KR101450866B1 - 치아 데이터 마이닝 - Google Patents

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KR101450866B1
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네규옌 쿠옹 반
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얼라인 테크놀러지 인코포레이티드
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Abstract

본 발명은, 환자 치료 이력, 치열교정 요법, 치열교정 정보 및 진단 중 적어도 하나의 개요서를 구비하는 데이터베이스를 제공하고; 환자의 부정교합과 치열교정 치료를 연관시켜주는 출력 데이터 스트림을 생성하기 위하여 상기 데이터베이스에 질의하기 위한 데이터 마이닝 기술을 채용하며; 그리고 치아 교합장치 또는 치아 교합장치의 사용을 향상시키기 위해 상기 출력 데이터 스트림을 적용하는 시스템 및 방법을 개시한다.

Description

치아 데이터 마이닝{DENTAL DATA MINING}
본 발명은 컴퓨터를 이용한 치열교정 및 치의학에 관한 것이다.
치열교정 치료(orthodontic treatment)에 있어서, 환자의 치아는 다양한 교합장치들(appliances)을 사용함으로써 초기 위치에서 최종 위치로 옮겨진다. 교합장치는 치아들에 힘을 가하여 그들 중 하나 이상이 옮겨지거나 적합한 장소에서 유지되도록 하여 치료하기에 적합하게 되도록 한다.
환자 치료 이력, 치열교정 요법(orthodontic therapies), 치열교정 정보 및 진단 중 적어도 하나의 개요서(compendium)를 구비하는 데이터베이스를 제공하고; 환자의 부정교합(malocclusion)과 치열교정 치료를 연관시켜주는 출력 데이터 스트림을 생성하기 위하여 상기 데이터베이스에 질의하기 위한 데이터 마이닝 기술을 채용하며; 그리고 치아 교합장치 또는 치아 교합장치의 사용을 향상시키기 위해 상기 출력 데이터 스트림을 적용하는 시스템 및 방법이 개시된다.
만약 측정이 된다면, 획득된 결과는 최종 결과가 비교되는 것과 대비되게 일반적으로 미국 치과 협회와 같은 곳에서 제시된 일련의 표준들을 사용하여 결정되며, 일반적으로 이상적인 교합(occlusion and bite) 관계가 되도록 하는 일련의 이상적인 기준(norms)이 된다. 결과를 결정하기 위한 다른 방법으로는 치료의 결과로서 향상도를 측정하기 위한 PAR, IOTN 및 ICON과 같은 상대적 개선 지표(index)를 사용하는 것이다.
본 발명은 치료 결과에 있어서의 관계들을 마이닝하고, 마이닝된 데이터를 사용하여 최초 치아 배열에서부터 최종 치아 배열까지 치아들을 재위치 시키는 과정에 있어서 치료 계획들을 향상시키거나 교합장치 구성들을 향상시키는 방법 및 장치를 제공한다. 본 발명은 일련의 교합장치들에 의해 어떻게 재위치가 이루어지는지 또는 개개의 치아를 점증적으로 재위치 시키도록 구성된 교합장치들을 조절하여 어떻게 재위치 시키는지를 정의한다. 본 발명은 치아를 수용할 수 있는 캐비티들(cavities)을 갖는 폴리머릭 셸(polymeric shell)들 즉 미국특허 NO. 5,975,893에 개시된 종류의 셸 들과 같이 형성된 일련의 교합장치들을 규정짓는데 적용될 수 있다.
환자의 치아는 본 발명과 연관되게 규정된 교합장치를 사용하여 일련의 점증적 위치 조절을 수행함으로써 최초 치아 배열에서 최종 치아 배열로 재위치 된다. 일 실시에 있어서, 본 발명은 위에서 언급된 폴리머릭 셸 교합장치에 대한 형태들을 규정하기 위해 사용된다. 연속된 교합장치들 중 첫 번째 교합장치는 최초 치아 배열에서부터 첫 번째 중간 치아 배열까지 치아를 재위치 시키기 위해 선택된 기하학적 구조를 갖게 될 것이다. 그 교합장치는 첫 번째 중간 배열이 근접되거나 그 중간 배열에 도달할 때까지 씌여지도록 의도되며, 이후 하나 이상의 추가적인 (중간)교합장치들이 치아 위에 연속적으로 놓여진다. 최종 교합장치는 마지막 중간 배열에서부터 원하는 최종 치아 배열까지 치아를 점진적으로 재위치 시킬 수 있도록 선택된 기하학적 구조를 갖는다.
본 발명은 교합장치들을 특정함으로써 교합장치들이 수용가능한 레벨의 힘을 가하여 수용가능한 시간 동안에 치아를 원하는 만큼 재위치 시킬 수 있도록 한다. 본 발명은 컴퓨터를 이용한 치열교정 시스템의 다른 부분과 상호작용하도록 실행될 수 있으며, 특히 치료를 받는 동안 치아들이 재위치 된 것과 같이 치아들에 의해 취해진 경로를 계산하는 경로 정의 모듈(path definition module)과 상호작용하도록 실행될 수 있다.
일반적으로, 한 양태에 있어서, 본 발명은 치열교정 치료 경로를 환자의 치아를 재위치 시키기 위한 임상적으로 적절한 하위 조치들(substeps)로 세그먼트화하기 위한 방법 및 그에 대응되는 장치를 제공한다. 그 방법은 환자에게 적용될 교합장치들의 각 배열의 형태와 재료에 대한 디지털 유한 요소 모델을 제공하는 단계; 환자의 치아 및 관련 구강 조직에 대한 디지털 유한 요소 모델을 제공하는 단계; 유한 요소 모델들을 컴퓨터를 사용하여 분석함으로써 치아에서 교합장치들의 실제 효과를 계산하는 단계; 및 임상적 제한조건들에 대비한 효과를 평가하는 단계를 포함한다. 바람직한 실시예들은 하나 이상의 다음과 같은 특성들을 포함한다. 교합장치들은 브래킷 및 아치와이어(archwire)를 포함하는 치열 교정기(brace), 스테레오 노광법(stereo lithography)에 의해 제조된 셸을 포함하는 폴리머릭 셸, 치아 교정기(retainers), 또는 다른 형태의 치열교정 교합장치들이 될 수 있다. 실행방법은 상기 교합장치들의 실제 효과와 의도된 효과를 비교하는 단계; 및 만약 교합장치의 실제 효과가 의도된 효과로부터 임계치 이상 차이가 나면 그 교합장치를 부적합 교합장치로 규정하고, 상기 부적합 교합장치의 모델을 상기 비교 결과에 따라서 변경하는 단계를 포함한다. 그 모델 및 그 결과로서 얻어진 교합장치는 부적합 교합장치의 형태를 바꾸거나, 딤플(dimple)을 부가하거나, 치아 위치에 대한 과도교정을 유발시키기 위한 물질을 부가하거나, 강성도(stffiness)를 증가시키기 위해 돌출된(ridge) 물질을 부가하거나, 강성도를 증가시키기 위해 잇몸선(gumline)을 따라 테두리를 두르는 물질을 부가하거나, 강성도를 감소시키기 위해 물질을 제거하거나, 의도한 효과와 부적합한 교합장치의 실제 효과 사이의 차이에 대한 보완물에 의해 정의된 형태가 되도록 형태를 재정의 함으로써 수정될 수 있다. 임상적 제한 조건들은 치아의 최대 변위(displacement) 속도, 치아에 가해지는 최대 힘 및 치아의 원하는 최종 위치를 포함한다. 최대 힘은 선형 힘(linear force) 또는 비틀림 힘(torsional force)이 될 수 있다. 최대 변위 속도는 변위에 대한 선형 또는 각 속도 일 수 있다. 본 발명의 장치는 시스템으로서 실행될 있거나, 본 발명에 대한 방법의 단계들을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 해주는 명령어를 갖는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 유형적으로 저장되는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 실행될 수 있다.
본 발명의 잇점들은 다음에 있는 것들에 대해 하나 이상이 된다. 본 발명과 연관되어 규정된 교합장치는 치열을 교정하는데 있어서 환자가 수용할 만큼의 불쾌감만을 일으키는 수용할 수 있는 레벨의 힘 만큼만 가하게 되며, 수용할 수 있는 시간 동안에 원하는 만큼 치아를 재위치시킬 수 있도록 해준다. 본 발명은 고려중에 있으며 양호한 치열교정에 대해 사용자가 선택할 수 있는 제한 조건들 범위 내에서 교합장치들에 의해 획득될 수 있는 제안된 경로를 확정함으로써 치열교정 치료에 있어서 치아 경로들을 정의하기 위한 전산적 또는 수동적 프로세스를 증대시키기 위해 사용될 수 있다. 얼라이너들(aligners)을 설계하기 위해 본 발명을 사용함으로써 디자이너(인간 또는 자동화된)가 특정 제한 조건들에 대한 얼라이너의 성능을 정교하게 조율할 수 있게 해준다. 또한, 얼라이너들의 효과를 뛰어넘는 보다 정교한 치열교정 제어가 획득될 수 있으며 얼라이너들의 작용은 다른 경우에 비해 훨씬 잘 예측할 수 있게 된다. 게다가, 컴퓨터를 사용하여 얼라이너의 구조를 정의하는 것은 수치제어하에서 직접 얼라이너를 제조하는 것을 손쉽게 해준다.
본 발명의 하나 이상의 실시예들에 대한 상세한 내용은 첨부된 도면들 및 아래 설명에서 설명된다. 본 발명의 다른 특성 및 잇점들은 상세한 설명, 도면들 및 청구범위로부터 명확해질 것이다.
도 1a는 치아 데이터 마이닝 시스템의 일 실시예를 도시한 도면.
도 1b는 하나 이상의 치아 교합장치들의 성능에 대한 분석을 도시한 도면.
도 1c는 데이터 마이닝 시스템의 일 실시예에서 사용되는 다양한 움직임 형태(Movement Type) 데이터를 도시한 도면.
도 1d는 하나 이상의 치아 교합장치의 성능에 대한 분석을 보여주는 도면.
도 1e-1f는 치료 계획을 생성하기 위한 클러스터라이저에 대한 다양한 실시예들을 도시한 도면.
도 2a는 본 발명과 관련된 얼라이너 형태들을 계산하기 위한 서브 프로세스를 포함하는 치료 과정을 규정하는 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 2b는 얼라이너 형태들을 계산하기 위한 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 3은 유한 요소 모델들을 생성하기 위한 서브 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 4는 얼라이너의 변화를 계산하기 위한 서브 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 5a는 얼라이너의 형태에 있어서의 변화들을 계산하기 위한 서브 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 5b는 얼라이너의 형태에 있어서의 변화들을 계산하기 위한 서브 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 5c는 얼라이너의 형태에 있어서의 변화들을 계산하기 위한 서브 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 5d는 도 5b의 서브 프로세스에 대한 동작을 도식적으로 도시한 도면.
도 6은 여러 일련의 얼라이너들에 대한 형태를 계산하기 위한 프로세스에 대한 플로우챠트.
도 7은 통계적 뿌리 모델에 대한 예시적 다이어그램을 도시한 도면.
도 8은 뿌리를 모델링한 예시적 다이어그램을 도시한 도면.
도 9는 치아의 CT 스캔에 대한 예시적 다이어그램을 도시한 도면.
도 10은 치아를 보여주는 예시적 사용자 인터페이스를 도시한 도면.
여러 도면들에서 같은 참조 번호들과 명칭은 같은 요소를 가리킨다.
디지털 치료계획은 현재 얼라인 테크놀로지 사(Align Technology, Inc.)로부터의 ClinCheck
Figure 112006061770438-pct00001
과 같은 3차원 치열교정 치료계획 툴 또는 eModels 및 OrthoCAD로 부터의 유용한 다른 소프트웨어를 사용하여 가능하다. 이러한 기술들은 임상의가 고객 맞춤형 치료계획을 위한 시작점으로서 실제 환자의 치아를 사용할 수 있도록 해준다. ClinCheck
Figure 112006061770438-pct00002
기술은 환자의 특성에 맞는 디지털 모델을 사용하여 치료 계획을 구상하고, 이후 획득된 치료 결과에 대한 스캔을 2003년 8월 21에 출원된 미국특허번호 10/640,439 및 2002년 8월 22일에 출원된 미국특허번호 10/225,889에 개시된 본래의 디지털 치료 계획과 비교함으로써 결과에 대한 성공 정도를 평가하기 위해 사용된다. 디지털 치료 계획 및 결과 평가에 수반되는 문제점으로는 방대한 데이터 및 개별적인 환자 레벨에서 "치료 성공"으로 평가할 수 있는 표준들과 효율적인 방법론의 부재이다. 정보를 분석하기 위해, 치아 데이터 마이닝 시스템이 사용된다.
도 1a는 치과용 데이터 마이닝 시스템의 일 실시예를 도시한다. 이러한 시스템에서, 치과 치료와 결과 데이터 세트(1)는 데이터베이스 또는 정보 저장소(2)에 저장된다. 데이터는 데이터 마이닝 소프트웨어(3)에 의해 추출되어 결과들(4)을 생성한다. 데이터 마이닝 소프트웨어는 데이터베이스(2)에서 캡쳐 및/또는 업데이트 된 정보를 질의할 수 있으며 환자의 치아 문제와 치아 교합장치 솔루션을 연관짓는 출력 데이터 스트림을 생성할 수 있다. 데이터 마이닝 소프트웨어의 출력은 적어도 데이터베이스 및 데이터 마이닝 상관 알고리즘에 대한 후속 입력으로 서 가장 유익하고 회귀반사적으로 피드백될 수 있음을 유의해야 한다.
도 1a의 데이터 마이닝 시스템의 결과는 교합장치의 구성을 정의하는데 사용되거나 치아를 점증적으로 이동시키기 위한 교합장치의 구성을 변경시킨다. 치아의 이동은 세로 중심선에 평행한 축을 따라 치열교정 방향으로의 치아 중심선의 회전(순수한 회전) 뿐만 아니라 모든 3개의 직교 방향들에 있어서의 병진 이동(translation), 세로 중심선에 수직한 회전축을 따라 2개의 직교 방향들로의 치아 중심선의 회전(뿌리 각상 또는 토크)을 포함하는 치열교정 치료와 통상적으로 연관된 것들일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 데이터 마이닝 시스템은 3차원 치료 계획된 움직임, 시작 위치 및 최종적으로 획득된 치아 위치(dental position)를 캡쳐한다. 시스템은 결과를 계획했던 것과 비교하며, 그 결과는 치열교정 브래킷과 와이어들과 같은 고정된 교합장치들 뿐만 아니라 제거 가능한 교합장치들을 포함하는 어떠한 치료 방법론, 또는 심지어 다른 여러 치료 방법들 특히 악교정 수술(orthognathic surgery), 치주염치료(periodontics), 수복치료(restorative)를 위한 계획과 비교하여 획득될 수 있는 것과 같은 다른 치아 치료를 사용하여 획득되어 질 수 있다.
일 실시예에 있어서, 치아 중첩 툴(superimposition tool)은 각 아치(arch) 스캔에 대한 치료 파일들을 매치시키는데 사용된다. 치아 해부학적 구조 및 치아 좌표 시스템에 기초하여 매치되도록 정밀 스캔이 초기 스캔 위에 중첩된다. 2개의 아치들에 있는 치아가 일치된 후, 중첩 툴은 상부 아치를 하부 아치에 연관짓기 위한 기준을 요구한다. 선택 사항인 "통계적 필터링"이 선택되면, 중첩 툴은 모든 치아의 움직임에 대한 평균 위 또는 아래로 한 표준편차 보다 많게 이동(현재 상태와 이전 상태 사이의 위치 차이에 의해 결정되는 이동)한 치아들을 기준으로써 먼저 제거함으로써 각 치아에 대한 움직임 량을 측정한다. 나머지 치아들은 이후에 각 치아의 움직임을 측정하기 위한 기준으로서 선택된다.
도 1b는 하나 이상의 치아 교합장치들의 성능에 대한 분석을 보여준다. 점 도표에서는 "획득된" 움직임이 "목표" 움직임에 대비되어 도표화 되어 있으며, 추세선(trend line)이 생성되었다. 점 도표는 모든 "산란된" 데이터 점들이 어디에 있는지를 보여주며 추세선은 치아 교합장치들의 성능을 보여주기 위해 생성된다. 일 실시예에서, 추세선은 선형적(곡선으로 될 수도 있음)으로 선택되었으며; 이에 따라 추세선은 모든 "산란된" 데이터에 대한 "최적합" 직선으로서 나타내진다. 얼라이너들의 성능은 추세선의 기울기로서 나타내진다. Y축 절편(intercept)는 얼라이너들을 결선(wiring)할 때 발생하는 부수적인 움직임을 모델화한다. 예상 가능성은 "획득된" 및 "목표" 데이터에 대한 회귀 계산(regression computation)으로부터 얻어진 R2 에 의해 측정된다.
도 1c는 데이터 마이닝 시스템의 일 실시예에서 사용된 다양한 움직임 형태 데이터를 보여준다. 예시된 데이터 세트들은 확장/압축(+/- X 방향 병진 이동), 근위화/원위화(Mesialization/Distalization)(+/- Y 방향 병진 이동), 함입(Intrusion)(-Z 방향 병진 이동), 돌출(Extrusion)(+Z 방향 병진 이동), 기울어짐/각상(角狀)(Tip/Angulation)(X 방향 회전), 토크/기울기(Y 방향 회전), 및 순수 회전(Z 방향 회전)을 망라한다.
도 1d는 하나 이상의 치아 교합장치의 성능에 대한 분석을 나타낸다. 도 1d에서 설명된 동작의 형태에 대해, 획득된 동작은 대략 특정 데이터 세트에 대한 목표 동작의 85％에 해당한다.
도 1d에서 두드러지게 설명된 것과 같이, 실제 치아 움직임은 일반적으로 많은 상태에서 목표로 하는 치아 움직임보다 뒤처지게 된다. 폴리머 교합장치들의 배열을 이용한 치료의 경우에 있어서는, 치아 움직임 및 환자의 불쾌감과 같은 부정적인 결과가 모두 당연히 불일치를 확장시키기 때문에 그러한 뒤처짐(lag)은 치료 설계에 있어서 중요한 역할을 수행한다.
일 실시예에 있어서, 도 2a에서 단계 170 및 도 2b에서 단계 232와 같은 임상 파라메터들은 실제 치아 위치로부터 목표된 위치에 대한 통계적 편차를 허용함으로써 보다 정교하게 만들어진다. 예컨대, 후속 움직임 상태가 앞선 상태에 대해 의도된 작업을 완료하기 위해 필요할 것이라는 확률이 높다는 결과를 가지고, 적절히 획득되지 못한 현재의 목표된 치아 움직임에 대해 높게 계산된 확률 때문에 후속 움직임 목표는 감소될 수 있다. 이와 유사하게, 예상된 실제 움직임이 보다 잘 제어될 수 있도록 목표된 움직임이 특히 이전 단계에서 원하는 위치를 오버샷(overshoot)할 수 있다. 이러한 실시예는 목표된 최종 상태(end-stage)의 결과에 대한 보다 높은 확률을 획득하기 위하여 최소 왕복 시간에 대한 목표를 희생시키게 된다. 이러한 방법론은 유사한 환자의 사례들에 대한 클러스터들에 특정된 치료 계획 내에서 이루어진다.
표 1은 일 실시예에서 그룹화된 치아들을 보여준다. 치아 움직임에 대한 신호 규약(sign convention)은 표 2에 표시되어 있다. 선택된 60개의 아치들에 대한 서로 다른 치아 움직임들은 내림차순으로 정렬된 성능들과 함께 표 3에 표시되어 있다. 교합장치 성능은 4개의 구분된 그룹 즉 높음(79-85％), 평균(60-68％), 낮은 평균(52-55％), 및 부적합(24-47％)으로 나뉘어질 수 있다. 표 4는 움직임 예상가능성에 대한 순위를 보여준다. 예상가능성은 3개의 그룹 즉 매우 예상가능(76-82), 예상가능(43-63), 및 예상불가능(10-30)으로 구분된다. 예컨대, 특정한 데이터 세트에 대한 조사결과는 다음과 같다.
1. 앞니 함입(incisor intrusion) 및 전치부 함입(anterior intrusion) 성능은 높다. 앞니 함입에 대한 범위는 대략 1.7 ㎜이며, 전치부 함입에 대한 범위는 대략 1.7 ㎜이다. 이러한 움직임들은 매우 예상가능하다.
2. 송곳니 함입(canine intrusion), 앞니 토크(incisor torque), 앞니 회전 및 전치부(anterior) 토크 성능은 평균이다. 송곳니 함입에 대한 범위는 대략 1.3 ㎜이며, 앞니 토크에 대한 범위는 대략 34도, 앞니 회전에 대한 범위는 대략 69도, 그리고 전치부 토크에 대한 범위는 대략 34도이다. 이러한 움직임들은 예상가능 또는 매우 예상기능이다.
3. 앞어금니 기울어짐(bicuspid tipping), 앞어금니 근위(近位))화(mesialization), 어금니 회전(molar rotation), 및 후치부(posterior) 확장 성능은 낮은 평균이다. 앞어금니 근위화에 대한 범위는 대략 1 ㎜이며, 앞어금니 기울어짐에 대한 범위는 대략 19도, 어금니의 회전에 대한 범위는 대략 27도, 그리고 후치부 확장에 대한 범위는 대략 2.8 ㎜이다. 앞어금니 기울어짐 및 근위화는 예상불가능이며, 반면에 나머지들은 예상가능한 움직임들이다.
4. 전치부 및 앞니 돌출(extrusion), 둥근니와 앞어금니 회전, 송곳니 기울어짐, 어금니 원위(遠位)화(distalization), 후치부 토크 성능은 부적합이다. 전치부 돌출에 대한 범위는 대략 1.7 ㎜이며, 앞니 돌출에 대한 범위는 대략 1.5 ㎜, 둥근니 회전에 대한 범위는 대략 67도, 앞어금니 회전에 대한 범위는 대략 63도, 송곳니 기울어짐에 대한 범위는 대략 26도, 어금니 원위화에 대한 범위는 대략 2 ㎜, 그리고 후부 토크에 대한 범위는 대략 43도이다. 예상가능한 앞어금니 회전을 제외한 모두가 예상 불가능한 움직임이다.
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일 실시예에서, 데이터 구동 분석기가 적용될 수 있다. 데이터 구동 분석기는 모수적(parametric) 통계 모델들, 비모수적 통계 모델들, 클러스터링(clustering) 모델들, 최근접 모델들, 회귀(regression) 방법 및 인공 신경망들과 같은 많은 모델들을 통합시킬 수 있다. 동작하기 전에, 데이터 구동 분석기들 또는 모델들은 하나 이상의 트레이닝 세션들을 사용하여 성립된다. 이러한 세션들에서 분석기 또는 모델을 성립하기 위해 사용된 데이터는 전형적으로 트레이닝 데이터로서 간주된다. 단지 트레이닝 예제들을 시험함으로써 데이터 구동 분석기가 개발되며, 이때 트레이닝 데이터에 대한 선택은 데이터 구동 분석기의 정확성 및 학습 속도에 상당한 영향을 줄 수 있다. 지금까지 사용되어 온 하나의 접근방식은 트레이닝을 목적으로 한 테스트 세트로서 간주되는 분리된 데이터 세트를 생성하였다. 테스트 세트는 모델 또는 분석기가 트레이닝 데이터에 대해 오버피팅(overfitting) 되는 것을 방지하는데 사용되고 있다. 오버피팅은 분석기가 트레이닝 데이터를 기억하고 있어서 보이지 않는 데이터를 잘 맞추거나 분류하지 못하는 상황을 일컫는다. 전형적으로, 분석기 또는 모델이 구성되는 동안, 분석기의 성능은 테스트 세트에 대비하여 테스트된다. 분석기 또는 모델 파라메터들에 대한 선택은 테스트 세트를 분류하는데 있어서 분석기의 성능이 최적의 지점에 도달할 때까지 반복해서 수행된다. 이 최적의 지점에서, 트레이닝 프로세스가 완료된다. 독립된 트레이닝 및 테스트 세트를 사용하는 것 이외의 대안은 교차 확인(cross-validation)이라고 불리는 방법을 사용하는 것이다. 교차 확인은 모수적 분석기를 위한 파라메터 값 또는 비모수적 분석기를 위한 모델을 결정하는데 사용될 수 있다. 교차 확인에 있어서는, 단일 트레이닝 데이터 세트가 선택된다. 다음에, 많은 서로 다른 분석기들 또는 모델들은 반복되는 프로세스들에서 테스트 세트로서 트레이닝 데이터의 서로 다른 부분들을 분석기들에게 제공함으로써 수립된다. 다음에 파라메터 또는 모델 구조는 모든 모델들 또는 분석기들의 결합된 성능에 기초하여 결정된다. 교차 확인 접근 하에서, 전형적으로 분석기 또는 모델은 결정된 최적의 모델 구조를 사용하는 데이터를 가지고 다시 트레이닝된다.
일 실시예에서, 데이터 마이닝 소프트웨어(3; 도 1a)는 지수화(indexing)를 위해 데이터베이스(2; 도 1a)의 데이터를 가로채기 위한 "스파이더" 또는 "크롤러"가 된다. 일 실시예에서, 클러스터링(clustering) 동작은 데이터에서 패턴들을 검출하기 위해 수행된다. 다른 실시예에서, 치아 치료 패턴들을 인식할 때 신경망이 아주 강력한 것과 같이 각 패턴을 인식하는데 신경망이 사용된다. 일단 치료 특성들이 특정지어지면, 다음에 신경망은 입력된 치아 정보를 여러 다른 분석기 중 특히 신경망 분석기에 의해 이미 알려진 치료 어휘에 대한 저장된 템플릿들과 비교한다. 인식 모델들은 HMM(Hidden Markov Model), 다이나믹 프로그래밍 모델, 신경망, 퍼지 이론, 또는 템플릿 확인회로 등을 포함할 수 있다. 이러한 모델들은 단독으로 또는 결합되어 사용될 수 있다.
다이나믹 프로그래밍은 어느 주어진 프레임 k에서의 어느 지점 i로부터 다음 프레임 k+1에서의 어느 지점 j로의 전이(transition)를 일으키기 위한 특정 비용들을 대상으로 하여, N개의 지점들을 거치는 M개의 "프레임"들에 대한 모든 가능한 경로들을 고찰한다. 현재 지점으로부터 다음 지점까지의 최상의 경로는 그 지점을 넘어서서 발생되는 것들과는 독립적이기 때문에, i(k)를 거쳐 j(k+1)에서 종료되는 경로의 최소 전체 비용 [i(k), j(k+1)]은 전이 자체의 비용을 i(k)까지의 최소 경로에 대한 비용에 합한 것이다. 바람직하게는, 이전의 경로들에 대한 값은 M×N 배열 형태로 유지될 수 있으며, 가능한 바로 이전 열(column)과 현재 열의 누적된 비용들을 포함하기 위해 누적된 비용은 2×N 배열 형태로 유지된다. 그러나, 이러한 방법은 상당히 많은 계산 자원(resources)을 필요로 한다.
다이나믹 프로그래밍은 엄청난 양의 계산을 필요로 한다. 분석기가 프레임들의 배열과 노드 모델들의 배열 사이에서 최적의 시간 조정(alignment)을 찾아내기 위해, 분석기는 많은 수의 노드 모델들과 대비하여 대부분의 프레임들을 비교하여야 한다. 다이나믹 프로그래밍을 위해 필요한 계산량을 줄이기 위한 한 방법은 프루닝(pruning)를 사용하는 것이다. 만약 그 비교에 대한 부분 확률 점수가 기 설정된 임계값 아래로 떨어지면 프루닝은 주어진 치료 모델에 대비하여 주어진 치아 치료 정보의 일부분에 대한 다이나믹 프로그래밍을 종료시킨다. 이는 계산을 크게 줄여준다.
다이나믹 프로그래밍에 대한 일반화를 고려할 때, 측정값 O(1), O(2), … O(t), …, O(T)의 배열에 대한 발생의 가능성을 계산하기 위해 바람직한 실시예로 히든 마르코프 모델이 사용되며, 이때 각 측정값 O(t)은 VQ 접근에 따른 이산 심볼 또는 연속 벡터 일 수 있다. 측정값들의 배열은 직접적으로 관찰할 수 없는 상태 전이를 갖는 밑에 있는 마르코프 연쇄의 확률적 함수로서 모델화될 수 있다.
바람직한 실시예로서, 마르코프 모델이 치료 측정값들에 대한 배열을 위한 모델 확률에 사용된다. 상태들 사이의 전이들은 전이 행렬 A=[a(i,j)]로 표현된다. 전이 행렬의 각 a(i, j) 항은 상태 i에 있도록 주어진 모델이 상태 j로 전이되는 확률이다. 모델의 출력 심볼 확률은 일련의 함수들 B=[b(j)]로 표현되며, 이때 출력 심볼 행렬의 b(j) 항은 특정 값 O(t)에 대한 계산이 출력되는 측정값 O(t)에 대한 확률을 되돌리는 함수이며, 이때 모델은 상태 j에 있도록 주어진다. 첫 번째 상태는 항상 마르코프 연쇄의 최초의 프레임에 대해 초기 상태가 되도록 강제되며, 단지 미리 규정된 일련의 왼쪽에서 오른쪽으로의 상태 천이들만이 가능하다. 이미 결정된 최종 상태는 다른 상태들로의 전이가 발생 될 수 없도록 정의된다.
일 실시예에서, 전이들은 상태의 재진입 또는 다음 두 상태들 중 어느 하나로의 진입으로 제한된다. 그러한 전이들은 전이 확률들과 같은 모델로 정의된다. 예컨대, 현재 상태 2에서 특성 신호들에 대한 프레임을 갖는 치료 패턴은 상태 2로의 재진입 확률 a(2, 2), 상태 3으로의 진입 확률 a(2, 3) 및 상태 4로의 진입 확률 a(2, 4) = 1 - a(2, 2) - a(2, 3)을 갖는다. 상태 1로의 진입 확률 a(2, 1) 또는 상태 5로의 진입 확률 a(2, 5)은 0 이며 a(2, 1)에서 a(2, 5) 까지 확률들의 합은 1 이다. 바람직한 실시예가 현재 상태로 또는 다음 두 상태들로의 흐름도들을 제한한다 할지라도, 어느 상태로부터의 전이들에 대한 모든 확률의 합이 여전히 1이 되어야 한다 할지라도, 당업자라면 보다 유동적으로 전이를 제한할 수 있는 HMM 모델을 만들 수 있다.
모델의 각 상태 j에 있어서, 현재의 특성 프레임은 일련의 기 정의된 출력 심볼들 중 하나로 구분되거나 확률적으로 표시될 수 있다. 이러한 경우에 있어서, 출력 심볼 확률 b(j)(O(t))은 특성 프레임 심볼이 O(t) 인 모델에 의해 할당된 확률에 대응된다. 모델 배열은 전이 확률들에 대한 행렬 A=[a(i,j)]과 계산 기법 B=[b(j)(O(t))]이다.
일 실시예로서, 마르코프 모델은 복수의 트레이닝 패턴들에 대한 배열들로부터의 기준 패턴에 대해 형성되며 출력 심볼 확률들은 다변량 가우스 함수 확률 밀도들이다. 치아 치료 정보는 특성 추출자를 가로질러 통과한다. 학습하는 동안, 일련의 결과 특성 벡터는 그 출력이 히든 마르코프 모델로 제공되는 파라메터 평가자(estimator)에 의해 처리된다. 히든 마르코프 모델은 각각의 템플릿이 기준 치료 패턴들에 대한 일련의 어휘들에서 식별된 패턴을 나타내는 일련의 기준 패턴 템플릿들을 도출하기 위해 사용된다. 다음에 마르코프 모델 기준 템플릿들은 각 마르코프 모델 기준 패턴 템플릿으로부터의 측정값을 발생시키는 것에 대한 확률에 기초하여 측정값들의 배열을 기준 패턴들 중 어느 하나로 분류하는데 사용된다. 미지의 패턴이 인식되는 동안, 미지의 패턴은 계산기에서나 가능한 아주 높은 확률을 갖는 기준 패턴으로서 식별될 수 있다.
HMM 템플릿은 그 각각이 하나의 이산값을 갖는 많은 상태들을 갖는다. 그러나, 치료 패턴 특성들은 단일 값과는 반대로 다이나믹 패턴을 가지며, 실시예에서 HMM의 전단에 신경망을 부가하는 것은 다이나믹한 값들로 상태들을 나타낼 수 있는 능력을 제공한다. 신경망의 입력 레이어는 입력 뉴런들(neurons)을 구비한다. 입력 레이어의 출력들은 중간 레이어에서 모든 뉴런들로 분포된다. 이와 유사하게, 중간 레이어의 출력들은 모든 출력 뉴런들로 분포되며, 출력 뉴런들은 HMM의 내부 상태들과 일대일 대응된다. 그러나, 각 출력은 자기 자신 또는 다른 출력들로의 전이 확률들을 가지며, 이에 따라 수정된 HMM을 형성한다. 이에 따라 형성된 HMM의 각 상태는 특정 다이나믹 신호에 대응될 수 있으며, 결과적으로 HMM을 보다 강력하게 만든다. 선택적으로, 신경망은 HMM 구조의 전이 확률들에 의존하지 않고 단독으로 사용될 수도 있다.
출력 스트림들 또는 도 1a의 결과(4)는 의사들에 의한 치아 교합장치 설계 및/또는 사용을 향상시키기 위해 피드백되어 사용될 수 있다. 예컨대, 데이터 마이닝 결과들은 상태 접근방법(staging approaches)에 기초하여 성능을 평가하기 위해, 치료 접근방법에 기초하여 교합장치의 성능 지표들을 비교하기 위해, 그리고 서로 다른 부착 형태와 치아상의 위치들을 비교하는 성능을 평가하기 위해 사용될 수 있다.
많은 치료 결과들의 클러스터들에 대한 치아 특정 효능(tooth-specific efficacy) 및 제품 성능을 연구하기 위한 능력은 통계적으로 획기적인 비교가 두 개 이상의 모집단 사례들 사이에서 이루어질 수 있도록 해준다. 연구된 두 개의 클러스터들이 치료 접근방법, 교합장치 설계 또는 제조 규약에 있어서의 차이들을 포함하는 경우에 있어서, 데이터 출력에 의해 드러난 것과 같이 제품의 성능에서 보여진 그 차이들은 접근방법, 설계 또는 제조 규약에 기여할 수 있게 된다. 최종 결과는 임상의 또는 제조업자가 객체 측정 데이터를 사용한 현저하게 큰 표본 사이즈로부터의 성능 데이터에 기초하여 제품 디자인 및 용도를 최적화할 수 있도록 하는 피드백 메카니즘이다.
치열교정 치료에 대한 이론이 보편적으로 인정된 것은 아니며, 실제 치료 및 결과들은 다양한 환자의 수용상태(compliance) 뿐만 아니라 환자의 가변성, 측정되지 않은 환자의 가변성과의 관계에 대한 추가적인 불확실성들의 적용을 받는다. 결과적으로, 서로 다른 임상의들은 단일 환자에 대해 서로 다른 치료 계획들을 선호한다. 따라서, 보편적으로 수용될 수 있는 "정확한" 치료 계획이 없기 때문에 단일 치료 계획은 모든 임상의들에 의해 받아들여지지 않을 수 있다.
다음의 몇 가지 실시예들은 치료 파라메터들을 임상의들의 선호도에 맞게 변형함으로써 임상의들 및 환자들이 매우 만족할 수 있도록 해준다. 시스템은 임상의들의 치료 이력들에 대한 통계적 측정치들을 이용하여 치료 선호도에 있어서의 차이를 감지한다. 예컨대, 임상의들은 비교가능한 군집(crowding)에 있어서 앞어금니 돌출을 어떻게 치료할 것인지 그 방법을 다양화한다. 심지어 주어진 임상의들에 대한 이전의 치료들에 대한 충분한 기록이 없을 때, 치료 파라메터들에 있어서 통계적으로 현저한 차이들을 관찰하기 위해 클러스터링은 지리적 위치, 트레이닝에 관련된 변수들, 또는 크기와 실행 특성과 같은 다른 예측 변수들에 근거하여 실행될 수 있다.
데이터 마이닝은 비교대상 환자들에 대해 임상의를 달리함으로써 얻어진 서로 다른 치료 결과들에 대해 통계적으로 중요한 패턴들을 찾아낼 수 있다. 예컨대, 같이 클러스터된 환자의 사례들이 다른 임상의들과 비교했을 때 어느 한 임상의와는 시스템적으로 아주 적은 복잡성을 가질 수 있다. 데이터 마이닝 툴에 의해 검출된 그러한 차이는 실행을 잘하는 임상의에 의해 사용된 치료 차이들에 대한 권유를 위한 플래그 뿐만 아니라 실행이 서투른 임상의에게 피드백하기 위한 플래그로서 사용될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 클러스터링 기술들은 치료의 복잡성들 및 결과들을 분류하기 위해 이전에 완료된 사례들과 함께 사용될 수 있다. 다음에 위험(risk)에 대한 확률 모델들은 각각의 클러스터 내에서 수립될 수 있다. 다음에 새로운 사례들이 이전의 치료 변수들에 대한 유사성에 기초하여 같은 클러스터들에 할당된다. 다음에 치료가 완료된 환자들의 각 클러스터 내에서의 위험은 치료 결과들 및 복잡성에 대한 위험들을 예측하기 위해 새로운 사례들과 함께 사용된다. 다음에 위험성이 높은 환자들은 치료 계획에 있어서의 부가적인 조치들 또는 부가적인 임상적 조정을 포함할 수 있는 특별한 주의를 기울일 수 있도록 표시된다.
다른 실시예에 있어서, 전문의(practitioners)은 임상 치료 선호도를 관측함으로써 그룹들로 클러스터 되며, 관찰된 치료 선호도들과 보다 근접하게 조화되도록 하기 위해 치료 파라메터들은 각 그룹 내에서 조절된다. 관측된 이력들이 없는 전문의들은 이미 알려진 치료 이력들을 갖는 클러스터들 내에서의 변수들에 대한 이미 알려진 변수들의 유사성에 기초하여 그룹들로 지정된다.
도 1e는 클러스터링에 대한 예시적 프로세스들을 보여준다.
첫 번째로, 프로세스는 치료 선호도, 결과들, 및 인구통계학적 변수와 실행 변수들과 같은 임상의 치료 이력에 기초하여 치료 행위를 클러스터화 한다(20). 다음에, 시스템은 각 클러스터 내에서의 바람직한 임상적 제약들을 모델화한다(22). 다음에, 시스템은 인구통계학적 변수 및 실행 변수들에 기초하여 치료 이력이 없는 임상의들이 20개로 클러스터되도록 지정한다(24). 일 실시예에 있어서, 클러스터로 특정된(cluster-specific) 임상적 제약들을 사용하여, 시스템은 각각의 클러스터 내에서 독립적으로 프로세스(100)(도 2a 참조)를 수행한다. 추가적으로, 시스템은 새로운 치료에 따라 클러스터 및 클러스터 지정을 갱신하고 결과 데이터가 나온다.
도 1f는 제안된 치료들을 생성하기 위한 데이터 마이닝 시스템의 다른 실시예를 도시한다. 첫 번째로, 시스템은 자세한 추적조사 데이터, 진단, 치료 파라메터들과 결과들, 및 인구통계학 변수에 기초하여 다중 고해상 스캔과 같은 자세한 추적조사를 갖는 환자 이력들을 구분/클러스터화 한다(40). 각 클러스터에서, 시스템은 추적조사 데이터로부터 얻은 의도된 위치와 실제 위치 사이의 불일치를 모델화한다(42). 더욱이, 각 클러스터에서, 시스템은 특별히 원하지 않는 결과들에 대한 위험을 모델화한다(44). 클러스터화의 제 2 계층에서, 상대적으로 덜 자세한 추적조사 데이터를 갖는 환자 이력은 가능한 변수에 기초하여 클러스터화 된다. 제 2 계층 클러스터화는 많은 수의 제 2 계층 클러스터들 각각이 단계 40에서 계산된 클러스터들에 할당되거나 또는 그 외에 새로운 클러스터로 고려되기에 부분적으로 충분하다(46). 시스템은 단계 46의 클러스터로부터 추가적인 기록을 가지고 단계 42의 모델들을 리파인(refine) 한다(48). 또한, 단계 48의 클러스터로부터 추가적 기록을 가지고 단계 44의 모델들을 리파인(refine) 한다(50). 제 3 계층의 클러스터화에서, 시스템은 진단, 인구통계학, 및 최초의 신체검사에 기초하여 새로운 환자들을 단계 46의 클러스터들에 할당한다(52). 각각의 단계 52의 클러스터 내에서, 시스템은 의도된 위치와 실제 위치 사이에서 예상되는 불일치들을 모델화 한다(54). 단계 54로부터, 시스템은 도 2b의 단계 232와 250을 포함하는 관련된 단계에 있는 교정된 예상 위치 정보를 사용한다(67). 또한, 각각의 단계 52의 클러스터 내에서, 시스템은 원하지 않는 결과들에 대한 위험을 모델화한다(56). 단계 56으로부터, 시스템은 도 2a의 단계 160과 도 2b의 단계 204에서와 같이 특별한 주의와 임상적 제한들을 요구하는 경우들을 표시(flag)한다(69). 이후, 과정은 각각의 단계 52의 클러스터에 맞게 치료 계획을 맞춘다(58). 다음에, 시스템은 반복적으로 데이터를 수집(61)하고 단계 40으로 루프백(loop back)한다. 추가적으로, 클러스터는 교정 및 재할당될 수 있다(63). 시스템은 추가적인 추적조사 분석을 위해 괜찮은 표시 없이 클러스터들을 계속하여 식별한다(65).
임상적 치료 설정에 있어서, 치아 움직임에 대한 모든 상태에서 가능한 최대 고해상도 자료를 얻거나 처리하는 것은 비용적으로 효율적이지 않다. 예를 들면;
- 환자들은 임상의들에 대한 방문 사이에 여러 교합장치들을 사용할 수 있다.
- 주어진 환자는 오직 한 세트의 치아 자국(impression)만을 제출할 수 있다.
- 방사선에 대한 우려로 CT 또는 X-레이 촬영 횟수가 제한될 수 있다.
- 임상의는 일반적으로 매 방문 시 각 치아에 대한 자세한 공간적 정보(spatial information)를 이야기해 줄 시간을 가지고 있지 않다.
위와 같은 그리고 다른 제한들 때문에, 치료 계획은 필연적으로 부분적인 정보를 기초로 하여 만들어진다.
일 실시예에서, 분실된 정보는 환자들 사이에서 예상되는 특성들 및 자세한 추적조사 정보가 수집되는 대표적인 표본을 매칭시킴으로써 실질적으로 근사화된다. 이러한 경우, 추가적인 일련의 치아 자국들에 대한 수집 및 분석과 같이 추적조사 정보에 대한 요구들을 위한 불충분하게 예기된 치료 결과들에 기초하여 환자들이 플래그된다. 이후, 결과 정보는 환자 클러스터들과 나중에 그 클러스터들에 할당된 환자들의 치료를 리파인(refine)하는데 사용된다.
일반적으로, 환자 데이터가 스캔되고 그 데이터는 상술한 데이터 마이닝 시스템을 이용하여 분석된다. 치료 계획은 치아 전문가(dental practitioner)가 승인하도록 시스템에 의해 제안된다. 치아 전문가는 치료 계획을 수용하거나 변경을 요청할 수 있다. 일단 치료 계획이 승인되면, 교합장치의 제작이 시작될 수 있다.
도 2a는 환자의 치열교정 치료를 위해 재위치 교합장치를 정의하고 생성시키기 위한 예시적 과정 100에 대한 일반적 흐름을 도시한다. 이후 기술될 것처럼, 과정 100은 본 발명의 장치에 대해 적합한 본 발명의 방법을 포함한다. 과정의 연산 단계들은 하나 이상의 종래의 디지털 컴퓨터들 상에서 실행되기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈로서 유리하게 실행된다.
처음 단계로서, 환자의 치아나 구강 조직에 대한 몰드(mold) 또는 스캔이 획득된다(110). 일반적으로 이러한 단계는 환자의 치아와 잇몸에 대한 석고 틀을 뜨는 것과 관련되며, 부가적으로 또는 선택적으로 치아 맞물림(bites)을 밀납으로 뜨는 것, 직접 접촉 스캐닝, X-레이 영상, 토모그래픽(tomographic) 영상, 소노그래픽(sonographic) 영상, 그리고 치아, 턱, 잇몸 및 치열교정과 관련된 조직의 위치와 구조에 대한 정보를 얻기 위한 다른 기술이 관련될 수 있다. 그렇게 획득된 데이터로부터, 디지털 데이터가 도출되며 그것은 환자의 치아와 다른 조직의 초기(즉, 사전처리) 배열을 나타낸다.
스캐닝 동작으로부터 얻은 원시 데이터와 그 원시 데이터로부터 도출된 데이터 표면 모델들을 나타내는 데이터를 포함할 수 있는 초기의 디지털 데이터 세트는 조직 구성들이 서로를 마주보며(from each other) 분절(segment) 되도록 처리된다(단계 120). 특히, 이 단계에서는, 개별 치아 관(tooth crown)을 디지털로 나타낸 데이터 구조가 생성된다. 이롭게는, 측정되거나 추정된 숨겨진 표면들과 뿌리 구조들을 포함하는 전체 치아에 대한 디지털 모델들이 생성된다.
치아에 대한 원하는 최종 위치(즉, 치열교정 치료에 대해 소망하고 의도했던 궁극적 결과)는 처방전 형태로 임상의로부터 얻어질 수 있거나, 기본적인 치열교정 원리로부터 계산될 수 있거나, 또는 의학적 처방으로부터 산술적으로 추정될 수 있다(단계 130). 치아에 대해 원하던 최종 위치들에 대한 사양(specification)과 치아 자체들에 대한 디지털 표시를 가지고, 각 치아의 최종 위치와 표면 기하구조가 특정될 수 있음으로써(단계 140) 원하는 치료의 목표대로 치아에 대한 완전한 모델을 형성된다. 일반적으로, 이러한 단계에서는, 모든 치아의 위치가 특정된다. 이러한 단계의 결과는 추정된 안정적 조직과 비교해 모델화된 치아에 대한 치열교정적으로 정확한 재위치를 나타내는 일련의 디지털 데이터 구조이다. 치아와 조직은 모두 디지털 데이터로서 표시된다.
다음으로, 각 치아에 대해 시작 위치와 최종 위치를 갖고 있다면, 과정은 각 치아의 움직임에 대한 치아 경로를 정의한다. 일 실시예에서, 치아 경로는 전체로서 최적화됨으로써 치아는 그들의 시작 위치에서부터 그들의 원하는 최종 위치까지 치아를 이동시키기 위한 최소 라운드-트래핑(round-trapping)으로 가장 빠르게 움직인다. 라운드-트래핑은 원하는 최종 위치로 직접 향하는 것보다 다른 방향으로의 치아의 움직임이다. 가끔씩은 치아가 서로를 향해 움직이도록 하기 라운드-트래핑이 필요하다. 치아 경로는 세그먼트화 된다. 이러한 세그먼트들은 하나의 세그먼트 내에서의 각 치아의 움직임이 선형 및 회전 운동의 임계 범위 내에 머물수 있도록 계산된다. 이런 방식으로, 각 경로 세그먼트의 종점들(end points)은 의학적으로 실행 가능한 재위치를 구성할 수 있고, 세그먼트 종점들의 집합은 치아 위치들의 의학적으로 실행 가능한 순서를 구성함으로써, 순서(sequence)에 있어서 어느 한 점에서 다음 점으로의 이동은 치아 충돌을 발생시키지 않는다.
하나의 실행에서, 선형 및 회전 운동의 임계 범위는 사용될 교합장치의 특징에 기초하여 디폴트(default) 값들로 초기화된다. 더욱 개별적으로 맞춰진 범위 값들은 환자 특성 데이터를 이용하여 산출될 수 있다. 또한, 이러한 범위 값은 교합장치에서 계산된 결과에 기초하여 갱신될 수 있으며(단계 170, 후술됨), 그 값은 하나 이상의 치아 경로를 따라 하나 이상의 점들에서 결정될 수 있으며, 치아와 조직에 대해 그당시 존재하던 구조상에서 교합장치에 의해 발생될 수 있는 힘은 하나 이상의 치아 경로 세그먼트에 의해 표시된 재위치에 영향을 줄 수 없다. 이러한 정보를 가지고, 세그먼트화 된 경로(단계 150)를 정의하는 하부 프로세스는 경로나 영향받는 하부 경로를 재산출할 수 있다.
프로세스의 여러 단계에서, 특히 세그먼트화 된 경로가 정의된 후에, 프로세스는 환자의 치료에 대해 책임이 있는 임상의와 상호작용할 수 있으며 일반적으로는 상호작용하게 될 것이다(단계 160). 임상의 상호작용은 프로세스(100)의 다른 단계들이 실행되는 서버 컴퓨터나 프로세스로부터의 경로 정보 뿐만 아니라 치아 위치들과 모델들을 받아들이기 위해 프로그램된 클라이언트 프로세스를 이용하여 실행될 수 있다. 클라이언트 프로세스는 임상의가 위치들과 경로들에 대한 애니메이션을 보여줄 수 있도록 하고 임상의가 하나 이상의 치아의 최종 위치를 리셋할 수 있도록 하며 세그먼트화 된 경로에 적용될 제한들을 특정할 수 있도록 프로그램된다. 만약, 임상의가 그러한 변화를 만들게 되면, 세그먼트화 된 경로들을 정의하는 하부 프로세스(단계 150)는 다시 실행된다.
세그먼트화 된 치아 경로 및 관련된 치아 위치 데이터는 경로 세그먼트에 의해 특정된 단계에서 정의된 치료 경로 상에서 치아를 움직일 수 있도록 의학적으로 허용될 수 있는 교합장치 구성(또는 교합장치 구성에서 연속적인 변경)을 계산하는 데 사용된다(단계 170). 각 교합장치 구성은 환자에 대한 치료 경로를 따르는 단계를 나타낸다. 단계들이 정의되고 계산됨으로써 각 이산적 위치는 선행하는 이산 단계에 의해 성취된 치아 위치들로부터의 직선 치아 움직임 또는 단순 회전을 따를 수 있으며 각 단계에서 요구되는 재위치의 양은 환자 치아 상태에 가하는 임상적으로 최적의 힘의 양과 관련된다. 경로 정의 단계를 갖는 것처럼, 이러한 교합장치 계산 단계는 임상의와의 상호작용과 심지어 임상의와의 반복적 상호작용을 포함할 수 있다(단계 160). 이런 단계를 실행하는 프로세스 200의 동작은 아래에서 보다 상세하게 기술될 것이다.
교합장치 정의를 계산하였다면, 프로세스(100)는 프로세스에 의해 정의된 교합장치가 제조되는 제조 단계(단계 180)로 진행할 수 있거나, 교합장치 구성들 또는 교합장치 구성들에 대한 변경을 정의하기 위해 수동 또는 자동화된 프로세스에 사용될 수 있는 전자적 또는 인쇄된 정보가 생산된다.
도 2b는 언급된 미국 특허 제5,975,893호에서 자세히 기술된 폴리머릭 셀 얼라이너(polymeric shell aligner)에 대한 교합장치-계산 단계(도 2a의 단계 170)를 실행하는 프로세스(200)를 도시한다. 프로세스에 대한 입력은 초기 얼라이너 형태(202), 다양한 제어 파라메터(204), 현재의 치료 경로 세그먼트의 말단(206)에서 치아에 대해 원하는 최종 구성을 포함한다. 다른 입력은 턱에서 치아의 위치에 대한 디지털 모델들, 턱 조직에 대한 모델들, 초기 얼라이너 형태와 얼라이너 물질에 대한 사양들(specifictions)을 포함한다. 입력 데이터를 이용하여, 프로세스는 치아에 놓인 얼라이너를 가지고 얼라이너, 치아 및 조직에 대한 유한 요소 모델(finite element model)을 생성한다(단계 210). 다음으로, 프로세스는 유한 요소 분석(finite element analysis)을 얼라이너, 치아 및 조직에 대한 복합적 유한 요소 모델에 적용한다(단계 220). 이러한 분석은 종료 조건에 도달할 때까지 수행하며, 이때 프로세스는 치아가 현재 경로 세그먼트에 대해 원하는 최종 위치 또는 원하는 최종 위치에 상당히 근접한 위치에 도착하였는지 여부를 평가한다(단계 230). 만약, 치아가 수용할 수 있는 최종 위치에 도달하지 않았다면, 프로세스는 새로운 후보 얼라이너 형태를 계산한다(단계 240). 만약, 수용할 수 있는 최종 위치에 도달하면, 유한 요소 분석에 의해 계산된 치아의 움직임들은 그 움직임들이 치열교정적으로 수용될 수 있는지 여부를 결정(단계 232)하기 위해 평가된다. 만약, 수용될 수 없다면, 프로세스는 마찬가지로 새로운 후보 얼라이너 형태를 계산한다(단계 240). 만약, 움직임이 치열교정적으로 수용될 수 있고 치아가 수용할 수 있는 위치에 도달했다면, 현재의 얼라이너 형태는 이전에 계산된 얼라이너 형태와 비교된다. 만약 현재의 형태가 지금까지 최선이면(결정 단계 250), 지금까지의 최선 후보로 저장된다(단계 260). 만약, 그렇지 않다면, 선택적 단계에서 가능한 중간 결과로서 저장한다(252단계). 만약 현재의 얼라이너 형태가 지금까지의 최선 후보이면, 프로세스는 수용하기에 충분히 괜찮은지 여부를 결정한다(결정 단계 270). 만약, 그렇다면, 프로세스는 종료된다. 그렇지 않으면, 프로세스는 계속해서 분석을 위한 다른 후보 형태를 계산한다(단계 240).
유한 요소 모델은 다양한 벤더들로부터 입수할 수 있는 컴퓨터 프로그램에 적용되는 소프트웨어를 이용하여 생성될 수 있다. 확실한 기하학적 모델을 생성하기 위하여, 캘리포니아, 산 라파엘의 오토데스크 사(Autodesk, Inc,, of San Rafael, Calif.)로부터 입수할 수 있는 AutoCAD
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소프트웨어와 같은 CAE(Computer aided engineering) 또는 CAD(Computer aided design) 프로그램이 사용될 수 있다. 유한 요소 모델을 생성하고 이를 분석하기 위하여, 아이오와, 코랄빌의 캐드에스아이(CADSI of Coralville, Iowa)로부터 입수할 수 있는 PolyFEM, 메사추세츠, 월트햄의 파라매틱 테그놀로지 코퍼레이션(Parametic Technology Corporation of Waltham, Mass.)으로부터 입수할 수 있는 프로/메카니카 시뮬레이션(Pro/Mechanica simulation) 소프트웨어, 오하이오, 신시네티의 스트럭철 다이나믹 리서치 코포레이션(Structural Dynamics Research Corporation: SDRC of Cincinnati, Ohio)로부터 입수할 수 있는 아이-디이에이에스(I-DEAS) 디자인 소프트웨어, 캘리포니아, 로스앤젤레스의 맥닐-쉔들러 코포레이션(MacNeal-Schwendler Corporation of Los Angeles, Calif.)으로부터 입수할 수 있는 엠에스씨/엔에이에스티알에이엔(MSC/NASTRAN)을 포함한 다수의 벤더로부터 입수할 수 있는 프로그램 제품들이 사용될 수 있다.
도 3은 프로세스(200)(도 2)의 단계 210을 수행하기 위해 사용될 수 있는 유한 요소 모델을 생성하는 프로세스(300)를 도시한다. 모델 생성 프로세스(300)에 대한 입력은 치아와 조직을 설명하는 입력 데이터(302)와 얼라이너를 설명하는 입력 데이터(304)를 포함한다. 치아를 설명하는 입력 데이터(302)는 치아의 디지털 모델; 가능하면 단단한 조직 구조의 디지털 모델; 기질(substrate) 조직의 특성 모델 부재 시 치아가 내재되고 연결된 기질(substrate) 조직을 모델화하는 고 점성 유체에 대한 형태와 점성도 사양들(specifications); 및 모델 요소의 움직일 수 없는 경계들을 특정하는 경계 조건들을 포함한다. 일 이행 예에서, 모델 요소는 치아 만에 대한 모델, 고 점성 내재 기질(substrate) 유체에 대한 모델, 사실상 모델화된 유체가 들어있는 단단한 컨테이너를 정의하는 경계 조건을 포함한다. 유체 특성은 예컨대 나이에 대한 함수로서 환자 클러스터에 의해 달라질 수 있음을 유의해야 한다.
치아와 조직의 초기 구성에 대한 유한 요소 모델은 생성되고(단계 310), 프로세스의 후속 반복에서 재사용되기 위하여 임의적으로 저장된다(단계 320). 치아와 조직으로 이루어진 것처럼, 유한 요소 모델은 폴리머릭 셸 얼라이너(polymeric shell aligner)로 생성된다(단계 330). 이러한 모델을 위한 입력 데이터는 얼라이너가 만들어진 재료와 얼라이너의 형태를 특정하는 데이터를 포함한다(단계 304의 입려 데이터).
이후, 모델 얼라이너는 내재된 얼라이너의 복합 모델을 생성하기 위하여 턱 모델에서 모델화된 치아 상부에 위치되도록 산술적으로 조작된다(단계 340). 선택적으로, 치아에 부착된 어떠한 하드웨어를 포함하여 치아 상부에 맞추도록 얼라이너를 변형시키기 위해 요구되는 힘은 특별한 얼라이너 구조에 대한 수용 가능성을 측정 시 성능 계수로 계산되고 사용된다. 선택적으로, 사용된 치아 위치는 이전 치료 단계와 다른 환자 정보에 기초하여 확률적 모델로부터 판단된다. 그러나, 단순한 대체로서, 얼라이너 변형은 치아 상부에 맞추기에 충분히 크도록 만들기 위하여 내부에 충분한 힘을 가하고, 복합 모델에서 모델 치아 상부에 모델 얼라이너를 올려 놓고, 무한히 단단해지도록 치아와 조직 모델에 대한 조건을 설정하며, 모델 얼라이너가 고정된 치아 상부 위치로 느슨해지도록 허락함으로써 모델화한다. 얼라이너와 치아의 표면은 이 상태에서 마찰 없이 상호작용하도록 모델화됨으로써, 얼라이너 모델은 복합 모델에 대한 해결책을 발견하고 변형된 얼라이너의 영향하에서 치아의 움직임을 계산하도록 유한 요소 분석이 시작되기 전에 모델 치아 상부에 정확한 초기 구성을 얻게 된다.
도 4는 프로세스(200)(도 2b)의 단계 240에서, 얼라이너 산출에서 사용될 수 있는 다음 얼라이너의 형태를 계산하기 위한 프로세스(400)를 도시한다. 다양한 입력은 다음 후보 얼라이너 형태를 계산하는데 사용된다. 이들은 복합 모델에 대한 유한 요소 분석 해결책에 의해 생성된 데이터의 입력들(402) 및 현재 치아 경로에 의해 정의된 데이터(404)를 포함한다. 유한 요소 분석으로부터 도출된 데이터(402)는 치아의 시뮬레이션된 재위치가 발생하기까지 실제 경과된 시간; 분석에 의해 계산된 실제 최종 치아 위치; 각 치아에 인가된 최대 선형 및 비틀림(torsional) 힘; 각 치아의 최대 선형 및 각 속도를 포함한다. 입력 경로 정보로부터, 입력 데이터(404)는 현재 경로 세그먼트에 대한 초기 치아 위치, 현재 경로 세그먼트의 말단에서 원하는 치아 위치, 각 치아에 대한 최대 허용 변위 속도, 및 각각의 치아에 대한 각 종류별 최대 허용 힘을 포함한다.
이전에 평가된 얼라이너가 하나 이상의 제한을 위반한 것이 발견되면, 추가적 입력 데이터(406)는 프로세스(400)에 의해 임의적으로 사용될 수 있다. 이 데이터(406)는 이전에 평가된 얼라이너에 의해 위배된 제한을 식별하는 정보와 이전에 평가된 얼라이너에 대한 어떤 식별된 차선(suboptimal) 성능을 포함한다. 부가적으로, 이전 치과 장비에 의해 위반된 제한과 이전 치과 장비의 차선 성능에 관련된 입력 데이터(408)는 프로세스(400)에 의해 사용될 수 있다.
초기 입력 데이터를 받아들였으면(단계 420), 프로세스는 모델에서 움직일 수 있는 치아에 대해 반복한다. 일부 치아는 움직일 수 없는 것으로 식별되고, 움직일 수 없을 것으로 제한될 수 있다. 이전에 선택된 얼라이너에 의해 현재 선택된 치아의 최종 위치와 운동 역학이 수용가능하다면(결정 단계 440에서 "yes"), 프로세스는 모든 치아가 고려될 때까지(단계 430에서 단계 470까지의 "done") 고려를 위해 다음의 치아를 선택함으로써 계속된다(단계 440). 그렇지 않으면(단계 440의 "no"), 얼라이너에서의 변경은 현재 선택된 치아의 영역에서 계산된다(단계 450). 이후, 프로세스는 기술해온 것처럼 다음의 현재 치아를 선택하기 위해 되돌아 간다(단계 430).
모든 치아가 고려됐을 경우, 얼라이너에 적용된 모든 변경은 이전에 정의된 제한에 대해 이제까지 언급해온 예들처럼 평가된다(단계 470). 제한은 제조 가능성과 같은 다양한 추가적 고려사항에 대한 기준으로 정의될 수 있다. 예를 들면, 제한은 얼라이너 물질의 최대 또는 최소 두께를 설정하거나, 치아의 관(crown) 상부에 얼라이너의 최대 또는 최소 범위를 설정하도록 정의될 수 있다. 만약, 얼라이너 제한이 만족된다면, 변경은 새로운 얼라이너 형태를 정의하기 위해 적용된다(단계 490). 그렇지 않으면, 얼라이너에 대한 변경은 그러한 제한을 만족시키도록 개선되고(단계 480), 개선된 변경은 새로운 얼라이너 형태를 정의하기 위해 적용된다(단계 490).
도 5a는 현재 치아의 영역에서 얼라이너 변경을 계산하는 단계에 대한 일 실시예를 도시한다. 이 실시예에서, 룰-기반(rule-based) 추론 엔진(456)이 이전에 설명된 입력 데이터(입력 454)와 룰-기반의 룰(452)에서 일련의 룰(452a ∼ 452n)을 처리하기 위해 사용된다. 추론 엔진(456)과 룰(452)은 실제 입력 데이터에 적용될 때, 현재 치아의 영역에서 얼라이너에 적용될 변경을 특정하는 일련의 출력 결론들을 생산하는 생산 시스템을 정의한다(출력 458).
룰(52a … 452n)은 종래의 두 개로 구분된 형태 즉 조건을 정의하는 if-부분과 만약 조건이 만족되면 단언된 결론이나 행동을 정의하는 then-부분을 갖는다. 조건들은 단순하거나 복잡한 연어 명제 또는 다중 주장의 이접 명제일 수 있다. 얼라이너에 적용될 변경을 정의하는 일련의 예시된 룰들은 다음의 것들을 포함한다. 치아의 움직임이 매우 빠르면, 움직임에 대한 원하는 방향과 반대로 얼라이너에 구동 물질을 첨가; 치아의 움직임이 매우 느리면, 치아 위치를 과도하게 조정하기 위해 구동 물질을 첨가; 치아가 원하는 최종 위치에 많이 못 미치면, 과도하게 조정하기 위해 물질을 첨가; 치아가 요구된 최종 위치를 많이 지나치게 되면, 치아가 최종 위치를 만족하기 위해 움직이는 곳에 얼라이너를 경화하기 위해 물질을 첨가; 구동 물질의 최대 량이 추가되었다면, 치아의 재위치를 과도하게 조정하기 위해 물질을 첨가하되 구동 물질을 첨가하지 않음; 치아의 움직임이 원하는 방향보다 다른 방향에 있으면, 물질을 제거 및 첨가하여 치아의 방향을 재조정한다.
다른 실시예로서, 도 5b와 5c에서는 얼라이너의 절대적 구조가 증가적 차이보다도 계산되는 것으로 기술된다. 도 5b에서 도시된 것처럼, 프로세스(460)는 현재 치아의 영역에 있어서 얼라이너에 대한 절대적 구조를 계산한다. 프로세스는 이미 기술된 입력 데이터를 이용하여 현재의 치아에 대해 원하는 최종 위치와 획득된 최종 위치 사이의 차이를 계산한다(462). 프로세스는 기준점으로서 잇몸 조직의 레벨을 가지고 치아 중심선의 교차점을 이용하여 모든 6가지 운동 자유도(즉 3개의 병진 자유도와 3개의 회전 자유도)에서의 차이에 대한 보정분을 계산한다(단계 464). 다음으로, 모델 치아는 도 5b에서 도시된 보정 차이량에 의해 그 원하는 최종 위치로부터 변위된다.
도 5d는 예시적 모델 치아(62) 상부에 예시적 모델 얼라이너(60)의 평면도를 나타낸다. 치아는 그 원하는 최종 위치에 있고, 얼라이너 형태는 이러한 최종 위치에서 치아에 의해 정의된다. 유한 요소 분석에 의해 산출된 치아의 실제 움직임은 치아를 원하는 위치(62) 보다는 위치(64)에 위치시키는 것으로 도시된다. 계산된 최종 위치에 대한 보정분은 위치(66)로서 기술된다. 프로세스(460)(도 5b)의 다음 단계는 이전 단계(466)에서 계산된 변위된 모델 치아의 위치에 의해 프로세스 반복에서 현재 치아의 영역에서 얼라이너를 정의한다(단계 468). 현재 치아의 영역에서 이렇게 계산된 얼라이너 구조는 위치(66)에서 재위치 된 모델 치아에 의해 정의된 형태(68)와 같이 도 5d에서 설명된다.
룰(도 5a에서 단계 452)과 같이 실행될 수 있는 프로세스(460)에서 추가적 단계는 도 5c에 도시되어 있다. 현재의 치아를 그 중심 축의 방향으로 이동시키기 위해, 얼라이너의 영역을 정의하는 모델 치아의 크기 또는 치아에 대한 얼라너에서 허용된 공간량은 치아를 움직이기 위해 프로세서가 결정한 곳으로부터 떨어진 영역에서 적게 된다(단계 465).
도 6에서 도시된 것처럼, 치료(treatment) 경로에서의 단계를 위한 얼라이너에 대한 형태를 계산하는 프로세스(200)(도 2b)는 일련의 얼라이너들에 대한 형태를 계산하는 프로세스(600)의 한 단계이다. 이 프로세스(600)는 초기 데이터, 제어 및 제한값이 얻어진 초기화 단계(602)로 시작한다.
치료 경로의 각 단계나 세그먼트에 대한 얼라이너 구조가 찾아지면(단계 604), 프로세스(600)는 모든 얼라이너가 수용 가능한지 여부를 결정한다(단계 606). 만약, 그렇다면, 프로세스는 종료된다. 그렇지 않으면, 프로세스는 일련의 수용 가능한 얼라이너들을 계산하기 위한 시도로서 일련의 단계들(610)을 부가적으로 착수한다. 우선, 얼라이너에서 하나 이상의 제한이 완화된다(단계 612). 이후, 수용할 수 없는 얼라이너를 갖는 각 경로 세그먼트에 대해, 얼라이너를 모양짓는 프로세스(200)(도 2b)가 새로운 제한을 가지고 수행된다(단계 614). 만약 모든 얼라이너가 이제 수용 가능해지면, 프로세스(600)는 종료된다(단계 616).
얼라이너는 다양한 이유로 수용되지 못할 수 있으며, 이중 몇 가지는 프로세스에 의해 처리된다. 예를 들면, 어떤 불가능한 움직임이 요구되었다면(결정 단계 620), 즉 사용할 수 있는 룰이나 조정이 없는 움직임을 실행시키도록 형태 산출 프로세스(200)(도 2b)가 요구받으면, 프로세스(600)는 대상 치아에 부착된 하드웨어의 구성을 계산하는 모듈을 실행시키며 그 힘은 요구된 움직임이 실행되도록 가해질 수 있다. 하드웨어를 추가하는 것은 지역보다 넓은 작용을 가질 수 있기 때문에, 하드웨어가 모델에 추가될 때, 프로세서(600)의 외부 루프가 다시 실행된다(단계 642).
불가능한 움직임이 요구되지 않으면(단계 620의 "no"), 프로세스는 제어를 경로 재정의 프로세스(도 2a의 단계 150과 같은)로 넘겨주어 수용할 수 없는 얼라이너를 갖는 치료 경로의 그러한 부분들을 재정의 하도록 한다(단계 630). 이 단계는 치료 경로 상에서 치아 움직임에 대한 증가분을 변경하는 것, 즉 세그먼트를 변경하는 것, 치료 경로에서 하나 이상의 치아에 의해 수행된 경로를 변경하는 것을 포함한다. 치료 경로가 재정의된 이후, 프로세스의 외부 루프는 다시 실행된다(단계 632). 재계산은 치료 경로의 재정의된 부분에 대해 오직 그러한 얼라이너를 재계산하는 것으로 제한된다. 만약, 이제 모든 얼라이너가 수용될 수 있다면, 프로세스는 종료된다(단계 634). 만약 수용할 수 없는 얼라이너가 여전히 남아 있다면, 프로세스는 수용할 수 있는 일련의 얼라이너가 발견되거나 반복 범위를 초과할 때까지 반복될 수 있다(단계 650). 부가적 하드웨어에 대한 계산(단계 640)에서와 같은 본 상세한 설명에서 기술된 프로세스에서 다른 지점들에서 뿐만 아니라 이 지점에서, 프로세스는 지원을 요청하기 위해 임상의나 기술자와 같은 운전자와 상호작용할 수 있다(단계 652). 운전자가 제공하는 지원은 치아나 뼈에 부착될 적절한 부착물을 정의하거나 선택하는 것, 치료 경로의 하나 이상의 세그먼트들에 대해 필요한 힘을 제공하기 위해 첨가된 탄성 요소를 정의하는 것, 치아의 움직임 경로나 처리 경로의 세그먼트에서 치료 경로에 대한 대안을 제안하는 것, 실효가 있는 제한으로부터의 편차나 그 편차의 완화를 승인하는 것을 포함한다.
상기와 같이, 프로세스(600)는 입력 데이터의 다양한 항목에 의해 정의되고 파라메터화 된다(단계 602). 일 실행 예에서, 데이터를 초기화하고 정의하는 것은 다음 항목들 즉 전체 프로세스의 외부 루프를 위한 반복 범위; 얼라이너가 충분히 괜찮은지를 결정하기 위하여 계산된 성능 계수들에 대한 사양(specification)(도 2b의 단계 270); 얼라이너 물질의 사양; 얼라이너의 형태나 구조가 수용되기 위하여 만족해야할 제한에 대한 사양; 힘 및 치열교정적으로 수용할 수 있는 위치 움직임과 속도에 대한 사양; 각 치아에 대한 움직임 경로와 하나의 얼라이너에 의해 달성될 세그먼트로 치료 경로의 분할을 포함하는 초기 치료 경로; 치아에 설치된 고정부의 형태와 위치에 대한 사양; 치아가 위치된 곳에서 턱 뼈와 다른 조직에 대한 모델이 사양을 포함한다. 설명된 실시예에서, 이 모델은 치아가 내재되어 있는 점성 기질 유체에 대한 모델 및 유체에 대한 틀을 필수적으로 정의하는 경계 조건을 갖는 모델로 이루어진다.
도 7은 통계적 뿌리 모델에 대한 예시적 다이어그램이다. 그 속에 도시된 것과 같이, 앞에서 기술한 스캔닝 프로세스를 이용하여 치아의 스캔된 상부(701)가 식별된다. 이후, 관(crown)을 포함한 스캔된 상부는 모델화된 3차원 뿌리로 보충된다. 그 뿌리의 3차원 모델은 통계적으로 모델화될 수 있다. 뿌리(702)의 3차원 모델과 상부(700)의 3차원 모델은 함께 치아의 완전한 3차원 모델을 형성한다.
도 8은 부가적인 치아 정보를 사용하여 향상된 것과 같은 뿌리 모델화의 예시적인 도면을 도시한다. 도 8에서, 부가적 치아 정보는 X-레이 정보이다. 치아의 X-레이 이미지(710)는 완전한 치아 형태의 2차원적 모습을 제공하기 위하여 스캔된다. 목표 치아의 윤곽선은 X-레이 이미지에서 식별될 수 있다. 도 7에서처럼 모델(712)은 추가된 정보에 맞게 변경된다. 일 실시예에서, 도 7의 모델 치아는 변경되어 X-레이 데이터로 확인된 새로운 모델(714)을 형성하기 위해 변형된다.
도 9는 치아의 CT 스캔에 대한 예시적 다이어그램을 도시한다. 이번 실시예에서, 뿌리는 환자의 고해상도 CBCT(Cone Beam Computed Tomography) 스캔으로부터 직접 얻어진다. 이후, 스캔된 뿌리는 자국으로부터 얻어진 관(crown)에 적용되거나 CBCT 데이터로부터 추출된 실제 관(crown)을 가지고 사용될 수 있다. CBCT 신호 스캔은 3차원 데이터와 X-레이 같은 데이터의 다중 형태를 제공한다. PVS 자국은 배제된다.
일 실시예에서, 콘 빔(cone beam) X-레이 소스와 2차원 영역 검출기는 다양한 방법 중 하나를 이용하여 바람직하게는 360도 각도 범위 및 그 전체 길이를 따라 환자의 치아 구조를 스캔하며, 여기서 영역 검출기의 위치는 소스에 대해 상대적으로 고정되며, 소스와 대상 사이의 상대적인 회전적 및 병진적 움직임이 스캐닝(방사선 에너지에 의해 대상에 조사)을 제공한다. 스캔 경로를 따른 다수의 소스 위치들("views")에 대해 콘 빔 소스의 상대적 움직임의 결과로서, 검출기는 대응하는 다수의 일련의 순차적인 콘 빔 투사 데이터(또한, 콘 빔 데이터 또는 투영 데이터로 참조 됨)를 획득되며, 콘 빔 데이터의 각 세트는 각 소스 위치에서 대상에 의해 야기된 X-레이 감쇄로 나타난다.
도 10은 다른 실시예에서 뿌리 정보를 가지고 도시될 수 있는 돋아진 치아를 나타내는 예시적 사용자 인터페이스를 도시한다. 각 치아는 적절한 조절을 사용하여 개별적으로 조정이 가능하다. 도 10의 일 실시예에서, 조절은 운전자가 6개의 자유도를 가지고 3차원으로 치아를 움직일 수 있도록 해준다.
상술한 바와 같이 본 발명은 치료 결과에 있어서의 관계들을 마이닝하고 마이닝 된 데이터를 사용하여 최초 치아 배열에서부터 최종 치아 배열까지 치아들을 재위치 시키는 과정에 있어서 치료 계획들 및 교합장치의 구성들을 향상시켜준다.

Claims (25)

  1. 데이터베이스 및 클러스터를 포함하는 치아 데이터 마이닝을 위한 컴퓨터를 이용하는 컴퓨터 방법에 있어서,
    복수의 환자 치료 이력들 각각에 관련된 데이터를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계;
    상기 컴퓨터가 초기 치아 상태, 초기 진단, 치료 파라메터, 의도된 치료 위치, 실제 치료 위치, 교합장치의 설계, 제조 규약, 임상의(clinician), 임상의 지리적 위치, 임상의 트레이닝, 임상의 행위(clinician's practice)의 크기와 특성, 및 인구 통계학적 변수 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 데이터를 상기 클러스터에 클러스터링하는 단계;
    상기 컴퓨터가 각 클러스터 내에서, 의도된 위치 및 실체 위치 사이의 불일치를 모델화하는 단계;
    환자의 치아 문제를 접근방법, 교합장치 설계 또는 제조 규약에 연관시키는 단계;
    상기 컴퓨터가 상기 초기 치아 상태, 초기 진단, 치료 파라메터, 의도된 치료 위치, 실제 치료 위치, 교합장치의 설계, 제조 규약, 임상의, 임상의 지리적 위치, 임상의 트레이닝, 임상의 행위의 크기와 특성, 및 인구 통계학적 변수 중 하나 이상을 최적화하기 위해, 상기 연관을 피드백으로서 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 관련된 데이터는 치료 전 환자의 치아를 나타내는 초기 데이터 세트, 각 환자에 대한 의도된 치료 위치 데이터, 및 실제 치료 위치 데이터인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 컴퓨터가 상기 환자의 치아를 재위치 시키기 위해 선택된 기하학적 구조를 갖는 복수의 교합장치의 하나 이상의 파라메터와 연관된 데이터 세트를 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 교합장치는 하나의 배열로부터 후속하는 배열로 치아를 수용하여 탄력적으로 재위치 시키기 위한 형태를 갖는 캐비티(cavity)를 갖는 폴리머릭 셸(polymeric shell)을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 교합장치는 브래킷(brackets)과 아치와이어(archwires)를 포함하는 치열 교정기(brace)의 배열을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  4. 삭제
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 교합장치의 배열은, 디지털 모델로부터 스테레오(stereo) 노광법에 의해 제조된 폴리머릭 셸의 배열을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 컴퓨터가 새로운 환자를 이전의 치료 변수들에 대한 유사성에 기초하여 같은 클러스터에 할당하여, 상기 새로운 환자에 대한 치료 결과를 예측하는 단계를 더 포함하되,
    상기 유사성은 하나 이상의 임상적 제한들(clinical constraints)과 관련되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 임상적 제한은, 치아의 최대 변위(displacement) 속도, 치아에 가해지는 최대 힘 및 치아의 원하는 최종 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 최대 힘은, 선형 힘 또는 비틀림(torsional) 힘인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 최대 변위 속도는, 선형 변위 속도 또는 각 변위 속도인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  10. 제 6항에 있어서,
    상기 임상적 제한은, 치아의 최대 변위 속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  11. 제 6항에 있어서,
    상기 임상적 제한은, 치아의 최대 선형 변위 속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  12. 제 6항에 있어서,
    상기 임상적 제한은, 치아의 최대 회전 변위 속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  13. 제 2항에 있어서,
    상기 교합장치들에 대한 배열의 마지막은, 치아 위치를 종료 및 지지(finish and maintain)하기 위한 고정기(positioner)인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  14. 제 2항에 있어서,
    상기 컴퓨터가 상기 교합장치들의 실제 효과와 의도된 효과를 비교하는 단계; 및
    상기 컴퓨터가 만약 교합장치의 실제 효과가 의도된 효과로부터 임계치 이상 차이가 나면 그 교합장치를 부적합 교합장치로 규정하고, 상기 부적합 교합장치에 대한 형태를 상기 비교 결과에 따라서 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  15. 제 1항에 있어서,
    상기 컴퓨터가 상기 관련된 데이터를 획득하기 위해 적어도 최초 치아 위치, 목표 치아 위치 및 하나 이상의 중간 치아 위치들을 캡쳐하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 컴퓨터가 상기 목표 치아 위치를 가지고 상기 중간 치아 위치들 중 하나를 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 제 1항에 있어서,
    상기 모델화하는 단계는, 상기 컴퓨터가 다수의 일련의 치료들에 대해서, 획득된 움직임을 목표 움직임에 대비하여 성능을 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  20. 제 1항에 있어서,
    상기 모델화하는 단계는, 상기 컴퓨터가 개별 환자들에 대한 치료의 복잡성에 대한 위험을 계산하기 위하여 확률 모델을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 모델화하는 단계는 상기 컴퓨터가 상기 위험이 높은 치료 사례를 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  22. 삭제
  23. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터링하는 단계는, 치료 선호도, 치료 결과들, 인구통계학적 변수 및 실행 변수와 같은 임상의 치료 이력에 기초하여 치료 행위를 클러스터화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  24. 제 23항에 있어서,
    상기 치료 파라메터들은, 각 클러스터에 대해 특정한 선호도로 적응되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
  25. 제 1항에 있어서,
    상기 모델화하는 단계는, 상기 컴퓨터가 치료의 주어진 단계에서 목표 치아 위치와 실제 치아 위치 사이의 불일치를 예측하기 위한 확률적 모델을 적용하는 단계를 포함하며, 상기 예측은 치료 계획으로 계산되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 방법.
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