por probar y, a continuación, repetir la etapa c. o

definición de dicha imagen de referencia como la imagen de referencia por probar;

- la información discriminante se selecciona en el grupo formado por una información de contorno, una información de color, una información de densidad, una información de distancia, una información de brillo, una información de saturación, una información de reflexión y combinaciones de estas informaciones;

- la determinación de las condiciones de adquisición virtuales por probar se realiza por medio de un método metaheurístico;

- el modelo de referencia por mejorar se genera a partir de una exploración de dicha arcada del paciente; - las etapas B) a D) se realizan, en bucle, para más de 5, preferiblemente más de 10, preferiblemente más de 100 pares de imágenes actualizadas primera y segunda;

- las etapas B) a D) se realizan, en bucle, para cada punto de la primera imagen actualizada no representado en el modelo de referencia por mejorar tal como se definió antes de la primera ocurrencia de la etapa B);

- en la etapa E), se determina una evolución en la forma y/o en la posición de un diente de la arcada dental y/o una pérdida de material resultante de una abrasión de dicho diente a partir de la comparación del modelo de referencia por mejorar con el modelo de referencia mejorado;

- las imágenes actualizadas primera y segunda se adquieren más de 2, 5 o 10 semanas antes o después de la generación del modelo de referencia por mejorar.

Un sistema de acuerdo con la invención se puede aplicar en particular para mejorar un modelo de referencia actualizado obtenido por deformación de un modelo de referencia inicial, preferiblemente siguiendo la enseñanza del documento WO 2016 066651.

Se procede preferiblemente siguiendo las siguientes etapas:

1) en un momento inicial, producción un modelo de referencia de la arcada del paciente, o "modelo de referencia inicial";

2) en un momento actualizado, adquirir dichas imágenes actualizadas primera y segunda;

3) deformación del modelo de referencia inicial para obtener un modelo de referencia actualizado a partir del cual se puedan observar las imágenes de referencia primera y segunda con coincidencia máxima con las imágenes actualizadas primera y segunda, respectivamente;

4) mejora del modelo de referencia actualizado a partir de dichas imágenes de referencia primera y segunda, siguiendo las etapas ii) a iv).

Preferiblemente, en la etapa 3), la deformación del modelo de referencia inicial se determina por medio de un método metaheurístico.

Un sistema de acuerdo con la invención se puede aplicar, en particular, en el ámbito de un método para controlar la colocación y/o la forma y/o la apariencia de los dientes de un paciente como por ejemplo el descrito en el documento WO 2016 066651.

Definiciones

Un "paciente" es una persona a la que se le aplica un denominado método de mejora, independientemente del hecho de que esta persona esté sometida a un tratamiento de ortodoncia o no.

Por "ortodoncista" se entiende cualquier persona cualificada para prestar atención dental, lo que incluye también a un dentista.

Por "pieza de ortodoncia" se entiende la totalidad o parte de un aparato de ortodoncia.

Por "modelo" se entiende un modelo digital tridimensional. Se distingue entre el "modelo de referencia por mejorar", previo a la aplicación del método de la invención, y el "modelo de referencia mejorado", resultante de la aplicación del método de la invención. Un "modelo de referencia actualizado" es un modelo obtenido por deformación óptima de un "modelo de referencia inicial" a partir de imágenes, según se describe en el documento WO 2016066651. Un modelo de referencia actualizado es un ejemplo particular de un modelo de referencia por mejorar.

Por "imagen" se entiende una imagen bidimensional, como una fotografía o una imagen extraída de una película. Una imagen se compone de píxeles.

Una "imagen de referencia" es una vista de un modelo "de referencia". De acuerdo con la invención, se busca una imagen de referencia que tenga una coincidencia máxima con una imagen actualizada. Para ello, uno se mueve en el espacio del modelo de referencia y explora este espacio observando este modelo, hasta que puede observar, en esencia, la imagen actualizada. En otras palabras, si la imagen actualizada se superpone lo mejor posible con la vista del modelo obtenida de este modo (imagen de referencia), se obtiene una superposición, en esencia, perfecta, denominada "en registro", aparte de las zonas blancas. La imagen actualizada en registro con dicha imagen de referencia, en el espacio del modelo, se denomina en "posición de registro". La observación de las imágenes actualizadas y de referencia en posición de registro permite identificar, por transparencia, los puntos de la imagen actualizada que no están representados en la imagen de referencia, es decir, los puntos huérfanos que no se muestran en el modelo de referencia.

Por "imagen de una arcada" o "modelo de una arcada" se entiende una representación de toda o parte de dicha arcada.

Las "condiciones de adquisición" de una imagen especifican la posición y la orientación en el espacio de un aparato de adquisición de esta imagen en relación con los dientes del paciente (condiciones de adquisición reales) o con un modelo de los dientes del paciente (condiciones de adquisición virtuales), y preferiblemente la calibración de este aparato de adquisición. Las condiciones de adquisición se denominan "virtuales" cuando corresponden a una simulación en la que el aparato de adquisición se encontraría en dichas condiciones de adquisición (colocación y, preferiblemente, calibración teórica del aparato de adquisición) con respecto a un modelo.

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

La "calibración" de un aparato de adquisición consiste en 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 orientación) cuyo valor influye en la imagen adquirida. Preferiblemente, los parámetros de calibración se eligen del grupo formado por la apertura de diafragma, el tiempo de exposición, la distancia focal y la sensibilidad.

Una "información discriminante" es una información característica que se puede extraer de una imagen ("rasgo de la imagen"), normalmente mediante el tratamiento informático de dicha imagen.

La 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 a un contorno o no. La información sobre el brillo puede tomar un gran número de valores. El tratamiento de la imagen permite extraer y cuantificar la información discriminante.

La información discriminante se puede representar en forma de "mapa". Un mapa es, por tanto, el resultado de un tratamiento de una imagen con el fin de exponer la información discriminante, por ejemplo, el contorno de los dientes y de las encías.

Un punto de una imagen (o de un mapa), por ejemplo, un punto de un contorno del diente se deriva de la proyección de un punto de la arcada dental del paciente, siguiendo la dirección de toma de imágenes durante la adquisición de la imagen (estando definida la dirección de toma de imágenes por la orientación del objetivo del aparato de adquisición de imágenes durante esa adquisición). El punto del modelo de la arcada dental que representa este punto de la arcada dental se denomina "punto padre" del punto de la imagen (o de un mapa).

En otras palabras, el punto de la imagen es la representación del punto padre en las condiciones de adquisición de la imagen. En particular, el punto del mapa actualizado es la representación del punto padre en las condiciones de adquisición de la imagen actualizada.

Cuando un punto de una imagen, por ejemplo, un punto de contorno no tiene ningún punto padre en el modelo, se denomina "huérfano". Por lo tanto, el modelo muestra una zona en blanco en la ubicación del punto padre que falta. Un punto padre se encuentra en una ubicación "compatible" con un punto de una imagen cuando está representado en esa imagen por ese punto.

Se denomina "coincidencia" ("match" o "fit' en inglés) entre dos objetos a la medición de la diferencia entre dos objetos. Una coincidencia es máxima ("best fit') cuando se obtiene de una optimización para minimizar dicha diferencia. Un objetivo modificado para lograr una coincidencia máxima se puede llamar objetivo "óptimo".

Dos imágenes o "vistas" que muestran una coincidencia máxima representan, en esencia, el mismo diente de la misma manera. En otras palabras, las representaciones del diente en estas dos imágenes se pueden, en esencia, superponer. La búsqueda de una imagen de referencia que tenga una coincidencia máxima con una imagen actualizada se realiza buscando las condiciones de adquisición virtuales de la imagen de referencia que tienen una máxima coincidencia con las condiciones de adquisición reales de la imagen actualizada.

Por extensión, un modelo tiene una coincidencia máxima con una imagen cuando dicho modelo ha sido seleccionado entre varios modelos porque permite una vista que tiene una coincidencia máxima con dicha imagen y/o cuando esta imagen ha sido seleccionada entre varias imágenes porque tiene una coincidencia máxima con una vista de dicho modelo.

En particular, una imagen actualizada está en coincidencia máxima con un modelo de referencia cuando una vista de ese modelo de referencia proporciona una imagen de referencia en máxima coincidencia con la imagen actualizada. La comparación entre dos imágenes es preferiblemente el resultado de la comparación de dos mapas correspondientes. La medición de la diferencia entre dos mapas o entre dos imágenes se denomina de forma convencional "distancia".

Los métodos "metaheurísticos" son métodos de optimización conocidos. Se eligen preferiblemente del grupo formado por

- los algoritmos evolutivos, preferiblemente seleccionados entre: las estrategias de evolución, los algoritmos genéticos, los algoritmos de evolución diferencial, los algoritmos de estimación de distribución, los sistemas inmunes artificiales, la recomposición de trayectorias de evolución compleja barajada, el recocido simulado, los algoritmos de colonias de hormigas, los algoritmos de optimización de enjambre de partículas, la búsqueda tabú y el método GRASP;

- el algoritmo canguro,

- el método de Fletcher y Powell,

- el método de los efectos sonoros,

- la tunelización estocástica,

- la escalada de colinas con repeticiones aleatorias,

- el método de la entropía cruzada, y

- los métodos híbridos entre los métodos metaheurísticos mencionados anteriormente.

Hay que interpretar "que comprende" o "que tiene" o "que muestra" de manera no restrictiva, a menos que se especifique lo contrario.

Breve descripción de las figuras

Otras características y ventajas de la invención se desprenderán todavía con la lectura de la siguiente descripción detallada y de un examen de los dibujos adjuntos en el que:

- la figura 1 muestra, de forma esquemática, las diferentes etapas de una mejora del modelo;

- la figura 2 muestra un diagrama de flujo que ilustra la aplicación de un denominado método de mejora;

- la figura 3 muestra un diagrama de flujo que ilustra una búsqueda de un modelo de referencia actualizado a partir de un modelo de referencia inicial;

- la figura 4 muestra un ejemplo de imagen de referencia de un modelo de referencia inicial,

- la figura 5 (5a-5d) ilustra un tratamiento para determinar los modelos de dientes en un modelo de referencia inicial, según se describe en el documento WO 2016 066651,

- la figura 6 (6a-6d) ilustra la adquisición de una imagen actualizada por medio de un retractor, una operación de recorte de esta imagen y el tratamiento de una imagen actualizada para determinar el contorno de los dientes, según se describe en el documento WO 2016 066651,

- la figura 7 ilustra de forma esquemática la posición relativa de las marcas de identificación 12 de un retractor 10 en las imágenes actualizadas 141 y 142, a lo largo de las direcciones de observación mostradas en líneas discontinuas.

Descripción detallada

Un denominado método de mejora tiene por objetivo mejorar un modelo. En particular, se puede aplicar en el ámbito de un método que tiene las etapas 1) a 4).

La etapa 1) tiene por objetivo la producción de un modelo de referencia que modele una arcada del paciente. Preferiblemente, comprende una o más de las características de la etapa a) del documento WO 2016 066651.

El modelo de referencia inicial se crea preferiblemente con un escáner 3D. Un modelo de este tipo, denominado "3D", se puede observar desde cualquier ángulo. Una observación del modelo desde un ángulo y una distancia determinados se denomina una "vista" o "imagen de referencia".

La figura 4 es un ejemplo de imagen de referencia.

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

Preferiblemente, para cada diente, se define un modelo de dicho diente, o "modelo de diente", a partir del modelo de referencia inicial (figura 5). Esta operación, conocida en sí misma, también se denomina "segmentación del modelo de referencia inicial".

En el modelo de referencia inicial, un modelo de diente está 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 con respecto al diente) y dos bordes gingivales laterales.

En el modelo de referencia inicial, sólo se puede explorar la superficie expuesta exteriormente. Por ejemplo, las superficies de dos dientes adyacentes que se enfrentan pueden ser inaccesibles para el escáner, y no ser representadas. Lo mismo ocurre con las partes de los dientes que están cubiertas por la encía. Por lo tanto, el modelo de referencia inicial no muestra la totalidad de los dientes y de la encía. Los "agujeros" del modelo se denominan "zonas blancas". Si se ha realizado una exploración completa de la arcada dental, el modelo de referencia inicial no expone sin embargo las zonas blancas.

El momento inicial en el que se genera el modelo de referencia inicial puede ser, en particular, un momento anterior al tratamiento de ortodoncia activo, por ejemplo, menos de 6 meses, menos de 3 meses o menos de 1 mes antes del inicio del tratamiento. A continuación, se aplican las etapas 1) a 3) para seguir la evolución del tratamiento entre el momento inicial y el momento actualizado de la etapa 2).

El momento inicial puede ser alternativamente un momento 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. A continuación, se aplican las etapas 1) a 3) para controlar la aparición de una posible recidiva.

La etapa 2) tiene por objetivo la adquisición, en un momento actualizado, de imágenes actualizadas que tienen por objetivo guiar la modificación del modelo de referencia inicial para definir el modelo de referencia actualizado, en la etapa 3). Para la mejora de este modelo, se deben adquirir al menos unas imágenes actualizadas primera y segunda de la arcada, en unas condiciones reales de adquisición primera y segunda que expongan, bajo diferentes ángulos de observación, una misma región de dicha arcada.

La etapa 2) comprende preferiblemente una o más de las características de la etapa b) del documento WO 2016 066651.

La adquisición de las imágenes actualizadas se realiza por medio de un aparato de adquisición de imágenes, preferiblemente un teléfono móvil.

El intervalo de tiempo entre las etapas 1) y 2) puede ser, por ejemplo, mayor de 1 semana, 2 semanas, 1 mes, 2 meses o 6 meses.

Preferiblemente, se utiliza un retractor dental 10 durante la etapa 2), según se muestra en la figura 6a. El retractor tiene de forma convencional un soporte provisto de un borde que se extiende alrededor de una abertura y que está dispuesto de manera que los labios del paciente puedan descansar sobre él dejando los dientes del paciente expuestos a través de dicha abertura.

La etapa 3) tiene por objetivo la generación de un modelo de referencia actualizado que tenga una coincidencia máxima con las imágenes actualizadas.

Preferiblemente, comprende una o más de las características de las etapas c), d) y e) del documento WO 2016066651, según se ilustra en la figura 3.

En la etapa 3), se analiza cada imagen actualizada para producir, para cada imagen actualizada, un mapa actualizado relacionado con al menos a un elemento de información discriminante.

Un mapa actualizado muestra la información discriminante en el sistema de referencia de la imagen actualizada. Por ejemplo, la figura 5b es un mapa actualizado relacionado con el contorno de dientes obtenido a partir de la imagen actualizada de la figura 5a.

La información discriminante se selecciona preferiblemente del grupo formado por una información de contorno, una información de color, una información de densidad, una información de distancia, una información de brillo, una información de saturación, una información sobre los reflejos y las combinaciones de estas informaciones.

El experto en la técnica sabe cómo procesar una imagen actualizada para exponer la información discriminante.

Acto seguido, para cada imagen actualizada, se determinan preferiblemente de manera aproximada las condiciones de adquisición virtuales que se aproximan a las condiciones de adquisición reales durante la etapa 1). En otras palabras, se estima la posición del aparato de adquisición de imágenes con respecto a los dientes en el momento en que tomó la imagen actualizada (posición del aparato de adquisición en el espacio y orientación de este aparato). Esta evaluación aproximada limita de forma ventajosa el número de pruebas sobre las condiciones de adquisición virtuales durante las siguientes operaciones y, por tanto, permite acelerar de forma considerable estas operaciones.

Preferiblemente, se utilizan una o más reglas heurísticas para realizar esta evaluación aproximada. Por ejemplo, las condiciones que corresponden a una posición del aparato de adquisición de imágenes detrás de los dientes o a una distancia mayor de 1 m de los dientes se excluyen preferiblemente de las condiciones de adquisición virtuales que se pueden probar durante las siguientes operaciones.

En una forma de realización preferida, según se ilustra en la figura 7, las marcas de identificación mostradas en la imagen actualizada, y en particular las marcas de identificación del retractor 12, se utilizan para determinar una región de espacio, en esencia, cónica que delimita las condiciones de adquisición virtuales que se pueden probar durante las siguientes operaciones, o "cono de prueba".

Específicamente, al menos tres marcadores de identificación 12 no alineados se colocan preferiblemente en el retractor 10, y sus posiciones relativas en el retractor se miden con precisión.

Acto seguido, las marcas de identificación se identifican en la imagen actualizada, según se describió anteriormente. Cálculos trigonométricos sencillos permiten determinar de forma aproximada la dirección a lo largo de la que se ha tomado la imagen actualizada.

Acto seguido, para cada imagen actualizada, se busca con precisión un modelo de referencia actualizado que corresponda a la colocación y/o a la forma de los dientes durante la adquisición de la imagen actualizada, realizándose la búsqueda preferiblemente por medio de un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente por recocido simulado.

Esta búsqueda se realiza preferiblemente a partir de unas condiciones de adquisición virtuales evaluadas de forma aproximada.

El objetivo es modificar el modelo de referencia original hasta obtener un modelo de referencia actualizado que tenga una coincidencia máxima con la imagen actualizada. Por tanto, lo ideal es que el modelo de referencia actualizado sea un modelo de referencia del que se podría haber tomado la imagen actualizada si este modelo de la arcada hubiera sido la propia arcada.

Por lo tanto, se prueba una sucesión de modelos de referencia "por probar", y la selección de un modelo de referencia por probar depende preferiblemente del nivel de correspondencia de los modelos de referencia "por probar” previamente probados con la imagen actualizada. Esta selección se realiza preferiblemente siguiendo un método de optimización conocido, en particular seleccionado entre los procesos de optimización metaheurísticos, preferiblemente evolutivos, en particular en los métodos de recocido simulado.

Preferiblemente, la investigación tiene

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

- una segunda operación de optimización que permite buscar, probando varios de dichos modelos de referencia por probar, el modelo de referencia que mejor corresponde a la colocación de los dientes del paciente durante la adquisición de la imagen actualizada en la etapa 1).

Preferiblemente, se realiza una primera operación de optimización para cada prueba de un modelo de referencia por probar durante la segunda operación de optimización.

Preferiblemente, la primera operación de optimización y/o la segunda operación de optimización, preferiblemente la primera operación de optimización y la segunda operación de optimización aplican un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente un recocido simulado.

Preferiblemente, la búsqueda, para cada imagen actualizada, de un modelo de referencia actualizado, correspondiente a la etapa e) del documento WO 2016 066651, tiene las siguientes etapas:

e1) definir un modelo de referencia por probar como el modelo de referencia inicial y, a continuación,

e2) en las etapas siguientes, probar las condiciones de adquisición virtuales con el modelo de referencia por probar con el fin de aproximar con precisión dichas condiciones de adquisición reales;

e21) determinación de las condiciones de adquisición virtuales por probar;

e22) producción de una imagen de referencia del modelo de referencia por probar en dichas condiciones de adquisición virtuales por probar;

e23) tratamiento de la imagen de referencia para producir al menos un mapa de referencia que represente, al menos parcialmente, la información discriminante;

e24) comparación de los mapas actualizado y de referencia para determinar un valor para una primera función de evaluación, dependiendo dicho valor para la primera función de evaluación de las diferencias entre dichos mapas actualizado y de referencia y que corresponde a una decisión de continuar o detener la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales que se aproximen a dichas condiciones de adquisición reales con mayor precisión que dichas condiciones de adquisición virtuales por probar determinadas en la última ocurrencia de la etapa e21);

e25) si dicho valor para la primera función de evaluación corresponde a una decisión de continuar dicha búsqueda, modificar las condiciones de adquisición virtuales por probar y, a continuación, reanudar en la etapa e22);

e3) determinación de un valor para una segunda función de evaluación, dependiendo dicho valor para la segunda función de evaluación de las diferencias entre los mapas actualizado y de referencia en las condiciones de adquisición virtuales que mejor se aproximan a dichas condiciones de adquisición reales y que resultan de la última ocurrencia de la etapa e2), correspondiendo dicho valor de la segunda función de evaluación a una decisión de continuar o detener la búsqueda de un modelo de referencia que se aproxime a la colocación de los dientes durante la adquisición de la imagen actualizada con mayor precisión que dicho modelo de referencia por probar utilizado en la última ocurrencia de la etapa e2), y si dicho valor para la segunda función de evaluación corresponde a una decisión de continuar dicha búsqueda, modificación del modelo de referencia por probar mediante el desplazamiento de uno o más modelos de dientes y, a continuación, reanudar en la etapa e2)

En la etapa e1), se determina que el modelo de referencia por probar es el modelo de referencia inicial durante la primera ejecución de la etapa e2).

En la etapa e2), se comienza por determinar las condiciones de adquisición virtuales por probar, es decir, una posición y orientación virtuales que pueden corresponder a la posición y orientación reales del aparato de adquisición durante la captura de la imagen actualizada, pero preferiblemente también una calibración virtual que puede corresponder a la calibración real del aparato de adquisición durante la captura de la imagen actualizada.

Acto seguido, el aparato de adquisición de imágenes se configura virtualmente en las condiciones de adquisición virtuales por probar con el fin de adquirir una imagen de referencia del modelo de referencia por probar en estas condiciones de adquisición virtuales por probar. La imagen de referencia corresponde, por tanto, a la imagen que el aparato de adquisición de imágenes habría tomado si se hubiera colocado, con respecto al modelo de referencia por probar, y opcionalmente calibrado, en las condiciones de adquisición virtuales por probar (etapa e22)).

Si la imagen actualizada se tomó cuando la posición de los dientes era exactamente la del modelo de referencia por probar, y si las condiciones de adquisición virtuales son exactamente las condiciones de adquisición reales, entonces la imagen de referencia se puede superponer exactamente a la imagen actualizada. Las diferencias entre la imagen actualizada y la imagen de referencia se deben a errores en la evaluación de las condiciones de adquisición virtuales (si no se corresponden exactamente con las condiciones de adquisición reales) y a diferencias en la colocación de los dientes entre la etapa 2) y el modelo de referencia por probar.

Para comparar las imágenes actualizada y de referencia, se compara la información discriminante de estas dos imágenes. Más concretamente, se produce un mapa de referencia que representa la información discriminante a partir de la imagen de referencia (etapa e23).

Acto seguido, se comparan los mapas actualizado y de referencia, ambos con la misma información discriminante, y se evalúa la diferencia entre ambos mapas por medio de 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 aparecen en la imagen de referencia y los puntos del contorno correspondiente que aparecen en la imagen actualizada, cuanto menor sea esta distancia, mayor será la puntuación.

Preferiblemente, las condiciones de adquisición virtuales incluyen los parámetros de calibración del aparato de adquisición. Cuanto más alta sea la puntuación, más se acercarán los valores de los parámetros de calibración probados a los valores de los parámetros de calibración del aparato de adquisición utilizado durante la adquisición de la imagen actualizada. Por ejemplo, si el valor de apertura de diafragma probado está lejos del valor de apertura de diafragma del aparato de adquisición utilizado durante la adquisición de la imagen actualizada, la imagen de referencia tiene regiones borrosas y regiones nítidas que no se corresponden con las regiones borrosas y regiones nítidas de la imagen actualizada. Si la información discriminante es el contorno de los dientes, entonces los mapas actualizado y de referencia no mostrarán los mismos contornos y la puntuación será baja.

La puntuación puede ser, por ejemplo, un coeficiente de correlación.

Acto seguido, la puntuación se evalúa por medio de una primera función de evaluación. La primera función de evaluación permite decidir si el cicleado en la etapa e2) debe continuar o detenerse. La primera función de evaluación puede, por ejemplo, ser igual a 0 si el cicleado se debe detener o igual a 1 si el cicleado debe continuar.

El valor de la primera función de evaluación puede depender de la puntuación obtenida. Por ejemplo, se puede decidir continuar el cicleado a través de la etapa e2) si la puntuación no supera un primer umbral. Por ejemplo, si una coincidencia exacta entre las imágenes actualizada y de referencia conduce a una puntuación del 100%, el primer umbral puede ser, por ejemplo, del 95 %. Por supuesto, cuanto más alto sea el primer umbral, mayor será la precisión de la evaluación de las condiciones de adquisición virtuales si la puntuación consigue superar este primer umbral.

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

El valor de la primera función de evaluación también puede depender de parámetros aleatorios y/o del número de ciclos de la etapa e2) ya realizados.

En particular, es posible que, a pesar de la repetición de los ciclos, no se consiga encontrar condiciones de adquisición virtuales que sean lo suficientemente cercanas a las condiciones de adquisición reales para que la puntuación alcance dicho primer umbral. La primera función de evaluación puede entonces llevar a la decisión de salir del cicleado, aunque la mejor puntuación obtenida no haya alcanzado dicho primer umbral. Esta decisión puede ser el resultado, por ejemplo, de un número de ciclos mayor de un máximo predeterminado.

Un parámetro aleatorio en la primera función de evaluación también puede permitir la búsqueda de pruebas de nuevas condiciones de adquisición virtuales, aunque la puntuación parece satisfactoria.

Para la primera función de evaluación se pueden utilizar las funciones de evaluación utilizadas de forma convencional en los métodos de optimización metaheurísticos, preferiblemente evolutivos, en particular en los procesos de recocido simulado.

Si el valor de la primera función de evaluación indica que se decide continuar el cicleado en la etapa e2), se modifican las condiciones de adquisición virtuales por probar (etapa e25)) y se inicia de nuevo un ciclo (etapa e2)) que consiste en realizar una imagen de referencia y un mapa de referencia y, a continuación, comparar este mapa de referencia con el mapa actualizado para determinar una puntuación.

La modificación de las condiciones virtuales de adquisición corresponde a un desplazamiento virtual en el espacio y/o a una modificación de la orientación y/o, preferiblemente, a una modificación de la calibración del aparato de adquisición. Esta modificación puede ser aleatoria, siempre que no obstante las nuevas condiciones de adquisición virtuales por probar pertenezcan siempre al conjunto determinado durante la evaluación aproximada. La modificación se guía preferiblemente por reglas heurísticas, por ejemplo, favoreciendo aquellas modificaciones que, de acuerdo con un análisis de las puntuaciones anteriores obtenidas, parecen ser las más favorables para aumentar la puntuación.

El cicleado en e2) continúa hasta que el valor de la primera función de evaluación indica que se decide salir de este cicleado y continuar con la etapa e3), por ejemplo, si la puntuación alcanza o supera dicho primer umbral.

La optimización de las condiciones de adquisición virtuales en la etapa e2) se realiza preferiblemente utilizando un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente un algoritmo de recocido simulado. Este algoritmo de este tipo es bien conocido para la optimización no lineal.

Si se ha salido del cicleado en la etapa e2), sin que se haya obtenido una puntuación satisfactoria, por ejemplo, sin que la puntuación haya alcanzado dicho primer umbral, se puede detener el método (situación de fallo) o iniciar una nueva etapa 2), con una 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 alcanzada. Se puede emitir una advertencia con el fin de informar al usuario del error en el resultado.

Si se ha salido del cicleado en la etapa e2) cuando se ha podido obtener una puntuación satisfactoria, por ejemplo, porque la puntuación ha alcanzado o superado dicho primer umbral, las condiciones de adquisición virtuales se corresponden, en esencia, con las condiciones de adquisición reales.

Preferiblemente, las condiciones de adquisición virtuales incluyen los parámetros de calibración del aparato de adquisición. El método conducido permite de este modo evaluar los valores de estos parámetros sin necesidad de conocer la naturaleza del aparato de adquisición o su ajuste. Por lo tanto, la adquisición de las imágenes actualizadas se puede llevar a cabo sin ninguna precaución particular, por ejemplo, por el propio paciente por medio de su teléfono móvil.

Además, la búsqueda de la calibración real se realiza comparando una imagen actualizada con las vistas de un modelo de referencia por probar en las condiciones de adquisición virtuales que se están probando. Ventajosamente, no requiere que la imagen actualizada haga aparecer un indicador patrón de calibración, es decir, un indicador cuyas características se conocen con precisión, lo que permite determinar la calibración del aparato de adquisición.

Como queda claro ahora, las imágenes actualizadas no sirven para crear un modelo tridimensional actualizado totalmente nuevo, sino sólo para modificar el modelo de referencia inicial, muy preciso. Un modelo tridimensional totalmente nuevo y actualizado, creado a partir de simples fotografías tomadas sin precauciones particulares, sería demasiado inexacto de hecho para que una comparación con el modelo de referencia inicial pudiera conducir a conclusiones sobre el desplazamiento de los dientes.

Aunque las condiciones de adquisición virtuales se correspondan exactamente con las condiciones de adquisición reales, pueden subsistir diferencias entre las imágenes actualizada y de referencia si los dientes se han desplazado entre la creación del modelo de referencia inicial y la adquisición de las imágenes actualizadas. Entonces, la correlación entre las imágenes actualizada y de referencia se puede mejorar aún más repitiendo la etapa e2) después de modificar el modelo de referencia por probar mediante el desplazamiento de uno o más modelos de dientes (etapa e3)). Este es el objetivo de la segunda optimización.

La búsqueda del modelo de referencia que mejor se aproxima a la colocación de los dientes durante la adquisición de la imagen actualizada se puede realizar como la búsqueda de las condiciones de adquisición virtuales que mejor se aproximan a las condiciones de adquisición reales (etapa e2)).

En particular, la puntuación se evalúa por medio de una segunda función de evaluación. La segunda función de evaluación permite decidir si el cicleado a través de las etapas e2) y e3) debe continuar o detenerse. La segunda función de evaluación puede, por ejemplo, ser igual a 0 si el cicleado se debe detener o igual a 1 si el cicleado debe continuar.

El valor de la segunda función de evaluación depende preferiblemente de la mejor puntuación obtenida con el modelo de referencia por probar, es decir, las diferencias entre los mapas actualizado y de referencia, en las condiciones de adquisición virtuales que mejor se aproximan a dichas condiciones de adquisición reales.

El valor de la segunda función de evaluación también puede depender de la mejor puntuación obtenida con uno o más modelos de referencia probados previamente.

Por ejemplo, se puede decidir continuar con el cicleado si la puntuación no supera un segundo umbral mínimo. El valor de la segunda función de evaluación también puede depender de parámetros aleatorios y/o del número de ciclos de las etapas e2) y e3) ya realizados.

Para la segunda función de evaluación se pueden utilizar las funciones de evaluación utilizadas de forma convencional en los métodos de optimización metaheurísticos, preferiblemente evolutivos, en particular en los métodos de recocido simulado.

Si el valor de la segunda función de evaluación indica que se decide continuar el cicleado a través de las etapas e2) y e3), se modifica el modelo de referencia por probar y se repite un ciclo (etapas e2) y e3)) con el nuevo modelo de referencia por probar.

La modificación del modelo de referencia por probar corresponde a un desplazamiento de uno o más modelos de dientes. Esta modificación puede ser aleatoria. La modificación se guía preferiblemente por reglas heurísticas, por ejemplo, favoreciendo aquellas modificaciones que, de acuerdo con un análisis de las puntuaciones anteriores obtenidas, parecen ser las más favorables para aumentar la puntuación.

Preferiblemente, se busca el desplazamiento de un modelo de diente que tenga el mayor impacto en la puntuación, se modifica el modelo de referencia por probar desplazando este modelo de diente y, a continuación, se continúa el cicleado a través de las etapas e2) y e3) para optimizar la puntuación. Acto seguido, se puede buscar entre los otros modelos de dientes el que tenga mayor impacto en la mejora de la puntuación, y de nuevo se puede buscar el desplazamiento óptimo de este otro modelo de diente en la puntuación. Esto puede continuar de este modo con cada modelo de dientes.

Acto seguido, se puede repetir el ciclo en todos los modelos de dientes y continuar de este modo hasta la obtención de una puntuación superior al segundo umbral. Por supuesto, se pueden utilizar otras estrategias para desplazar uno o más modelos de dientes al modelo de referencia por probar y buscar la máxima puntuación.

El cicleado a través de las etapas e2) y e3) se continúa hasta que el valor de la segunda función de evaluación indica que se decide salir de este cicleado y continuar con la etapa f), por ejemplo, si la puntuación alcanza o supera dicho segundo umbral.

El cicleado a través de las etapas e2) y e3) permite mejorar de forma ventajosa la evaluación de los parámetros de calibración del aparato de adquisición en la etapa 1).

La búsqueda de un modelo de referencia con un cicleado a través de las etapas e2) y e3) para encontrar las posiciones de los modelos de dientes que optimizan la puntuación se realiza preferiblemente utilizando un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente un algoritmo de recocido simulado. Este algoritmo de este tipo es bien conocido para la optimización no lineal.

Si se ha salido del cicleado a través de las etapas e2) y e3) sin que se haya podido obtener una puntuación satisfactoria, por ejemplo, sin que la puntuación haya podido alcanzar dicho segundo umbral, el método se puede detener (situación de fallo) o reiniciarse al principio de la etapa 3) con nueva información discriminante y/o con una nueva imagen actualizada.

Si se decide reiniciar el método al principio de la etapa 3) a partir de otra información discriminante y/o otra imagen actualizada porque no se ha alcanzado el primer umbral o el segundo umbral, la selección de la nueva información discriminante y/o de la nueva imagen actualizada puede depender de las puntuaciones obtenidas anteriormente, con el fin de favorecer la información discriminante y/o la imagen actualizada que, en cuanto a estas puntuaciones, parecen ser las más prometedoras.

Se puede utilizar nueva información discriminante obtenida, por ejemplo, mediante la combinación de otra información discriminante ya probada. En su caso, también se podrán solicitar una o más imágenes nuevas actualizadas. Preferiblemente, se proporcionan indicaciones que permiten guiar la colocación del aparato de adquisición para la captura de esta nueva imagen actualizada. Por ejemplo, se puede indicar al paciente que debería tomar una fotografía de la parte derecha de la arcada inferior.

Si se ha salido del cicleado a través de las etapas e2) y e3) sin que se haya podido obtener una puntuación satisfactoria, se puede emitir una advertencia con el fin de informar al usuario del error en el resultado.

Si se ha salido del cicleado a través de las etapas e2) y e3) mientras se podía obtener una puntuación satisfactoria, por ejemplo, porque la puntuación alcanzaba o incluso superaba dicho segundo umbral, las condiciones de adquisición virtuales se corresponden, en esencia, con las condiciones de adquisición reales y los modelos de dientes en el modelo de referencia obtenido (denominado "modelo de referencia actualizado") están, en esencia, en la posición de los dientes del paciente en el momento de la etapa 2)

La fabricación del modelo de referencia actualizado en la etapa 2) es posible de forma ventajosa sin ninguna precaución especial, en particular porque la colocación real de los dientes se mide con un modelo de referencia actualizado que resulta de una deformación del modelo de referencia original, con el fin de que las imágenes actualizadas sean vistas del modelo de referencia original deformado.

Al final de la etapa 3), el modelo de referencia actualizado coincide, en esencia, con las imágenes actualizadas. De este modo, es posible realizar mediciones precisas sobre la colocación de los dientes y/o su forma.

Además, la etapa 3) conduce, por medio de los mapas actualizados primero y segundo, y los mapas de referencia primero y segundo, a la determinación de las primeras y segundas condiciones virtuales de adquisición que permiten, mediante la observación del modelo de referencia actualizado, obtener las imágenes de referencia primera y segunda que tienen una coincidencia máxima con las imágenes actualizadas primera y segunda, respectivamente.

Sin embargo, el modelo de referencia actualizado 20 (mostrado de forma muy esquemática en la figura 1a) puede incluir zonas blancas 22, resultantes, por ejemplo, de la retracción de la encía o del desplazamiento de un diente que ha conducido a la exposición de una superficie que no era posible escanear durante la creación del modelo de referencia original. Visualmente, el modelo de referencia actualizado muestra de este modo agujeros, por ejemplo, cuando el contorno de un diente se interrumpe cerca de la encía.

En la etapa 4), el modelo de referencia actualizado se mejora por medio de la información contenida en las imágenes actualizadas primera y segunda que no estaba disponible durante la creación del modelo de referencia inicial.

En una forma de realización, el mencionado método de mejora tiene las siguientes etapas:

i) adquisición de una primera y una segunda imagen de dicha arcada, denominadas "imágenes actualizadas", en unas primeras y segundas condiciones reales de adquisición que exponen, bajo diferentes ángulos de observación, una misma región de dicha arcada;

ii) comparación de la primera imagen actualizada con una primera imagen de referencia del modelo de referencia por mejorar, que tenga una coincidencia máxima con la primera imagen actualizada, para identificar al menos un punto de la primera imagen actualizada no representado en el modelo de referencia por mejorar, o "primer punto huérfano"; iii) comparación de la segunda imagen actualizada con una segunda imagen de referencia del modelo de referencia por mejorar, que tenga una coincidencia máxima con la segunda imagen actualizada, para identificar un punto de la segunda imagen actualizada que represente el mismo punto de la arcada que el primer punto huérfano, o "segundo punto huérfano";

(iv) añadir un punto al modelo de referencia por mejorar, denominado "punto padre", en una ubicación compatible con los puntos huérfanos primero y segundo, para obtener un modelo de referencia mejorado.

La etapa i) comprende una o más características de la etapa 2).

La figura 1 ilustra una etapa 4) que tiene las etapas ii) a iv).

Las etapas ii) y iii) ilustran la forma de realización (a).

En la etapa ii), la primera imagen actualizada se compara con la primera imagen de referencia, para identificar los primeros puntos huérfanos, es decir, mostrados en la primera imagen actualizada y no mostrados en el modelo de referencia actualizado.

Preferiblemente, esta comparación utiliza los primeros mapas actualizado y de referencia.

En la forma de realización mostrada en la Figura 1, la información discriminante es una información de contorno.

El primer mapa actualizado Ca1, obtenido a partir de la primera imagen actualizada Ia1, muestra un primer contorno cerrado "actualizado" 301. La primera imagen de referencia Ir1 se obtiene mediante la observación del modelo de referencia actualizado 20 en las primeras condiciones de adquisición virtuales que simulan las condiciones de adquisición reales que permitieron adquirir la primera imagen actualizada Ia1. Su tratamiento conduce al primer mapa de referencia Cr1 que expone un primer contorno de "referencia" interrumpido 311. La interrupción del primer contorno de referencia corresponde de hecho a la zona blanca 22.

Para comparar la primera imagen actualizada con la primera imagen de referencia, el primer mapa actualizado Ca1 y el primer mapa de referencia Cr1 se superponen, lo que expone un conjunto de primeros puntos huérfanos 321, mostrados en línea discontinua.

La identificación de los primeros puntos huérfanos 321 no permite, sin embargo, determinar la posición de los respectivos puntos padre 34 en el modelo de referencia actualizado 20. En particular, para un primer punto huérfano, no es posible identificar con precisión la posición del punto padre a lo largo de la primera línea recta A1 que pasa por el primer punto huérfano (mientras la primera imagen actualizada está en su posición de registro con la primera imagen de referencia en el espacio del modelo de referencia actualizado, según se representa en la figura 1) y paralela a la primera dirección de observación D1 del modelo de referencia actualizado durante la adquisición de la primera imagen de referencia.

En la etapa iii), se realizan las mismas operaciones que en la etapa ii), pero con la segunda imagen actualizada Ia2.

El segundo mapa actualizado Ca2, obtenido a partir de la segunda imagen actualizada Ia2, muestra un segundo contorno actualizado 302 cerrado. La segunda imagen de referencia Ir2 se obtiene mediante la observación del modelo de referencia actualizado 20 en las segundas condiciones de adquisición virtuales que simulan las condiciones de adquisición reales con permiso para adquirir la segunda imagen actualizada Ia2. Su tratamiento conduce a un segundo mapa de referencia Cr2 que expone un segundo contorno de referencia 312 interrumpido. La interrupción del segundo contorno de referencia corresponde a la zona blanca 22.

Para comparar la segunda imagen actualizada con la segunda imagen de referencia, se superponen los mapas actualizado Ca2 y de referencia Cr2, lo que expone un conjunto de segundos puntos huérfanos 322, mostrados en línea discontinua.

La primera y la segunda imagen actualizada se seleccionaron para mostrar una misma región de la arcada (la región que produce la zona blanca del modelo de referencia actualizado). Su análisis condujo a las imágenes de referencia primera y segunda que muestran la misma zona blanca 22 y, al menos en las proximidades de la zona blanca, los mismos puntos de la arcada. Por lo tanto, es posible identificar, en las imágenes actualizadas primera y segunda, un par de puntos notables, P1 y P2 respectivamente, que representan el mismo punto notable P de la arcada, por ejemplo, una punta de diente o un punto de contacto entre dos dientes, en la región cercana a la zona blanca. Tres de estos pares permiten definir un sistema de referencia 33 común para las imágenes actualizadas primera y segunda. En otras palabras, cerca de la zona blanca, un mismo punto de la arcada se muestra en las imágenes actualizadas primera y segunda mediante puntos primero y segundo que tienen casi, o incluso exactamente, las mismas coordenadas en ese sistema de referencia.

En particular, los puntos de contorno se pueden utilizar como puntos notables para definir el sistema de referencia 33. De manera equivalente, la determinación del sistema de referencia 33 también se puede llevarse a cabo por medio de los mapas actualizado y de referencia.

Existe un sesgo derivado de las diferentes perspectivas entre las imágenes actualizadas primera y segunda. Sin embargo, el efecto de este sesgo se puede reducir utilizando puntos cercanos a la zona blanca para establecer el sistema de referencia 33.

Por medio de este sistema de referencia 33, para cada primer punto huérfano se busca un segundo punto huérfano que tenga las mismas coordenadas o casi idénticas. Los puntos huérfanos primero y segundo se asocian de este modo para definir pares que permiten definir cada uno un punto padre 34.

Más concretamente, el punto padre está en la intersección entre la primera línea recta A1 y la segunda línea recta A2 que pasa por el segundo punto huérfano (mientras la segunda imagen actualizada está en la segunda posición de registro con la segunda imagen de referencia en el espacio del modelo de referencia actualizado) y paralela a la segunda dirección de observación D2 del modelo de referencia actualizado durante la adquisición de la segunda imagen de referencia.

Si para un primer punto huérfano, no se encuentra ningún segundo punto huérfano que tenga las mismas o casi idénticas coordenadas, se abandona este primer punto huérfano y se repite la etapa ii) para determinar otro primer punto huérfano.

Las etapas ii) y iii) se realizan preferiblemente para todos los primeros puntos huérfanos.

La forma de realización (b) permite, de forma ventajosa, definir el punto padre sin necesidad de recurrir a una segunda imagen actualizada.

La posición del punto padre en la primera recta A1 se determina teniendo en cuenta el entorno de la zona blanca de la cual procede el primer punto huérfano.

Preferiblemente, se construye una superficie aproximada en la zona blanca, que se extiende entre los bordes de la zona blanca. La superficie aproximada puede ser plana. Preferiblemente, la superficie aproximada depende de la forma de la superficie del modelo de referencia actualizado alrededor de la zona blanca. Por ejemplo, la superficie aproximada se puede determinar para encontrarse con la superficie del patrón de referencia actualizado alrededor de la zona blanca sin formar un borde afilado. Aún más preferiblemente, la superficie aproximada se determina de manera estadística o mediante inteligencia artificial a partir de datos históricos, adquiridos antes de la aplicación del método de la invención.

Por ejemplo, si la zona blanca hace referencia a un diente, por ejemplo, un canino, la forma probable de ese diente se puede establecer examinando las formas conocidas de los dientes "históricos" del mismo tipo (caninos). De acuerdo con la forma de realización (b), se establece de este modo una superficie aproximada para una región del diente de forma que sea consistente con los datos históricos.

En particular, los datos históricos pueden comprender información, preferiblemente modelos de dientes o arcadas, para más de 100, más de 1000 o más de 10.000 pacientes.

La inteligencia artificial utiliza de forma convencional un dispositivo de aprendizaje profundo, en inglés "deep learning", en forma de red neuronal entrenada con los datos históricos, que constituyen una "base de aprendizaje". Una red neuronal, o "red neuronal artificial", es un conjunto de algoritmos bien conocidos por el experto en la técnica.

La red neuronal se puede seleccionar, en particular, entre:

- redes especializadas en la clasificación de imágenes, denominadas "CNN" ("Convolutional neural network"), 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 de 16 capas, VGG ILSVRC-2014 de 19 capas, Network-in-Network (Imagenet y CIFAR-10)

- Google: Inception (V3, V4).

- redes especializadas en la localización y detección de objetos en una imagen, la red de detección de objetos, por ejemplo:

- R-CNN (2013)

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

- R-CNN más rápido (2015)

- SSD (2015).

La lista anterior no es restrictiva.

El entrenamiento de una red neuronal consiste, de forma convencional, en activar las neuronas que la constituyen. La interconexión de estas neuronas define acto seguido la arquitectura de la red.

Por ejemplo, cuando los datos históricos son modelos de arcada, se buscan los valores de los parámetros de la red que, al someter estos modelos de arcada denominados "históricos" a la red neuronal parametrizada con dichos valores, le permitan determinar modelos de arcada aproximados que se aproximen lo más posible a los modelos de arcada históricos. Por lo tanto, los modelos de arcada aproximados se pueden utilizar para definir superficies aproximadas o líneas, en particular las líneas de contorno aproximadas.

Alternativamente o además de la superficie aproximada, se puede construir una línea aproximada en la zona blanca, por ejemplo, uniendo los extremos de un contorno interrumpido por la zona blanca. La forma de la línea aproximada se determina preferiblemente mediante análisis estadístico o inteligencia artificial a partir de datos históricos, como se explicó anteriormente.

Preferiblemente, la posición del punto padre se determina de manera que se minimice la distancia entre el punto padre y la primera línea A1.

En la etapa iv), se añaden los puntos padre al modelo de referencia actualizado.

La ubicación, es decir, la posición en el espacio, de un punto padre se puede determinar fácilmente. Un punto padre se encuentra de hecho en la intersección de las líneas A1 y A2 que pasan por los puntos huérfanos primero y segundo, respectivamente, y son paralelas a las direcciones de observación del modelo de referencia actualizado para obtener las imágenes actualizadas primera y segunda, respectivamente. Una ubicación de este tipo es compatible con los puntos huérfanos primero y segundo.

Si el modelo de referencia fuera realmente dicha arcada, la representación del punto padre en las imágenes actualizadas primera y segunda está constituida por tanto por los puntos huérfanos primero y segundo.

Preferiblemente, se añade un punto padre 34 para cada par de puntos huérfanos primero y segundo.

De este modo, se puede completar el modelo de referencia actualizado.

Preferiblemente, el modelo de referencia inicial también se mejora en consecuencia. Para ello, basta con desplazar los modelos de dientes desde su posición en el modelo de referencia actualizado hasta su posición en el modelo de referencia inicial, es decir, realizar el desplazamiento inverso al realizado para definir el modelo de referencia actualizado.

Sin embargo, la mejora del modelo de referencia inicial sólo es posible para los contornos de los dientes. Como los tejidos blandos, como las encías, son deformables, no es posible de hecho determinar con precisión cómo han evolucionado entre los momentos inicial y actualizado.

El método se realiza preferiblemente para varios pares de imágenes actualizadas primera y segunda, lo que mejora de forma ventajosa la mejora.

En la forma de realización (b), el punto padre se puede encontrar de forma ventajosa sólo a partir de la primera imagen.

Un denominado método de mejora puede tener además, después de la etapa 4), una etapa 5) consistente en comparar, para cada modelo de diente, las colocaciones de los modelos de diente en el modelo de referencia inicial y en el modelo de referencia actualizado, con el fin de determinar el desplazamiento de los dientes entre las etapas 1) y 2), y/o comparar las formas del modelo de referencia inicial y del modelo de referencia actualizado, con el fin de determinar la deformación y/o el desplazamiento de los dientes entre las etapas 1) y 2).

Como queda claro ahora, la invención proporciona un sistema para mejorar un modelo de referencia por mejorar, y en particular un modelo de referencia actualizado obtenido mediante la deformación de un modelo de referencia inicial. Ventajosamente, esta mejora no requiere realizar una nueva exploración de los dientes y, por lo tanto, no obliga al paciente a concertar una nueva cita con el ortodoncista.

La mejora del modelo de referencia actualizado permite de forma ventajosa el seguimiento del desplazamiento y/o la deformación de una región de la arcada dental que no fue escaneada durante la creación del modelo de referencia inicial.

Por supuesto, la invención no se limita a la forma de realización descrita en detalle e ilustrada. En particular, la invención se podría aplicar fuera del ámbito del método descrito en el documento WO 2016 066651.

El sistema de acuerdo con la invención se puede utilizar para mejorar un modelo de referencia por mejorar, en particular para hacerlo más completo y proporcionar de este modo más información sobre la situación dental del paciente en el momento en que se creó el modelo de referencia por mejorar.

En particular, una zona blanca es una zona del modelo de referencia por mejorar en la que no se muestra un punto de una imagen actualizada, en particular un punto del contorno de un diente, cunado de acuerdo con una comparación de la imagen actualizada y el modelo de referencia por mejorar, debería figurar. En la ubicación prevista para este punto, el modelo de referencia por mejorar tiene, por tanto, un "agujero". Como se explicó anteriormente, el agujero se puede deber al hecho de que no se ha podido escanear el punto correspondiente del diente durante la creación del modelo de referencia por mejorar. La invención se puede aplicar, por lo tanto, para mejorar un modelo a partir de una exploración incompleta, por ejemplo, porque una parte de los dientes fueron oscurecidos durante la exploración.

El sistema de acuerdo con la invención también se puede utilizar para adaptar un modelo de referencia por mejorar para que se adapte mejor a una situación de ortodoncia que haya evolucionado.

En particular, el agujero en el modelo de referencia por mejorar puede ser el resultado del hecho de que la posición y/o la forma del diente ha evolucionado entre el momento inicial y el momento actualizado, por ejemplo, porque el diente ha sufrido una abrasión, por ejemplo, durante un tratamiento de ortodoncia. La invención se puede aplicar entonces para evaluar un cambio en la forma o la posición de un diente entre la creación del modelo de referencia por mejorar y la etapa i) de adquisición de las imágenes actualizadas. Las imágenes actualizadas pueden ser, por tanto, imágenes de un diente cuya forma y/o posición ha evolucionado. El método permite construir, a partir de un modelo de referencia por mejorar que representa el diente en su posición o forma inicial, un modelo de referencia mejorado que representa el contorno del diente en la etapa i). En una forma de realización preferida, el modelo de referencia mejorado se compara con el modelo de referencia por mejorar, lo que permite de forma ventajosa evaluar el desplazamiento y/o la pérdida de material resultante de una abrasión.

En una forma de realización, las imágenes actualizadas se adquieren, por ejemplo, más de 2, más de 5 o más de 10 semanas antes de la generación del modelo de referencia por mejorar. Por ejemplo, el paciente puede tomar fotografías de sus dientes y, a continuación, por ejemplo, varios meses después, se puede generar un modelo de referencia por mejorar. La mejora del modelo de referencia por mejorar permite entonces, de forma ventajosa, crear un modelo de referencia en el momento de la adquisición de las imágenes actualizadas. Ventajosamente, el método permite crear modelos de situaciones dentales pasadas.

Por último, el paciente no se limita a un ser humano. En particular, un sistema de acuerdo con la invención se puede utilizar para otro animal.

Claims (12)

REIVINDICACIONES

1. Sistema formado por

- un aparato de adquisición para la adquisición de una primera (Iai) y, opcionalmente, una(s) segunda(s) imagen(es) (Ia2) de una arcada dental de un paciente, exponiendo la(s) mencionada(s) imagen(es) actualizada(s) primera y segunda una región de dicha arcada y que se adquiere(n), respectivamente, en las primeras y segundas condiciones reales de adquisición, y

- un producto de programa informático que comprende instrucciones de código de programa para la aplicación, cuando el programa es ejecutado por ordenador, de un método que tiene las siguientes etapas

B) exploración de un modelo digital tridimensional que represente dicha arcada dental del paciente, denominado modelo de referencia por mejorar (20), para determinar una primera vista del modelo de referencia por mejorar, siguiendo una primera dirección de observación (D1), o primera imagen de referencia, teniendo dicha primera imagen de referencia una coincidencia máxima con la primera imagen actualizada;

C) determinación, mediante la comparación de la primera imagen de referencia y la primera imagen actualizada (Ia1), de un primer punto huérfano (321) representado en la primera imagen actualizada (Ia1) y no representado en la primera imagen de referencia (In) cuando la primera imagen actualizada se encuentra en una primera posición de registro en la que se superpone, en el espacio del modelo de referencia por mejorar, con la primera imagen de referencia (In);

D) adición, en el modelo de referencia por mejorar (20), de un punto, denominado punto padre (34), en una primera línea recta (A1) paralela a la primera dirección de observación y que pasa por el primer punto huérfano (321) en la primera posición de registro.

2. Sistema de acuerdo con la reivindicación inmediatamente anterior, que comprende dicha segunda imagen actualizada (Ia2) y en el que, de acuerdo con dicho método, se determina la posición del punto padre (34) en la primera línea recta (A1):

(a) como la posición más cercana a una segunda línea recta (A2) determinada siguiendo las siguientes etapas:

- exploración del modelo de referencia por mejorar (20) para determinar una segunda vista del modelo de referencia por mejorar, siguiendo una segunda dirección de observación (D2), o segunda imagen de referencia (Ir2), teniendo dicha segunda imagen de referencia (Ir2) una coincidencia máxima con la segunda imagen actualizada (Ia2);

- determinación de un segundo punto huérfano (322) que tiene las mismas coordenadas que el primer punto huérfano (321) en un sistema de referencia (33) común a las imágenes actualizadas primera y segunda, siendo la segunda línea recta (A2) la línea recta paralela a la segunda dirección de observación (D2) y pasando por el segundo punto huérfano (322) en una segunda posición de registro en la que la segunda imagen actualizada (Ia2) se superpone, en el espacio del modelo de referencia por mejorar, con la segunda imagen de referencia (Ira);

o

(b) en función de una distancia a una superficie aproximada y/o a una línea aproximada definida en el espacio del modelo de referencia por mejorar.

3. Sistema de acuerdo con la reivindicación inmediatamente anterior, en donde de acuerdo con dicho método, el punto padre se coloca para minimizar dicha distancia a la superficie aproximada y/o a la línea aproximada.

4. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las dos reivindicaciones inmediatamente anteriores, en donde de acuerdo con dicho método, la superficie aproximada y/o la línea aproximada se determinan mediante métodos estadísticos o por medio de una red neuronal.

5. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde de acuerdo con dicho método la imagen de referencia primera y/o segunda se determina por medio de un método metaheurístico.

6. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde de acuerdo con dicho método, para determinar al menos una de dichas imágenes de referencia primera y segunda, se buscan condiciones de adquisición virtuales en las que la observación del modelo de referencia por mejorar proporciona una imagen que tiene una coincidencia máxima con dicha al menos una de dichas imágenes actualizadas primera y segunda, respectivamente.

7. Sistema de acuerdo con la reivindicación inmediatamente anterior, en donde de acuerdo con dicho método dicha imagen de referencia se determina siguiendo las siguientes etapas:

a. tratamiento de la imagen actualizada para producir al menos un mapa actualizado que represente, al menos parcialmente, una información discriminante;

b. determinación de las condiciones de adquisición virtuales por probar;

c. producción de una imagen de referencia del modelo de referencia en dichas condiciones de adquisición virtuales por probar, o imagen de referencia por probar;

d. tratamiento de la imagen de referencia por probar para producir al menos un mapa de referencia que represente dicha información discriminante;

e. comparación de los mapas actualizados y de referencia para determinar un valor para una primera función de evaluación, dicho valor para la primera función de evaluación dependiendo de las diferencias entre dichos mapas actualizado y de referencia;

f. en función del valor de la primera función de evaluación,

modificación de las condiciones de adquisición virtuales por probar, y a continuación, reanudar en la etapa c, o definición de dicha imagen de referencia como la imagen de referencia por probar.

8. Sistema de acuerdo con la reivindicación inmediatamente anterior, en donde de acuerdo con dicho método, la información discriminante se selecciona del grupo formado por una información de contorno, una información de color, una información de densidad, una información de distancia, una información de brillo, una información de saturación, una información de deslumbramiento y combinaciones de estas informaciones.

9. Sistema de acuerdo con la reivindicación inmediatamente anterior, en donde de acuerdo con dicho método la información discriminante es información de contorno.

10. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde de acuerdo con dicho método la primera y/o segunda imagen de referencia se busca por medio de un método metaheurístico.

11. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, teniendo dicho método, después de la etapa D), una etapa E) de comparación del modelo de referencia por mejorar con el modelo de referencia mejorado.

12. Sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde de acuerdo con dicho método, las etapas B) a D) se realizan, en bucle, para más de 5 pares de imágenes actualizadas primera y segunda.