KR101710022B1 - 구강-악안면 객체들을 디지털화하는 방법 - Google Patents

구강-악안면 객체들을 디지털화하는 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101710022B1
KR101710022B1 KR1020127008524A KR20127008524A KR101710022B1 KR 101710022 B1 KR101710022 B1 KR 101710022B1 KR 1020127008524 A KR1020127008524 A KR 1020127008524A KR 20127008524 A KR20127008524 A KR 20127008524A KR 101710022 B1 KR101710022 B1 KR 101710022B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image data
oral
calibration object
stereoscopic image
maxillofacial
Prior art date
Application number
KR1020127008524A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20120065376A (ko
Inventor
바우테르 몰레만스
비엘레 바우테르스
필립 슈티제
Original Assignee
메디심 엔브이
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 메디심 엔브이 filed Critical 메디심 엔브이
Publication of KR20120065376A publication Critical patent/KR20120065376A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101710022B1 publication Critical patent/KR101710022B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A61C9/004—Means or methods for taking digitized impressions
    • A61C9/0046—Data acquisition means or methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20036—Morphological image processing
    • G06T2207/20041—Distance transform
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30036—Dental; Teeth

Abstract

본원 발명은 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터로부터 구강-악안면 객체의 형상을 포착하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 a) 교정 절차에서 유도되고, 구강-악안면 객체와 이의 배경 사이의 구분을 나타내는 적어도 하나의 계산된 분할 파라미터로 상기 입체 영상 데이터의 분할을 수행하는 단계, 및 b) 상기 분할된 입체 영상 데이터로부터 상기 구강-악안면 객체의 형상을 포착하는 단계를 포함한다.

Description

구강-악안면 객체들을 디지털화하는 방법{METHOD FOR DIGITIZING DENTO-MAXILLOFACIAL OBJECTS}
본원 발명은 객체의 입체 영상(volumetric image) 데이터의 범위 중에서 구강-악안면 객체(dento-maxillofacial object)의 형상(shape)을 포착(capture)하는 방법에 관한 것이다. 나아가, 본원 발명은 구강-악안면 객체를 디지털화(digitizing)하는데 사용하기 위한 파라미터를 결정하는 방법에 관한 것이다.
구강-악안면 치료들은 치아 상태, 두개골 및 안면 연조직들에 관한 것이다. 치료들의 범위는 치근(root) 및 치관(crown)을 포함하는 복원(restoring), 발치, 치관들의 복원, 교정(aligning)과 같은 치아를 다루는 것에서부터, 교정, 특히, 턱교정 수술(orthognathic surgery), 턱관절(temporomandibular joint: TMJ) 치료로 불리우는, 또 다른 부분과 관련된 턱의 잘못된 위치(mis-positioning)의 수술적 개입들을 포함하고, 두개골 및 치열(dentition)의 수술적 복원 또는 리모델링(remodelling)을 포함한 악안면 수술, 조직 형상화(tissue sculpting), 리프팅(lifting)과 같은 안면 연조직 치료들까지에 이른다. 이러한 치료들에 있어서 중요한 것은 우수한 교합 및 미소선(smile line)을 만들어 내는 것이다. '교합'이란 입이 닫혀 지는 경우에 위쪽 및 아래쪽의 아치형의 치아가 모아지는 방식을 의미한다.
구강-악안면 치료들은 복잡하고, 환자의 안면 형태(outlook)에 대하여 큰 영향을 가지므로, 정확한 치료 계획이 요구된다. 컴퓨터를 이용한(aided) 구강-악안면 계획 시스템들이 사용될 수 있게 되었으며, 이는 전통적인 수동식 치료 계획 과정을 디지털화한다. 치료 계획을 최적화할 수 있게 하기 위하여, 이러한 시스템들 내에 치과용 인상(dental impressions)들, 치석 모델(dental stone model)들 또는 제거 가능한 보철들 등과 같이, 구강-악안면 객체들의 디지털화된 버전을 병합시킬 필요가 종종 있다. 따라서, 구강-악안면 객체들의 정확한 디지털화를 용이하게 하기 위한 필요가 존재한다.
구강-악안면 객체들은 다양한 공동(undercut)들 및 작은 세부 부분(detail)을 나타내는 매우 불규칙한 형상에 의해 특징화된다. 이러한 특징들은 형상의 디지털화를 도전적인 과제로 만든다.
구강-악안면 객체들을 디지털화하기 위하여, 스트레오-영상(stereo-imaging), 구조 광 영상(structure light imaging)을 기반으로 한 표면 스캐닝(scanning), 레이저 스캐닝, 또는 그 중에서도 간섭 홀로그래피(conoscopic holography)가 적용될 수 있다. 이러한 방법들은 객체들의 매우 상세한 표면 스캔들을 제공할 수 있다. 일부 기술들이 스캔할 수 있는 다양한 형상들에 관하여 더 적응성이 있을지라도, 여하한 형상들은 디지털화하기 어려운 점이 남아있다.
구강-악안면 물질의 형상을 디지털화하는 대안적인 방법은 파괴적 스캐닝 또는 단층 영상(tomographic imaging)과 같은 입체 영상 기술들을 사용하는 것이다. 단층 영상은 단층 영상들을 산출하는 모든 영상의 양식(modality)을 포함한다. 이러한 단층 영상들은 3D 체적 영상(3D image volume)으로 조정될 수 있다.
이러한 단층 영상의 예시는 CT 스캐닝이다. 이러한 양식에 있어서, X-선이 구강-악안면 물질의 형상을 디지털화하는데 이용된다. 통상적으로, 산업용 CT 스캐너 또는 마이크로-CT 스캐너를 기반으로 한 산업적 환경에서 이루어진다. 그러나 이러한 접근은 중대한 투자를 필요로 하고, 실행계획의 번잡(logistic hassle)을 일으킨다. 예를 들어, 치과용 인상이 건조되는 경우, 이는 변형된다. 그러므로, 가능한 한 빠르게 인상을 디지털화하는 것이 바람직하고, 보관되는 환경을 신중하게 통제하는 것이 바람직하다.
다양한 영상 기술들이 객체들을 스캐닝하기 위하여 존재할지라도, 입체 영상 데이터로부터 상기 객체들의 형상 또는 정확한 윤곽을 포착하는 것이 매우 어렵고 부정확하다는 문제점이 남아있다. 또한, 이러한 윤곽 형성(contouring) 또는 형상 형성(shaping)은 일반적으로 주관적인 방식으로 실시된다. 또한, 이러한 윤곽 형성 과정은 종종 입체 영상 데이터의 분할(segmentation)이라고 칭해진다.
따라서, 더 신뢰가능한 방식으로 구강-악안면 물질들의 형상과 같은, 입체 영상 데이터로부터 형상을 포착하는 정확한 방법에 대한 필요성이 존재한다.
WO 00/19929에서, 입체 영상(volume imaging) 기술은 파괴적 스캐닝에 대하여 설명되어 있고, 이에 의해서 슬라이스(slice)들의 영상들이 얻어진다.
US 7,123,767 문서에는, 예를 들어 CT 스캔들을 사용하여 디지털화된 치열 모델을 개별적인 구성요소들의 모델들로 분할시키는 기술들을 설명한다. 몇몇의 3D 분할 기술들이 설명되고, 많은 기술들이 사람을 보조한다(human-assisted). 여타의 컴퓨터로 구현된 기술들은 정확한 임계값(threshold value) 대신에 인접 치간의(interproximal) 차이(margine)에서만 생성된다는 결점을 가진다. 그러나, 이 문서에서는 비록 이것이 필수적인 요소일지라도 디지털화된 치열 모델의 분할의 정확도에 대해서는 관여하지 않는다.
또한, 치과 진료실 내에서 쉽게 접근가능하거나 설치되는, 단층 영상과 같은 입체 영상 기술들로 구강-악안면 물질들을 스캔할 수 있는 가능성을 치과 전문의들에게 제공할 필요가 있다. 이러한 단층 영상 방법의 예시는 표준 의학용 CT 스캐너 또는 콘-빔(Cone-Beam) CT 스캐너로 CT 스캐닝이 있다.
단층 영상은, 구강-악안면 객체의 표면이 그로부터 분할될 필요가 있는 입체 영상 데이터 세트(dataset), 또는 심지어 몇몇을 생성한다. 주어진 매우 다양한 단층 영상 장치 하에서, 쉽고 매우 자동화된 방법은 구강-악안면 객체들의 형상의 편리하고, 정확한 디지털화를 위하여 요구된다.
논문, 'Geometric accuracy of digital volume tomography and conventional computed tomography' (Eggers et al., British Journal of Oral and Maxillofacial Surgery, vol.46, no.8, Dec.2008, pp. 639-644)은 디지털 입체 단층 영상이 영상-유도 수술(image-guided operating)에 적합한지 아닌지에 대한 의문에 대하여 관여된다. 기하학적 정확도는 정확한 환자에 대한 영상 정합(image registration)을 위해, 또한 환자의 안전을 위해 중요하다. 디지털 입체 단층법(Digital volume tomography)이 적절한 방법으로 발견되었다.
유럽 특허 출원 EP1808129에는 알려지지 않은 인체 요소에 관하여 기준 위치로부터의 위치 정보와 같은 것 또는 CT 정보에서 얻어지는 인체 요소들에 대한 3D 정보에서, 기준 위치로부터의 위치 정보를 포함하는 인체 정보를 추출하는 인체 정보 추출 장치를 설명한다. 제안된 해결책에서, 위치(positioning)에 대한 기준면(reference plane)이 인체 모델에 대한 3D 모델 정보 및 CT 정보로부터 3D 인체 정보 모두에 포함된 공통 위치 구성(member)에 대한 정보를 검출함으로써 검출된다.
본원 발명은 입체 영상 데이터 세트로부터 구강-악안면 객체의 형상에 대한 디지털 모델을 산출하는 방법을 제공하는 것을 목표로 하고, 이에 의해서 이전 기술분야의 결점들 및 제한들이 극복된다.
본원 발명은 상기 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터로부터 구강-악안면 객체의 형상을 포착하는 방법에 관한 것이다. 이러한 방법은 상기 구강-악안면 객체와 이의 배경 사이의 구분을 나타내는 하나 이상의 계산된 분할(segmentatioin) 파라미터로 입체 영상의 분할을 실시하는 단계, 및 분할된 입체 영상 데이터로부터 구강-악안면 객체의 형상을 포착하는 단계를 포함한다.
최첨단의 방법들은 물질의 디지털화를 얻기 위하여 시스템의 사용자의 직관적 분할에 의존한다. 그러나, 이러한 주관적인 방법은 형상의 정확성과 관련되는 큰 위험(risk)을 내포한다. 본원 발명에 따른 해결책에서, CT 스캐너와 같은, 임상의 또는 치과의에게 손쉽게 이용가능한 장비 사용의 요건을 유지하면서, 이러한 문제점은 자동적으로 해결된다.
또한, 본원 발명은 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터의 적어도 하나의 분할 파라미터를 결정(즉, 계산)하는 방법에 관한 것이고, 이에 의해서 이러한 방법은 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터를 얻기 위하여 사용되는 것과 같은 동일한 영상 프로토콜로 교정 객체(calibration object)의 입체 영상을 얻는 단계, 교정 객체의 입체 영상 데이터 및 교정 객체의 형상에 의하여 적어도 하나의 분할 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 제안된 방법에서, 적어도 하나의 분할 파라미터는 교정 객체의 입체 영상 데이터 및 교정 객체의 영상 데이터 세트들을 정렬하고, 정렬된 데이터 세트들을 비교하기 위한 척도(measure)를 유도하며, 이러한 척도에 대한 선택 기준을 기반으로 적어도 하나의 분할 파라미터를 유도함으로써 결정된다.
일 실시형태에서, 방법은 적어도 하나의 분할 파라미터를 적용함으로써 얻어지는 분할의 정확도(accuracy measure)를 연산하는(compute) 단계를 포함한다.
특정 실시형태에서, 정렬은 복셀-기반 정합(Voxel-based registration) 또는 점 기반 정렬법에 의해 실시된다.
다른 특정 실시형태에서, 선택 기준은 정렬된 교정 객체의 표면에서 교정 객체의 입체 영상 데이터 내에 영상 수치(image value)들을 측정함으로써 형성(built)되는 히스토그램을 기반으로 한다.
바람직한 실시형태에서, 입체 영상 데이터는 CT 스캐닝을 포함하는 단층 영상 기술에 의해 얻어진다.
실시형태에서, 교정 객체는 특정 영상 기술에 대한 구강-악안면 객체의 물질 속성들과 실질적으로 동일한 물질 속성들을 가진다. 다른 실시형태에서, 교정 객체는 구강-악안면 객체의 형상과 실질적으로 동일한 형상 특징들을 가진다. 추가적인 실시형태에서, 교정 객체는 구강-악안면 객체의 치수들과 실질적으로 동일한 치수들을 가진다.
다른 측면에서, 본원 발명은 a) 단층 영상 기술에 적합한 물질 속성을 갖도록 설계되고, 선택적으로 형상 및 치수들 모두에서 구강-악안면 객체와 실질적으로 동일한 교정 객체를 취하는 단계; b) 단층 영상 장치로 교정 객체를 스캐닝하는 단계; c) 적어도 하나의 분할 파라미터를 유도하는 단계; d) 단계 b에서의 교정 객체를 위하여 사용된 것과 동일한 영상 장치 및 설정들로 구강-악안면 객체를 스캐닝하는 단계; 및 e) 단계 c에서 얻어진 적어도 하나의 분할 파라미터로 스캐닝된 구강-악안면 객체 상에 분할을 적용하는 단계를 포함하는 구강-악안면 객체를 디지털화하는 방법에 관한 것이다.
바람직한 실시형태에서, 본원 발명의 방법의 분할은 임계화(thresholding)이다.
또 다른 측면에서, 본원 발명은 지시사항을 포함하는 프로그램가능한(programmable) 장치에서 실행가능한 프로그램에 관련되고, 프로그램은 실행될 경우에 상기에 설명된 바와 같이 여하한의 방법들과 같은 방법을 수행한다.
추가적인 측면에서, 본원 발명은 상기에 설명된 바와 같은 프로그램을 포함하는 데이터 캐리어(data carrier) 및 교정 객체를 포함하는 키트(kit)에 관한 것이다. 일 실시형태에서, 키트는 영상 장치 내에 교정 객체를 위치시키기 위한 캐리어 객체(carrier object)를 더 포함하며, 상기 캐리어 객체는 교정 객체와 상당히 상이한 영상을 나타낸다.
본 발명은 교정 객체를 설계하는 방법을 더 기술한다.
본원 발명의 방법에 대한 주요한 이점은 임상의들 또는 치과의들에게 손쉽게 사용될 수 있는 장비로 물질을 정확하게, 견고하게 및 신뢰가능하게 디지털화한다는 점이다. 이러한 방법은 단층 영상법에 의해 얻어지는 입체 영상의 체적에 대하여 주어진 해상도로 상세하고 정밀한 표면이 자동적으로 산출되는 것을 보장한다.
도 1은 본 발명에 따라 디지털화하는 방법에 대한 작업의 흐름(workflow)을 나타낸다.
도 2는 최적의 임계값을 정의하기 위한 알고리즘의 개략도를 나타낸다.
도 3은 스캐닝한 교정 객체 설계(calibration object design)[a] 및 폴리카보네이트로 생성된 교정 객체 설계(b)를 나타낸다.
도 4는 (a)용기부(container part) 및 최상부(top part)를 가지는 교정 객체; 및 (b)용기부 상에 최상부의 위치를 나타낸다.
도 5는 (a)치과용 인상재로 충전된 최상부 및 용기부; 및 (b)최상부의 제거 후에 용기부 내에 치열들의 인상을 나타낸다.
"입체 스캔(volumetric scan)"이란 용어는 단층 영상 또는 파괴적 스캐닝과 같은 입체 영상 기술에 의해 얻어지는 데이터를 의미한다. 본 명세서의 모든 부분에서 사용되는 동의어들은 "입체 영상 데이터" 또는 "입체 영상 데이터 세트"이다.
추가적으로 의학 분야에서 다양한 제품들의 생산, 설계, 처리 및 보관을 위하여, 인체의 형상을 반영하는 물질의 정확한 디지털화가 실시될 필요가 있다. 이러한 형상은 매우 불규칙할 수 있으므로, 한번의 고속 포착(fast acquisition)으로 전체의 형상을 영상화하는 것은 어렵다.
구강-악안면 분야에서, 이러한 목적을 위하여 다양한 객체들이 사용된다. 물질들의 일원은 인상재(impression material)들이다. 인상은 치아, 안면, 귀와 같은 해부학적 부분들로 이뤄진다. 물질들의 다른 일원은 석고 모형(plaster cast)이다. 다양한 해부학적 모델들의 석고 모델들은 통상적으로 인상으로부터 생성된다. 보철과 같은 또 다른 물질들, 또는 방사선 유도(radiographic guide) 및 왁스-업(wax-ups)과 같이 특별히 설계된 물질들은 디지털화될 필요가 있다.
구강-악안면 객체들을 디지털화하기 위하여, 파괴적 영상 또는 단층 영상과 같은 입체 영상 기술이 사용될 수 있다. 다른 실시형태에서, 표면 스캐닝 기술들이 적용될 수 있다.
통상적인 단층 스캐닝 기술은 X-선을 사용한다. 임상적 또는 치과의 환경에서, CT 스캐너로 스캐닝하는 것이 환자의 해부적 구조를 디지털화하기 위하여 사용될 수 있다. CT 스캐너는 의료용 CT 스캐너, 콘-빔 CT 스캐너(cone-beam CT scanner: CBCT) 또는 마이크로 CT 스캐너(μCT)일 수 있다.
인체의 형상을 반영하는 구강-악안면 객체는 매우 다르게 영상화되는 캐리어 물질(carrier material) 상에 위치될 수 있다. 이러한 두 가지 물질들의 물질 속성들이 상이한 경우, 인체의 형상을 반영하는 객체가 분명하게 보여질 수 있다. 물질이 스캔되는 경우, 마치 떠있는(floating) 것처럼 나타난다. X-선을 사용하여 영상화하는 경우에, 스폰지 같은 고 방사선 투과성(very radio-lucent) 캐리어 물질이 적합하다. 그러나, 이러한 입체 스캔으로부터 정확한 형상의 분할을 위하여, 의학 및 치의학 분야에 현존하는 주어진 넓은 범위의 장비 하에서, 새로운 단계가 요구되며, 이는 의료 작업 또는 치과 작업 환경에 적합하다. 이러한 목적에서, 본원 발명은 교정 및 분할 절차를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따라 객체를 디지털화하는 방법에 대한 작업의 흐름(workflow)을 나타낸다.
일 실시형태에서, 단층 스캐너(2)는 교정 객체(3)의 스캔을 실시함(4)으로써 교정(calibrated)된다. 이러한 스캔으로부터, 하나 이상의 분할 파라미터(6)가 자동적으로 연산(5)된다. 상기 교정 객체(3)는 교정된 단층 스캐너(7)로 디지털화되는 객체(1)에 대하여 특정하게 설계된다(10). 교정된 분할(8)은 물질의 정확한 표면 모델(9)을 제공하도록 스캐닝된 물질 상에서 수행된다.
교정 객체(3)가 설계된다. 교정 객체에 대한 물질은 디지털화될 필요가 있는 표적 물질과 단층 영상법에 대하여 유사한 물질 속성들을 가진다. 디지털화될 필요가 있는 실제 물질의 형상과 유사할 수 있는 정확한 형상 정보(10)는 설계(design)에 의해 알려진다.
교정 객체가 표적 물질이 스캔되는 것과 동일한 스캐너로 그리고 동일한 방식으로 스캔(4)된다. 스캔에 의한 입체 영상 데이터(11) 및 설계에 의하여 알려진 형상(10)에 기반하여, 특정한 분할 접근법(segmentation approach)에 대한 정확한 형상을 산출하는 파라미터들이 결정된다(5). 이러한 파라미터들로, 스캔되는 객체의 정확한 형상이 어디에 위치되는지의 이진 결정점(binary decision point)이 결정된다. 이에 추가적으로, 결과적인(resulting) 분할의 정확도의 측정이 연산될 수 있다(12).
이제, 실제(actual) 물질이 교정 스캔과 동일한 스캔 프로토콜로 스캔된다(7). 분할 알고리즘은 결정되는 파라미터(6)들로 적용된다(8). 이러한 방식으로, 물질의 정확한 형상이 얻어진다(9).
상기 교정 스캔은 CT-스캐닝 장치의 변화나 개정(update) 또는 사용되는 물질들의 변화나 개정이 발생하는 경우, 또는 시간에 대하여 규칙적인 빈도로 쉽게 재실행(redo)될 수 있다. 이러한 방법은 빠르며, 임상의들 및 이들의 팀 스스로에 의해 다뤄질 수 있다.
특정한 실시형태에서, 입체 영상 체적(volumetric image volume)으로부터 표면의 분할은 임계화(thresholding)에 의해 수행된다. 임계값은 물질과 배경의 사이의 변화(transition), 및 그러므로 물질의 표면을 정의한다.
도 2는 최적의 임계값 또는 분할 파라미터들을 자동적으로 연산(5)하기 위한 알고리즘을 도시한다.
알고리즘은 두 개의 입력 데이터 세트: 교정 객체 설계(10) 및 교정 객체의 영상 체적(들)[11]를 요구한다. 알고리즘은 주요한 단계들: 두 개의 입력 데이터 세트를 정렬시키는 단계(13-14), [예를 들어, 히스토그램을 형성함(15-16)으로써] 정렬되는 데이터 세트들을 비교하기 위한 척도를 유도하는 단계, 및 분할 파라미터의 수치, 예를 들어 최적의 임계값을 최종적으로 유도하는 단계(17-20)를 포함한다.
교정 객체 모형(10) 및 영상 체적(image volume)[11]이 정렬되어있지 않으므로, 정렬 단계가 요구된다. 정렬은 변형된 객체와 영상 체적이 동일한 3D 공간을 공유하여서, 일치(coincide)하도록 하는 변형(transformation)을 탐색하는 것으로 정의된다. 이러한 정렬을 얻기 위하여, 상이한 절차들이 사용될 수 있다. 가능한 접근법은 다음과 같다. 첫번째로, 교정 객체 설계(10)를 기반으로 한 영상 체적이 연산된다. 다음으로, 이러한 영상 체적 데이터(image volume data)가 단층 영상을 통해서 얻어지는 교정 객체의 영상 체적 데이터(11)와 정렬된다. 이러한 알고리즘의 결과는 정렬되는 교정 객체 설계(14)를 얻기 위한 교정 객체 설계(10)에 이후에 적용되는 변형이다. 정렬된 교정 객체 설계(14)는 동일한 3D 공간에서 교정 객체의 영상 체적(11)과 일치한다.
일 실시형태에서, 정렬은 상호 정보의 최대화를 기반으로 한 복셀-기반 정합에 의해 처리될 수 있다('Multimodality image registration by maximization of mutual information' , Maes et al., IEEE Trans. Medical Imaging, 16(2):187-198, April 1997). 다른 실시형태에서, 점 기반 정렬법(point based alignment method)['Least square fitting of Two 3D Point Sets', Arun et al., IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9(5), Sept. 1987]이 사용된다. 이러한 점 기반 정렬법은 첫번째로 교정 객체의 영상 체적(11)에서 및 교정 객체 설설계(10) 상에서 잘 정의가능한 점들 및 특징(feature)들을 추출한다. 다음으로, 이러한 방법은 두 데이터 세트들의 대응하는 3D 점들을 정렬하는 변형을 탐색한다.
두번째 단계에서, 알고리즘은 정렬된 교정 객체 설계(14)의 표면에서 교정 객체의 영상 체적(11) 내에 영상 수치들을 측정한다. 측정된 모든 영상 수치들은 저장되고, 저장된 영상 수치들의 히스토그램(15)이 형성된다. 알고리즘의 안정성을 향상시키기 위하여, 측정 범위가 정렬된 교정 객체 모형(14)의 표면 주위의 작은 영역을 향하여 확장될 수 있다. 이러한 방식에서, 정렬의 알고리즘 또는 스캔된 데이터 내의 노이즈(noise)가 부분적으로 제거될 수 있다.
마지막으로 최적의 임계값(19), 즉 분할 파라미터가 산출되는 영상 수치의 히스토그램(16)과 선택 기준(18)을 결합하여 사용함으로써 유도된다(17). 가능한 선택 기준(18)은 평균(mean) 영상 수치, 최고 빈도의(most frequent) 영상 수치, 최대 영상 수치 등이다. 상이한 선택 기준은 약간 상이한 임계값들을 야기할 수 있으며, 최적의 선택 기준은 최종 적용물에 의존한다.
최적의 임계값을 정의한 후에, 분할의 예상되는 전체 정확도(20)의 정도(measure)가 얻어질 수 있다. 이러한 수치를 계산하기 위하여, 마칭 큐브(marching cubes) 알고리즘(Proc. of SIGGRAPH, pp.163-169, 1987) 및 유도된 최적의 임계값을 사용하여 교정 객체의 스캔된 영상 체적(11)으로부터 표면 표현이 산출된다. 다음으로, 이러한 표면 표현과 교정 객체 설계(10) 사이의 거리 지도가 계산될 수 있다. 이러한 거리 지도 또는 이러한 거리 지도로부터의 여하한의 통계적으로 유도된 측정은 물질을 영상화 프로토콜에 따르는 주어진 단층 영상법 및 장비로 디지털화하기 위한 전반적인 디지털화 절차의 예상되는 정확도를 나타낸다.
최적의 임계값을 자동적으로 연산하는 대안적인 방법은 스캔된 교정 객체 및 가상 교정 객체 설계를 정렬하는 단계, 객체 모형의 실제 표면과 스캔된 객체의 복원된 표면 사이의 거리 지도를 여하한의 임계값에 대하여 산출하는 단계, 및 계산된 거리 지도들을 기반으로 최적의 임계값을 유도하는 단계를 포함한다.
실시예 1 : 아크릴 보철(acrylic prosthesis)에 대한 교정 객체의 설계(10)
디지털화되는 물질(1)이 아크릴 치과용 보철인 경우에, 교정 객체가 설계될 때(10)에 일부 특정한 지침들이 고려될 수 있다. 첫번째로, 설계된 객체의 체적은 통상적인 치과용 보철의 체적과 바람직하게는 거의 동일하다. 또한, 알고리즘의 정확도를 보장할 수 있도록, 객체의 표면이 충분하고 상세한 3D 정보, 즉 형상 변화를 포함하는 것이 바람직하다. 마지막으로, 교정 객체에 사용되는 물질의 속성들은 특정한 단층 영상 기술에 대해 디지털화되는 물질의 속성들과 유사하거나 동일해야 한다.
단층 영상법이 아크릴 보철에 대한 CT 스캐닝인 경우에, 교정 객체(10)는 다음과 같이 설계될 수 있다. 교정 객체는 낮은 높이(small height)를 가지는 실린더 상에 가상으로(virtually) 마운팅(mount)되는 통상적인 치과용 표면으로 구성된다. 설계된 객체는 치과용 보철을 생산하는데 사용되는 아크릴 물질들과 유사한 방사선-비투과성(radio-opacity) 특성들을 가지는 폴리카보네이트로 생산된다(도 3). 이러한 폴리카보네이트의 예시는 TECANAT™이다.
실시예 2: 치과용 인상에 대한 교정 객체의 설계(10)
디지털화되는 물질이 치과용 인상이고, 단층 영상법이 CT 스캐닝인 경우에, 교정 객체가 설계될 때(10)에 일부 특정한 지침들이 고려될 수 있다. 첫번째로, 많은 치과용 인상재들이 존재할 수 있다는 것을 주목해야 한다. 이러한 모든 물질들은 상이한 방사선-비투과성 특성들을 가진다. 그러므로, 설계된 교정 객체는 이러한 여하한의 치과용 인상 물질재들에 대하여 사용가능할 수 있어야 한다. 두번째로, 교정 객체의 체적은 통상적인 치과용 인상의 체적과 거의 동일한 것이 바람직하다. 마지막으로, 알고리즘의 정확도를 보장할 수 있도록, 바람직하게 교정 객체는 충분히 상세한 3D 정보, 즉 형상 변화를 포함한다. 이러한 지침들을 충족시키기 위하여, 교정 객체가 생성될 수 있으며, 특별한 교정 절차가 정밀하게 고안될 수 있다.
특정한 설계의 실시형태는 다음과 같다. 특정한 실시형태에서, 도 4에 나타낸 바와 같이, 설계된 객체(10)는 두 개의 부분: 최상부 및 용기부로 구성된다. 최상부는 하부측(lower side)에 상부 치열과 닮은 구조를 가지는 큐브(cubic) 형상의 블록이다. 용기부는 두 개의 공동(cavity)으로 구성된다. 제 1 공동(도 4b에서의 C1)의 크기는 최상부보다 약간 더 크다. 제 2 공동(도 4b에서의 C2)은 최상부보다 약간 더 작다. 두 개의 공동의 상이한 크기로 인해, 최상부는 잘 알려진 위치에서 용기부의 최상(top)에 위치될 수 있다. 인상재를 교정하기 위하여, 더 낮은 공동(C1)은 인상재로 채워진다(도 4b 참조). 다음으로, 최상부는 용기부 상에 위치되고, 두 개의 부분들이 서로 단단히 접촉하도록 밀어진다. 몇 분 후에 인상재가 경화되면, 최상부는 제거될 수 있다. 유지되는 부분, 즉 인상재를 가지는 용기부는 교정 객체의 영상 체적을 얻기 위하여 스캔되는 최종 교정 객체를 정의한다. 최상부의 하부측 치열 표면은 교정 객체 설계(10)으로서의 역할을 한다.
본원 발명은 특정한 실시형태들을 참고함으로써 설명될지라도, 본 발명이 앞에서 말한 설명적인 실시형태들의 자세한 설명들로 제한되지 않으며, 본원 발명은 이의 범위에서 벗어나지 않는 다양한 변화들 및 변형들로 구체화될 수 있다는 것을 본 기술분야의 전문가에게는 명백할 것이다. 그러므로, 본원 실시형태는 제한적이지 않고 설명적인 모든 사항들에 대하여 고려되고, 본 발명의 범위는 앞에서 말한 설명에 의해서라기 보다는 첨부된 청구항들에 의해 나타내며, 그러므로, 청구항들의 동등한 범위 및 의미 내에서 오는 모든 변화들은 본 명세서에 포용되는 것으로 의도된다. 바꿔 말하면, 기초적이고 근본적인 원리들 내로 주어지고 이의 필수적인 특질들이 본 특허 출원 내에 청구되는 여하한의 모든 변형들, 변화들 또는 등가물들을 망라하는 것으로 의도된다. 더욱이, "포함" 또는 "포함한다"라는 단어들은 여타의 요소들 또는 단계들을 제외하지 않고, "a" 또는 "an"이라는 단어들은 복수를 제외하지 않으며, 컴퓨터 시스템, 프로세서 또는 다른 통합 유닛(integrated unit)과 같은 단일 요소가 청구항들 내에 상술되는 몇몇 의미들의 기능들을 이행할 수 있다는 것을 본 특허 출원의 독자에 의해 이해될 것이다. 청구항들 내에 여하한 참조 부호들은 관련되는 각각의 청구항들을 제한하는 것으로 파악되지 않는다. 청구항들 내에 또는 명세서 내에 사용될 때에 용어 "첫번째", "두번째", "세번째", "a", "b", "c" 및 이와 유사한 것들은 유사한 요소들 또는 단계들 사이에서 구별하기 위하여 도입되며, 반드시 결과순 또는 연대순(chronological order)으로 설명되지 않는다. 유사하게, 용어 "최상부", "최하부(bottom)", "위(over)", "아래(under)" 및 이와 유사한 것들은 설명 목적으로 도입되며, 상대적인 위치들을 표시하는데 필요하지는 않다. 이렇게 사용되는 용어들은 적절한 상황들 하에서 상호교환적이고, 본 발명의 실시형태들은 상기에 설명되는 또는 도시되는 것(들)과 상이한 대응(orientation)들로 또는 여타의 순서들로 본원 발명에 따라 작동될 수 있다는 것이 이해된다.

Claims (14)

  1. 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터의 적어도 하나의 분할 파라미터(segmentation parameter)를 결정하는 방법에 있어서,
    a. 상기 구강-악안면 객체의 상기 입체 영상 데이터를 얻기 위하여 사용되는 것과 동일한 영상 프로토콜로 교정(calibration) 객체 설계(10)를 갖는 교정 객체(3)의 입체 영상 데이터(11)를 얻는 단계; 및
    b. 상기 적어도 하나의 분할 파라미터를:
    - 상기 교정 객체(3)의 상기 입체 영상 데이터(11)와 상기 교정 객체 설계(10)를 공간에서 정렬하는 단계;
    - 상기 교정 객체의 상기 입체 영상 데이터(11) 내의 영상 수치들을 정렬된 교정 객체 설계(14)의 표면에서 측정하는 단계, 측정된 영상 수치들을 저장하는 단계, 및 저장된 영상 수치들로부터 히스토그램을 형성하는 단계; 및
    - 상기 히스토그램과 결합한(in combination with) 선택 기준을 사용하여 분할 파라미터를 결정하는 단계에 의하여 결정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 분할 파라미터를 적용함으로써 얻어지는 분할의 정확도(accuracy measure)[12]를 연산하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 정렬하는 단계는 복셀-기반 정합(voxel-based registration) 또는 점 기반 정렬법(point based alignment method)에 의해 수행되는 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 입체 영상 데이터는 CT 스캐닝을 포함하는 단층 영상 기술에 의해 얻어지는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 교정 객체(3)는 상기 영상 프로토콜에 대한 상기 구강-악안면 객체의 물질 속성들과 동일한 물질 속성들을 가지는 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 교정 객체(3)는 상기 구강-악안면 객체의 형상과 동일한 형상을 가지는 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 교정 객체(3)는 상기 구강-악안면 객체의 치수들과 동일한 치수들을 가지는 방법.
  8. 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터의 적어도 하나의 최적 임계값을 결정하는 방법에 있어서,
    a. 상기 구강-악안면 객체의 상기 입체 영상 데이터를 얻기 위하여 사용되는 것과 동일한 영상 프로토콜로 교정 객체 설계(10)를 갖는 교정 객체(3)의 입체 영상 데이터(11)를 얻는 단계; 및
    b. 상기 적어도 하나의 최적 임계값을:
    - 상기 교정 객체 설계와 상기 교정 객체의 상기 입체 영상 데이터를 정렬하는 단계;
    - 상기 교정 객체의 상기 입체 영상 데이터의 재구성된 표면과 상기 교정 객체 설계의 가상 표면 사이의 거리 지도를 임계값에 대하여 생성하는 단계; 및
    - 계산된 거리 지도에 기반하여 상기 최적 임계값을 결정하는 단계에 의하여 결정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  9. 구강-악안면 객체를 디지털화(digitizing) 하는 방법에 있어서,
    a. 상기 구강-악안면 객체의 입체 영상 데이터를 얻는 단계;
    b. 제 1 항에 따른 방법에 의해 상기 구강-악안면 객체의 상기 입체 영상 데이터의 적어도 하나의 분할 파라미터를 결정하는 단계 또는 제 8 항에 따른 방법에 의해 상기 구강-악안면 객체의 상기 입체 영상 데이터의 적어도 하나의 최적 임계값을 결정하는 단계; 및
    c. 상기 구강-악안면 객체의 상기 입체 영상 데이터에 단계 b에서 얻어진 상기 적어도 하나의 분할 파라미터 또는 임계값으로 분할을 적용하는 단계
    를 포함하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 분할은 임계화(thresholding)인 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
KR1020127008524A 2009-09-04 2010-09-01 구강-악안면 객체들을 디지털화하는 방법 KR101710022B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09169487.7 2009-09-04
EP09169487.7A EP2306400B1 (en) 2009-09-04 2009-09-04 Method for digitizing dento-maxillofacial objects
PCT/EP2010/005355 WO2011026609A1 (en) 2009-09-04 2010-09-01 Method for digitizing dento-maxillofacial objects

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120065376A KR20120065376A (ko) 2012-06-20
KR101710022B1 true KR101710022B1 (ko) 2017-03-08

Family

ID=41666574

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020127008524A KR101710022B1 (ko) 2009-09-04 2010-09-01 구강-악안면 객체들을 디지털화하는 방법

Country Status (11)

Country Link
US (1) US8824764B2 (ko)
EP (2) EP2722818B1 (ko)
JP (1) JP5696146B2 (ko)
KR (1) KR101710022B1 (ko)
CN (1) CN102576465B (ko)
AU (1) AU2010291554B2 (ko)
BR (1) BR112012004927B8 (ko)
DK (1) DK2722818T3 (ko)
ES (1) ES2536523T3 (ko)
WO (1) WO2011026609A1 (ko)
ZA (1) ZA201201072B (ko)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130132038A (ko) * 2012-05-25 2013-12-04 이화여자대학교 산학협력단 맞춤형 치아 교정 시스템 및 그의 치아 교정 방법
FI125322B (en) * 2012-06-11 2015-08-31 Planmeca Oy Tooth Surface Models
GB201216214D0 (en) 2012-09-12 2012-10-24 Nobel Biocare Services Ag A digital splint
GB201216230D0 (en) 2012-09-12 2012-10-24 Nobel Biocare Services Ag An improved surgical template
GB201216224D0 (en) 2012-09-12 2012-10-24 Nobel Biocare Services Ag An improved virtual splint
US10376319B2 (en) * 2015-06-09 2019-08-13 Cheng Xin She Image correction design system and method for oral and maxillofacial surgery
JP6707991B2 (ja) * 2016-05-30 2020-06-10 富士通株式会社 歯軸推定プログラム、歯軸推定装置及びその方法、並びに歯形データ生成プログラム、歯形データ生成装置及びその方法
CN107684463B (zh) * 2016-08-03 2020-06-16 佛山市诺威科技有限公司 一种全冠桥连接体数字化生成方法
GB201708520D0 (en) 2017-05-27 2017-07-12 Dawood Andrew A method for reducing artefact in intra oral scans
CA3068526A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-03 Frank Theodorus Catharina CLAESSEN Classification and 3d modelling of 3d dento-maxillofacial structures using deep learning methods
DK3666225T3 (da) 2018-12-11 2022-09-12 Sirona Dental Systems Gmbh Fremgangsmåde til frembringelse af en grafisk gengivelse af en tandtilstand
JP7374193B2 (ja) 2018-12-20 2023-11-06 メディシム ナームロゼ ベンノートチャップ 表面メッシュの自動トリミング

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020028418A1 (en) * 2000-04-26 2002-03-07 University Of Louisville Research Foundation, Inc. System and method for 3-D digital reconstruction of an oral cavity from a sequence of 2-D images
US20050019732A1 (en) 2003-07-23 2005-01-27 Orametrix, Inc. Automatic crown and gingiva detection from three-dimensional virtual model of teeth

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4663720A (en) 1984-02-21 1987-05-05 Francois Duret Method of and apparatus for making a prosthesis, especially a dental prosthesis
CN1068670A (zh) * 1991-07-11 1993-02-03 中国人民解放军第四军医大学口腔医学院 用定位x线片重建活体颅骨立体形态方法
US5360446A (en) 1992-12-18 1994-11-01 Zimmer, Inc. Interactive prosthesis design system for implantable prosthesis
NL9301308A (nl) 1993-07-26 1995-02-16 Willem Frederick Van Nifterick Werkwijze voor het vastzetten van een tandprothese op implantaten in het kaakbeen van een patiënt en middel te gebruiken daarbij.
SE502035C2 (sv) * 1993-12-06 1995-07-24 Nobelpharma Ab Metod och och anordning för framtagning av information för framställning av artifiella stödorgan eller ersättningsdelar till människokroppen
BE1008372A3 (nl) 1994-04-19 1996-04-02 Materialise Nv Werkwijze voor het vervaardigen van een geperfektioneerd medisch model uitgaande van digitale beeldinformatie van een lichaamsdeel.
SE503073C2 (sv) 1994-07-04 1996-03-18 Nobelpharma Ab Metod för framställning av långsträckt stöddel i ersättningsuppbyggnad samt sådan stöddel tillverkad med metoden
US5725376A (en) 1996-02-27 1998-03-10 Poirier; Michel Methods for manufacturing a dental implant drill guide and a dental implant superstructure
US7331786B2 (en) 1996-02-27 2008-02-19 Technique D'usinage Sinlab Inc. Manufacturing a dental implant drill guide and a dental implant superstructure
US6409504B1 (en) 1997-06-20 2002-06-25 Align Technology, Inc. Manipulating a digital dentition model to form models of individual dentition components
ES2579776T3 (es) 1998-10-08 2016-08-16 Align Technology, Inc. Desarrollo automatizado por ordenador de un plan y aparato de tratamiento ortodóncico
DE19952962B4 (de) * 1999-11-03 2004-07-01 Sirona Dental Systems Gmbh Verfahren zur Herstellung einer Bohrhilfe für ein Zahnimplantat
WO2003037204A1 (fr) * 2001-10-31 2003-05-08 Imagnosis Inc. Appareil de simulation medical et procede de commande d'afficheur d'image en trois dimensions inclus dans cet appareil de simulation medical
JP4149189B2 (ja) * 2002-04-04 2008-09-10 株式会社日立メディコ Ｘ線ｃｔ装置
JP2005040239A (ja) 2003-07-24 2005-02-17 Univ Nihon 画像処理方法、画像処理プログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体
EP1624411A3 (en) 2004-08-06 2006-08-09 Gendex Corporation Soft tissue filtering in medical images
US20090123892A1 (en) * 2004-09-24 2009-05-14 Cat Corporation Human Body Information Extraction Device, Human Body Imaging Information Reference Plane Conversion Method, and Cross Section Information Detection Device
GB0507204D0 (en) 2005-04-08 2005-05-18 Leuven K U Res & Dev Maxillofacial and plastic surgery
US8135197B2 (en) 2005-10-20 2012-03-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automatic adaptive soft tissue thresholding for two-pass CT cone-beam artifact reduction
US7844429B2 (en) 2006-07-19 2010-11-30 Align Technology, Inc. System and method for three-dimensional complete tooth modeling
EP1982652A1 (en) 2007-04-20 2008-10-22 Medicim NV Method for deriving shape information
US8026488B2 (en) * 2008-01-24 2011-09-27 Case Western Reserve University Methods for positive emission tomography (PET) target image segmentation

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020028418A1 (en) * 2000-04-26 2002-03-07 University Of Louisville Research Foundation, Inc. System and method for 3-D digital reconstruction of an oral cavity from a sequence of 2-D images
US20050019732A1 (en) 2003-07-23 2005-01-27 Orametrix, Inc. Automatic crown and gingiva detection from three-dimensional virtual model of teeth

Also Published As

Publication number Publication date
AU2010291554A1 (en) 2012-03-29
BR112012004927B1 (pt) 2020-10-13
JP2013503662A (ja) 2013-02-04
DK2722818T3 (da) 2020-01-06
ES2536523T3 (es) 2015-05-26
AU2010291554B2 (en) 2016-03-24
BR112012004927B8 (pt) 2021-07-27
ZA201201072B (en) 2013-05-29
BR112012004927A2 (pt) 2016-04-05
EP2722818A1 (en) 2014-04-23
US8824764B2 (en) 2014-09-02
KR20120065376A (ko) 2012-06-20
EP2306400A1 (en) 2011-04-06
JP5696146B2 (ja) 2015-04-08
CN102576465B (zh) 2015-02-11
WO2011026609A1 (en) 2011-03-10
US20120201443A1 (en) 2012-08-09
CN102576465A (zh) 2012-07-11
EP2306400B1 (en) 2015-02-11
EP2722818B1 (en) 2019-11-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101710022B1 (ko) 구강-악안면 객체들을 디지털화하는 방법
US11903779B2 (en) Dental preparation guide
JP7168644B2 (ja) 口腔内画像の選択及びロック
US20220287811A1 (en) Detecting and monitoring development of a dental condition
CA2805072C (en) Virtually designing a post and core restoration using a digital 3d shape
EP1486900A1 (en) Method and system for manufacturing a surgical guide
JP2018530372A (ja) 歯科保存修復治療に用いるための歯の融通性のあるアーチモデルを作成する方法
KR20150022018A (ko) 치아 위치 검사 방법
Naumovich et al. Three-dimensional reconstruction of teeth and jaws based on segmentation of CT images using watershed transformation
WO2012083960A1 (en) System and method for scanning objects being modified
Din et al. Nasofacial morphometric analysis for nasal reconstruction
Barone et al. 3D reconstruction of individual tooth shapes by integrating dental cad templates and patient-specific anatomy

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191211

Year of fee payment: 4