FR3092986A1

FR3092986A1 - Procédé de visualisation de l’impact d’un plan de traitement dentaire

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Publication number: FR3092986A1
Application number: FR1901837A
Authority: FR
Original assignee: Deepsmile Tech; Deepsmile Technology
Current assignee: Deepsmile Tech; Deepsmile Technology
Priority date: 2019-02-22
Filing date: 2019-02-22
Publication date: 2020-08-28

Abstract

TITRE : PROCÉDÉ DE VISUALISATION DE L’IMPACT D’UN PLAN DE TRAITEMENT DENTAIRE Le procédé (100) de visualisation de l’impact d’un plan de traitement dentaire, comporte : une étape (105) de reconstruction dans un espace virtuel en trois dimensions de la forme du visage d’un patient, une étape (125) de reconstruction, dans l’espace virtuel en trois dimensions, de la dentition d’un patient, une étape (145) de détermination d’au moins un plan de traitement dentaire en fonction de la dentition et du visage modélisés, une étape (150) de sélection d’un plan de traitement parmi l’ensemble des plans de traitement déterminés, une étape (155) de calcul d’une image du visage du patient post-traitement dentaire en fonction d’une image du visage du patient et du plan de traitement sélectionné et une étape (160) d’affichage de l’image calculée. Figure pour l'abrégé : Figure 1

Description

PROCÉDÉ DE VISUALISATION DE L’IMPACT D’UN PLAN DE TRAITEMENT DENTAIRE

La présente invention vise un procédé de visualisation de l’impact d’un plan de traitement dentaire. Elle s’applique, notamment, au domaine de l’orthodontie et de la prosthétique dentaire.

Aujourd’hui, lorsqu’un traitement dentaire doit être réalisé sur un patient, il est impossible de déterminer en avance l’impact sur le visage du patient. Ainsi, aucun critère esthétique n’est aujourd’hui pris en compte dans l’établissement d’un plan de traitement dentaire.

Pour déterminer un plan de traitement, un praticien utilise un scanner intra-oral afin de déterminer la position des dents et la structure globale de la dentition. Le résultat de cette capture est ensuite transmis à un centre d’analyse qui fournit, en retour, un plan de traitement et une visualisation de la dentition post-traitement. Cet aller-retour est long, de l’ordre de plusieurs semaines, et nécessite une main d’œuvre humaine importante et qualifiée pour réaliser cette visualisation.

Ainsi, il n’existe pas aujourd’hui de solution permettant de déterminer automatiquement un plan de traitement dentaire en fonction d’un résultat à atteindre, ce résultat prenant en compte une préférence et l’impact esthétique sur le visage du patient.

La présente invention vise à remédier à tout ou partie de ces inconvénients.

À cet effet, la présente invention vise un procédé de visualisation de l’impact d’un plan de traitement dentaire, qui comporte :

une étape de reconstruction dans un espace virtuel en trois dimensions de la forme du visage d’un patient, comportant :
une première étape de capture, par un capteur, d’au moins une image de la forme du visage du patient et, optionnellement, d’au moins une valeur de profondeur entre un point du visage et le capteur,
une première étape de détection de la position d’au moins un repère anatomique du visage en fonction d’au moins une image captée et
une première étape de modélisation de la forme du visage en trois dimensions de la forme du visage en fonction de la position détectée d’au moins un repère anatomique détecté,
une étape de reconstruction, dans l’espace virtuel en trois dimensions, de la dentition d’un patient, comportant :
une deuxième étape de capture, par un capteur, d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient et, optionnellement, d’au moins une valeur de profondeur entre un point de l’objet et le capteur,
une deuxième étape de détection de la position d’un ensemble de points représentatifs d’au moins une dent en fonction d’au moins une image captée et
une deuxième étape de modélisation statistique de la forme en trois dimensions d’au moins une dent en fonction de la position détectée d’au moins un ensemble de points,
une étape de détermination d’au moins un plan de traitement dentaire en fonction de la dentition et du visage modélisés,
une étape de sélection d’un plan de traitement parmi l’ensemble des plans de traitement déterminés,
une étape de calcul d’une image du visage du patient post-traitement dentaire en fonction d’une image du visage du patient et du plan de traitement sélectionné et
une étape d’affichage de l’image calculée.

Grâce à ces dispositions, le patient peut visualiser l’impact d’un plan de traitement sur la forme de son visage et ainsi choisir, en fonction de critères esthétiques, s’il souhaite ou non réaliser ce plan de traitement. De plus, le praticien peut ainsi obtenir, instantanément, le plan de traitement à réaliser pour atteindre le résultat affiché.

Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape d’apprentissage automatique de la reconnaissance d’un repère anatomique en fonction d’au moins une image captée, l’étape de détection de la position d’un repère anatomique étant réalisée en fonction de l’apprentissage automatique réalisé.

Ces modes de réalisation permettent d’améliorer considérablement la détection d’un repère anatomique par l’apprentissage, sur des images captées préalablement, de la manière d’identifier ces repères.

Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape d’apprentissage automatique de la reconnaissance d’une dent en fonction d’au moins une image captée, l’étape de détection d’au moins une dent étant réalisée en fonction de l’apprentissage automatique réalisé.

Ces modes de réalisation permettent d’améliorer considérablement la détection de la forme d’une dent par l’apprentissage, sur des images captées préalablement, de la manière d’identifier ces formes de dents à partir d’un ensemble de points captés.

Dans des modes de réalisation, l’étape d’affichage est réalisée en réalité augmentée, par superposition d’au moins une partie de l’image calculée sur un flux vidéo représentatif du visage du patient capté en temps-réel.

Ces modes de réalisation améliorent l’ergonomie et la facilité de visualisation de l’impact d’un plan de traitement sur le visage du patient.

Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de positionnement d’un écarteur dans la bouche du patient en amont de l’étape de reconstruction de la dentition dudit patient.

Ces modes de réalisation permettent d’obtenir une meilleure capture d’image de la dentition, améliorant ainsi la capacité de détection de la forme des dents d’une dentition.

Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de positionnement de miroirs dans la bouche du patient en amont de l’étape de reconstruction de la dentition dudit patient.

Ces modes de réalisation permettent d’obtenir, une meilleure capture d’image de la dentition, particulièrement des molaires, améliorant ainsi la capacité de détection de la forme des molaires d’une dentition.

Dans des modes de réalisation, au cours de l’étape de capture d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient, au moins une image captée est en deux dimensions.

Ces modes de réalisation permettent de mettre en œuvre un capteur d’images à faible coûts.

Dans des modes de réalisation, au cours de l’étape de capture d’au moins une image de la forme du visage du patient, au moins une image captée est en deux dimensions.

Dans des modes de réalisation, l’objet dont une image est captée au cours de l’étape de capture d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient est une empreinte des dents du patient.

Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de fourniture, en fonction du plan de traitement choisi, d’un calendrier d’actions à réaliser.

Ces modes de réalisation permettent au praticien de proposer un calendrier correspondant au plan d’action sélectionné au patient.

D’autres avantages, buts et caractéristiques particulières de l’invention ressortiront de la description non limitative qui suit d’au moins un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention, en regard des dessins annexés, dans lesquels :

représente, schématiquement, et sous forme d’un logigramme, une succession d’étapes particulière d’un mode de réalisation du procédé objet de la présente invention et

représente, schématiquement, et sous forme d’un logigramme, une succession d’étapes particulière d’un mode de réalisation du procédé objet de la présente invention.

DESCRIPTION D’EXEMPLES DE RÉALISATION DE L’INVENTION

La présente description est donnée à titre non limitatif, chaque caractéristique d’un mode de réalisation pouvant être combinée à toute autre caractéristique de tout autre mode de réalisation de manière avantageuse.

On note dès à présent que les figures ne sont pas à l’échelle.

On note que le terme « capteur » peut désigner un capteur ou une pluralité de capteurs synchrones ou asynchrones.

On note que le terme « image » peut se référer à une image en deux dimensions, à une image en trois dimensions, à une image issue d’un scan en trois dimensions ou à une vidéo plus généralement.

On observe, sur la figure 1, qui n’est pas à l’échelle, une vue schématique d’un mode de réalisation du procédé 100 objet de la présente invention. Ce procédé 100 de visualisation de l’impact d’un plan de traitement dentaire comporte :

une étape 105 de reconstruction dans un espace virtuel en trois dimensions de la forme du visage d’un patient, comportant :
une première 110 étape de capture, par un capteur, d’au moins une image de la forme du visage du patient et, optionnellement, d’au moins une valeur de profondeur entre un point du visage et le capteur,
une première étape 115 de détection de la position d’au moins un repère anatomique du visage en fonction d’au moins une image captée et
une première étape 120 de modélisation de la forme en trois dimensions de la forme du visage en fonction de la position détectée d’au moins un repère anatomique détecté,
une étape 125 de reconstruction, dans l’espace virtuel en trois dimensions, de la dentition d’un patient, comportant :
une deuxième étape 130 de capture, par un capteur, d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient et, optionnellement, d’au moins une valeur de profondeur entre un point de l’objet et le capteur,
une deuxième étape 135 de détection de la position d’un ensemble de points représentatifs d’au moins une dent en fonction d’au moins une image captée et
une deuxième étape 140 de modélisation statistique de la forme en trois dimensions d’au moins une dent en fonction de la position détectée d’au moins un ensemble de points,
une étape 145 de détermination d’au moins un plan de traitement dentaire en fonction de la dentition et du visage modélisés,
une étape 150 de sélection d’un plan de traitement parmi l’ensemble des plans de traitement déterminés,
une étape 155 de calcul d’une image du visage du patient post-traitement dentaire en fonction d’une image du visage du patient et du plan de traitement sélectionné et
une étape 160 d’affichage de l’image calculée.

La première étape 110 de capture est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un capteur d’image. Ce capteur d’image est, par exemple, un appareil photographique ou une caméra de capture de vidéos. Tout capteur d’image connu de l’Homme du Métier peut être employé ici. Par exemple, l’utilisation d’un terminal mobile de poche (en anglais, « smartphone ») muni d’un appareil photo permet la réalisation de cette étape 110 de capture. Dans des variantes, un capteur RGB-D (pour « Red Green Blue – Depth », traduit par « Rouge Vert Bleu – Profondeur »), capable de capter à la fois la couleur et la valeur de profondeur de chaque pixel d’un objet photographié, est utilisé.

Préférentiellement, le capteur est positionné en face du visage du patient dont la forme du visage doit être reconstruite en trois dimensions.

Dans des variantes, une pluralité d’images est captée. Dans des variantes, au moins deux images captées sont captées selon un angle différent par rapport au visage du patient. Dans des variantes, au moins une partie d’une pluralité d’images est captée selon un arc de cercle entourant le visage du patient.

Dans des variantes, le capteur capte uniquement des photographies. Dans des variantes, le capteur capte uniquement des vidéos. Dans des variantes, le capteur capte une combinaison de photographies et de vidéos.

La multiplication des angles de vue permet d’augmenter la fiabilité de la modélisation de la forme du visage en trois dimensions. Dans des variantes préférentielles, trois images sont ainsi captées.

Dans des modes de réalisation, au cours de l’étape 110 de capture d’au moins une image de la forme du visage du patient, au moins une image captée est en deux dimensions. Ces modes de réalisation rendent plus complexe l’étape 120 de modélisation de la forme du visage en trois dimensions mais permettent l’utilisation de capteurs moins onéreux et plus largement disponibles.

La première étape 115 de détection est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul, tel un ordinateur ou un serveur, configuré pour, à partir d’au moins une image captée, détecter au moins un repère anatomique.

On appelle « repère anatomique », par exemple, la glabelle, le philtrum, le bout du nez, les coins des yeux, les lèvres et le menton.

Certains de ces repères anatomiques, par exemple le menton ou le coin des yeux et les lèvres, sont bien définis sur des images en deux dimensions et peuvent ainsi être reconnus via des algorithmes de reconnaissance de formes sur des images en deux dimensions. Toutefois, certains repères anatomiques sont au contraire caractérisés par des formes géométriques en trois dimensions, tel le menton ou le bout du nez. Ainsi, l’utilisation d’un capteur d’images en trois dimensions est naturellement indiquée sur le plan technique pour faciliter la reconnaissance desdits repères.

Toutefois, dans des variantes préférentielles, le choix d’un capteur d’images en deux dimensions est préféré en dépit de cette contre-indication technique, pour des raisons de coût et d’accessibilité du capteur notamment.

Dans certains systèmes actuels, le protocole mis en œuvre par un praticien dentiste consiste à prélever, la main sur des photographies des repères anatomique pour en déduire des mesures en trois dimensions en utilisant, par exemple, un pied à coulisse ou une démarche équivalente. Cette procédure est plutôt lourde et ne prend pas en compte la vraie géométrie/forme du visage.

Pour identifier un repère anatomique à partir d’au moins une image en deux dimensions, de manière automatique, un algorithme de traitement d’images peut être mis en œuvre, cet algorithme étant configuré pour reconnaître un motif déterminé et associer, à ce motif, un type de repère anatomique.

Dans des variantes, au moins une image ainsi utilisée présente une information de profondeur associée à chaque pixel capté. Chaque telle image est captée, par exemple, par un capteur RGB-D.

Dans des variantes, au moins deux images en deux dimensions sont captées et une interpolation réalisée pour associer à un pixel représentatif d’une même partie du visage des coordonnées dans un repère géométrique virtuel, par triangulation par exemple.

Dans d’autres variantes, la reconstruction en trois dimensions de la forme du visage du patient est réalisé selon la méthode décrite dans le document «Monocular 3D facial shape reconstruction from a single 2D image with coupled-dictionary learning and sparse coding» des auteurs Pengfei Dou, Yuhang Wu, Shishir K. Shah et Ioannis A ; Kakadiaris, publié dans la revue « Pattern Recognition », Volume 81, septembre 2018, pages 515-527.

Dans des modes de réalisation, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 205 d’apprentissage automatique de la reconnaissance d’un repère anatomique en fonction d’au moins une image captée, l’étape 115 de détection de la position d’un repère anatomique étant réalisée en fonction de l’apprentissage automatique réalisé.

L’étape 205 d’apprentissage est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) sur la base d’un échantillon d’images captées représentant des repères anatomiques déterminés.

La première étape 120 de modélisation est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul, tel un ordinateur ou serveur, configuré pour, à partir des repères anatomiques détectés, calculer une forme du visage dans un repère géométrique virtuel.

Par exemple, au cours de cette étape 120 de modélisation, au moins un repère anatomique est positionné selon le repère géométrique, la forme du visage étant extrapolée, ou interpolée, à partir des coordonnées de chaque dit repère. En guise d’exemple, si les coordonnées de la base des narines et les coordonnées du pourtour des lèvres sont connues, la forme du philtrum ou de la gouttière nasale peut être déterminée selon un modèle mathématique de sorte à relier les coordonnées de la base des narines et les coordonnées du pourtour des lèvres.

Dans des variantes, cette étape 120 de modélisation est réalisée selon la méthode décrite dans le document «A Multiresolution 3D Morphable Face Model and Fitting Framework», publié en 2015, des auteurs Huber, Patrik & Hu, Guosheng & Tena, Rafael & Mortazavian, Pouria & Koppen, W.P. & J. Christmas, William & Rätsch, Matthias & Kittler, Josef.

Dans des modes de réalisation particulier, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 215 de positionnement d’un écarteur dans la bouche du patient en amont de l’étape 125 de reconstruction de la dentition dudit patient.

Dans des modes de réalisation particulier, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 220 de positionnement de miroirs dans la bouche du patient en amont de l’étape 125 de reconstruction de la dentition dudit patient.

L’étape 125 de reconstruction peut être réalisée par exemple, par un praticien mettant en œuvre un scanner intra-oral fournissant, au cours de l’utilisation, un modèle en trois dimensions de la dentition d’un patient. Ce scanner intra-oral réalise alors successivement :

la deuxième étape 130 de capture d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient et, optionnellement, d’au moins une valeur de profondeur entre un point de l’objet et le capteur,
la deuxième étape 135 de détection de la position d’un ensemble de points représentatifs d’au moins une dent en fonction d’au moins une image captée et
la deuxième étape 140 de modélisation statistique de la forme en trois dimensions d’au moins une dent en fonction de la position détectée d’au moins un ensemble de points,

Par scanner intra-oral, on entend à la fois le scanner et le dispositif électronique de calcul y étant relié et fournissant une modélisation de la forme d’au moins une partie de la dentition du patient. Le mode de fonctionnement d’un scanner intra-oral est bien connu de l’Homme du Métier des dispositifs médicaux à application dentaires et ce fonctionnement n’est pas repris ici.

Ainsi, l’utilisation d’un capteur d’images en trois dimensions est naturellement indiquée sur le plan technique pour faciliter la reconstruction dans un repère géométrique virtuel de la forme d’au moins une partie de la dentition d’un patient.

Dans ces variantes, la deuxième étape 130 de capture est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un capteur d’image. Ce capteur d’image est, par exemple, un appareil photographique ou une caméra de capture de vidéos. Tout capteur d’image connu de l’Homme du Métier peut être employé ici. Par exemple, l’utilisation d’un terminal mobile de poche muni d’un appareil photo permet la réalisation de cette étape 130 de capture. Dans des variantes, un capteur RGB-D, capable de capter à la fois la couleur et la profondeur de chaque pixel d’un objet photographié, est utilisé.

Préférentiellement, le capteur est positionné en face du visage du patient dont la dentition doit être reconstruite en trois dimensions.

Dans des variantes, une pluralité d’images est captée. Dans des variantes, au moins deux images captées sont captées selon un angle différent par rapport au visage du patient. Dans des variantes, au moins une partie d’une pluralité d’images est captée selon un arc de cercle entourant la dentition du patient.

La multiplication des angles de vue permet d’augmenter la fiabilité de la modélisation de la dentition en trois dimensions.

Dans des modes de réalisation particulier, tel que celui représenté en figure 2, l’objet dont une image est captée au cours de l’étape 130 de capture d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient est une empreinte des dents du patient.

Une telle empreinte est, par exemple, réalisée en silicone par le praticien.

La deuxième étape 135 de détection est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul, tel un ordinateur ou un serveur, configuré pour, à partir d’au moins une image captée, détecter au moins une dent d’une dentition.

Pour identifier une dent à partir d’au moins une image en deux dimensions, de manière automatique, un algorithme de traitement statistique d’images peut être mis en œuvre, cet algorithme étant configuré pour reconnaître un motif déterminé et associer, à ce motif, de manière statistique une forme de dent. Le mot statistique vient du fait de la modélisation des formes à partir d'un nombre important de données dans lequel on fait correspondre un modèle statistique sur un ensemble d'images. Dans ce modèle, les dents ne sont pas reconnues en tant que telles mais plutôt des paramètres du modèle statistique sont modifiés pour les faire correspondre à l'apparence des dents dans les photos. Un tel modèle est construit, par exemple, à partir d’un nombre important de scans 3D de dents. L’avantage d’une telle approche est qu’elle permet statistiquement modéliser les déformations des formes des dents et de les rendre paramétriques. Cela veut dire que ce modèle permet de reproduire les formes de n’importe quelle dent en ajustant simplement les paramètres du modèle statistique de forme en trois dimensions.

La deuxième étape 140 de modélisation est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul, tel un ordinateur ou serveur, configuré pour, à partir des dents détectées, calculer une forme d’une dentition dans un repère géométrique virtuel.

Par exemple, au cours de cette étape 140 de modélisation, au moins une dent est positionnée selon le repère géométrique, la forme de la dentition étant extrapolée, ou interpolée, à partir des coordonnées de chaque dite dent.

Pour s’assurer de l’uniformité du repère géométrique des modélisations de la forme du visage et de la dentition, un des repères anatomiques détecté au cours de la première étape 115 de détection peut être une ou plusieurs des dents du patient, cette dent servant de point de référence lors de la deuxième étape 140 de modélisation de dents du patient pour l’intégration du modèle de dentition et du modèle de forme du visage dans un unique référentiel géométrique.

Dans des modes de réalisation particulier, tel celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 210 d’apprentissage automatique de la reconnaissance d’une dent en fonction d’au moins une image captée, l’étape 135 de détection d’au moins une dent étant réalisée en fonction de l’apprentissage automatique réalisé.

L’étape 210 d’apprentissage est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) sur la base d’un échantillon d’images captées ou d’ensemble de points extraits d’images captés représentant des dents déterminées.

L’étape 145 de détermination d’au moins un plan de traitement dentaire est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un dispositif électronique de calcul configuré pour déterminer pour au moins une dent un plan de traitement possible. Un plan de traitement possible est déterminé en fonction du positionnement relatif de la dent par rapport à au moins une autre dent de la dentition ou par rapport la forme du visage.

Un « plan de traitement » est défini comme l’ensemble des changements à réaliser sur les dents (changements de forme, déplacement, rotation, etc.). Cela se traduit par l’ensemble des changements dans les paramètres des modèles des dents du patient.

Chaque plan de traitement présente un état initial, correspondant à l’état de la modélisation de la dentition du patient, et un état final, correspondant à une modélisation secondaire dans laquelle au moins une dent a subi un traitement, changeant ainsi à la fois la modélisation de la dentition et de la forme du visage.

De plus, chaque plan de traitement peut comporter un séquençage du plan de traitement individuel de chaque dent ayant un impact sur la forme du visage et de la dentition dépendant de la succession de traitements réalisés.

Cette étape 145 de détermination consiste à générer d’une manière automatique des plans de traitement d'orthodontie ou de prothèse tout en respectant des indicateurs esthétiques.

En effet cette étape 145 de détermination consiste à ajuster les paramètres du modèle en trois dimensions de dents obtenu au cours de l’étape 125 de reconstruction sous deux contraintes :

premièrement il faut que les mouvements des dents soient réalistes et possibles dans le sens où le déplacement d’une dent est naturellement limité et contraint par le reste des dents du patient et
deuxièmement le plan de traitement doit améliorer ou bien respecter les critères esthétiques du patient.

L’étape 150 de sélection, optionnelle, consiste en la sélection, via une interface homme-machine, d’un plan de traitement parmi au moins un plan de traitement déterminé au cours de l’étape 145 de détermination. Cette étape 150 de sélection peut consister, par exemple, en le fait de cliquer sur un bouton d’une interface numérique représentatif d’un plan de traitement, le clic déclenchant la sélection dudit plan de traitement.

L’étape 155 de calcul d’une image est réalisée, par exemple, de manière analogue à la première étape 120 de modélisation et fonction du plan de traitement sélectionné et de l’impact de ce plan de traitement sur des paramètres de modélisation de la forme du visage du patient. Par exemple, la rotation d’une dent peut entraîner un déplacement d’une lèvre ou d’une joue.

L’étape 160 d’affichage est réalisée, par exemple, sur un écran numérique. Au cours de cette étape 160 d’affichage, une image intégralement calculée et virtuelle peut être affichée. Dans des variantes, une image basée sur l’intégration d’une partie virtuelle calculée dans une image fidèle, telle une photographie par exemple, peut être affichée.

Dans des modes de réalisation, tel que celui représenté en figure 2, l’étape 160 d’affichage est réalisée en réalité augmentée, par superposition d’au moins une partie de l’image calculée sur un flux vidéo représentatif du visage du patient capté en temps-réel.

La superposition réalisée ici implique la détection, dans le flux vidéo, d’au moins un repère anatomique du visage à faire correspondre à un repère anatomique dans le modèle de forme de visage calculé pour rendre la superposition pertinente.

Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 225 de fourniture, en fonction du plan de traitement choisi, d’un calendrier d’actions à réaliser.

L’étape 225 de fourniture est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un écran affichant le calendrier d’actions du plan de traitement. Un calendrier d’actions associe à une étape du plan de traitement sélectionné ou déterminé une date.

Dans des variantes non représentées, le procédé 200 comporte une étape d’impression en trois dimensions d’une gouttière en fonction de la dentition modélisée au cours de l’étape 125 de reconstruction.

Depuis plus de dix ans, une nouvelle technique de traitement d'alignement de dents (traitement orthodontique) a vu le jour. Cette technique ne concerne plus le collage d’éléments de rétention mécanique sur les dents afin d'y mettre un fil contenant une information de mouvement. Cette technique repose sur l'utilisation d'une série de gouttières thermoformées, afin d'exercer des pressions sur les dents dans le but de les déplacer.

Actuellement, les séries de gouttières (entre 7 et 28 gouttières, en fonction des traitements) sont réalisées par thermoformage. C'est-à-dire, qu'une série de modèle sont réalisés, afin d'établir des positions dentaires intermédiaires, et que des plaques de plastique (d'environ 0.7 mm d'épaisseur) sont appliquées sur ces modèles, avant de les chauffer sous vide, afin qu'elles prennent la forme du modèle.

À ce jour, l'étape de réalisation des modèles intermédiaires est indispensable. Elle se fait, en grande majorité, par impression en trois dimensions.

Dans cette variante, il s’agit d'imprimer directement en trois dimensions les gouttières sans modèle intermédiaire. En résulterait une économie considérable de temps, et de matériaux. Cependant, les gouttières ne sont pas transparentes, sont cassantes, rigides et leurs propriétés mécaniques se dégradent rapidement dû à la température buccale ainsi qu'à la salive.

Pour éviter un tel problème, la variante évoquée met en œuvre une impression en trois dimensions en matériau biocompatible et apte à aller en bouche, capable de supporter le milieu intra-oral, étant préférentiellement esthétique, et être résistant en fine épaisseur.

Pour réaliser un tel matériau, un mélange de polymères est réalisé pour l’impression puis, l’ensemble est arrosé ou plongé dans un solvant pour pouvoir dégrader l’un des polymères, permettant ainsi d’en régler les propriétés mécaniques.

De ce fait, la technique devrait permettre l'impression de gouttière sans retouche (mis à part le lissage des bords).

Claims

Procédé (100, 200) de visualisation de l’impact d’un plan de traitement dentaire, caractérisé en ce qu’il comporte :
- une étape (105) de reconstruction dans un espace virtuel en trois dimensions de la forme du visage d’un patient, comportant :
- une première (110) étape de capture, par un capteur, d’au moins une image de la forme du visage du patient,
- une première étape (115) de détection de la position d’au moins un repère anatomique du visage en fonction d’au moins une image captée et
- une première étape (120) de modélisation de la forme du visage en trois dimensions de la forme du visage en fonction de la position détectée d’au moins un repère anatomique détecté,
- une étape (125) de reconstruction, dans l’espace virtuel en trois dimensions, de la dentition d’un patient, comportant :
- une deuxième étape (130) de capture, par un capteur, d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient,
- une deuxième étape (135) de détection de la position d’un ensemble de points représentatifs d’au moins une dent en fonction d’au moins une image captée et
- une deuxième étape (140) de modélisation statistique de la forme en trois dimensions d’au moins une dent en fonction de la position détectée d’au moins un ensemble de points,
- une étape (145) de détermination d’au moins un plan de traitement dentaire en fonction de la dentition et du visage modélisés,
- une étape (150) de sélection d’un plan de traitement parmi l’ensemble des plans de traitement déterminés,
une étape (155) de calcul d’une image du visage du patient post-traitement dentaire en fonction d’une image du visage du patient et du plan de traitement sélectionné et
- une étape (160) d’affichage de l’image calculée.
Procédé (200) selon la revendication 1, qui comporte une étape (205) d’apprentissage automatique de la reconnaissance d’un repère anatomique en fonction d’au moins une image captée, l’étape (115) de détection de la position d’un repère anatomique étant réalisée en fonction de l’apprentissage automatique réalisé.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 ou 2, qui comporte une étape (210) d’apprentissage automatique de la reconnaissance d’une dent en fonction d’au moins une image captée, l’étape (135) de détection d’au moins une dent étant réalisée en fonction de l’apprentissage automatique réalisé.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape (160) d’affichage est réalisée en réalité augmentée, par superposition d’au moins une partie de l’image calculée sur un flux vidéo représentatif du visage du patient capté en temps-réel.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 4, qui comporte une étape (215) de positionnement d’un écarteur dans la bouche du patient en amont de l’étape de reconstruction de la dentition dudit patient.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 5, qui comporte une étape (220) de positionnement de miroirs dans la bouche du patient en amont de l’étape de reconstruction de la dentition dudit patient.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel au cours de l’étape (130) de capture d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient, au moins une image captée est en deux dimensions.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel au cours de l’étape (110) de capture d’au moins une image de la forme du visage du patient, au moins une image captée est en deux dimensions.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’objet dont une image est captée au cours de l’étape (130) de capture d’au moins une image d’un objet représentatif de la dentition du patient est une empreinte des dents du patient.
Procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 9, qui comporte une étape (225) de fourniture, en fonction du plan de traitement choisi, d’un calendrier d’actions à réaliser.