KR101915215B1 - 구강내 스캔 중 관심 구역의 식별 - Google Patents

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Abstract

구강내 스캔 세션 중에, 처리 장치는 치아 부위에 대한 제1 구강내 이미지를 수용하고 제1 구강내 이미지로부터 후보 구강내 관심 구역을 식별한다. 처리 장치는 치아 부위의 제2 구강내 이미지를 수용하고 제1 구강내 이미지에 대한 제2 구강내 이미지의 비교에 기초하여 구강내 관심 구역으로서 제1 후보 구강내 관심 구역을 확인한다. 이후, 처리 장치는 구강내 스캔 세션 중에 구강내 관심 구역에 대한 표시를 제공한다.

Description

구강내 스캔 중 관심 구역의 식별{IDENTIFICATION OF AREAS OF INTEREST DURING INTRAORAL SCANS}
본 특허 출원은 원용에 의해 본 출원에 포함되는, 2014년 5월 7일자 출원된 미국 가 출원 번호 61/990004호에 대한 35 U.S.C§119(e) 하의 이익을 주장한다.
본 발명의 실시예들은 구강내 스캐닝의 분야, 특히 구강내 스캐닝의 결과를 개선하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
구강 내에 치과 보철을 이식하도록 설계되는 보철 절차에서, 많은 경우에 보철이 이식되는 치아 부위는 예를 들어, 치관(crown), 의치 또는 브릿지와 같은 보철이 적절히 설계되고 제자리에 꼭 맞는 치수가 될 수 있도록 정확히 측정되어야 하고 주의 깊게 검토되어야 한다. 양호한 피팅(fit)은 기계적 응력이 보철과 턱 사이로 적절히 전달되고, 예를 들어 보철과 치아 부위 사이의 계면을 통한 잇몸의 감염을 방지할 수 있게 한다.
몇몇 수술은 또한, 부분 또는 전체 의치와 같은 하나 이상의 결손치를 교체하기 위해서 제거 가능한 보철이 제작될 필요가 있으며, 그런 경우에 치아가 결손될 구역의 표면 윤곽은 최종 보철이 연조직 상에 균일한 압력으로 무치아 영역 위에 피팅되도록 정확히 복제될 필요가 있다.
몇몇 실례에서, 치아 부위는 치과 의사에 의해 준비되며 치아 부위에 대한 포지티브한 물리적 모델(positive physical model)이 공지된 방법을 사용하여 구성된다. 대안으로, 치아 부위는 치아 부위에 대한 3D 데이터를 제공하기 위해서 스캔될 수 있다. 어느 경우에도, 치아 부위에 대한 가상 또는 실제 모델이 그 모델에 기초하여 보철을 제작하는 치과 실험실로 보내진다. 그러나, 그 모델의 특정 구역이 결함이 있거나 부정확하거나, 그 준비가 보철을 수용하는데 최적으로 구성되지 않았다면, 보철에 대한 설계는 최적치 미만일 수 있다. 예를 들어, 꼭끼워 맞춤 코핑(closely-fitting coping)을 위한 준비에 의해 부여된 삽입 통로가 인접 치아와 보철 충돌을 초래한다면, 코핑의 기하학적 구조는 충돌을 회피하도록 변경되어야 하는데, 이는 최적상태 미만인 코핑 설계를 초래할 수 있다. 게다가, 피니쉬 라인을 포함한 준비 구역의 선명함이 부족하다면, 피니쉬 라인을 적절히 결정하는 것이 불가능할 수 있으며 따라서 코핑의 하부 에지가 적절히 설계될 수 없을 수 있다. 실제로, 몇몇 환경에서 모델은 거절되며 그 후에 치과 의사는 적합한 보철이 생성될 수 있도록 치아 부위를 다시-스캔하거나 그 준비를 다시 해야 한다.
치과교정 절차에서 하나 또는 두 개의 턱에 대한 모델을 제공하는 것이 중요할 수 있다. 그러한 치과교정 절차가 가상으로 설계되는 경우에, 구강에 대한 가상 모델이 또한 유리하다. 그러한 가상 모델은 구강을 직접적으로 스캐닝하거나, 치열에 대한 물리적 모델을 생성하고, 그 후에 적합한 스캐너로 모델을 스캐닝함으로써 얻어질 수 있다.
따라서, 치과보철 및 치과교정 절차 모두에서 구강 내의 치아 부위에 대한 3 차원(3D) 모델을 얻는 것이 수행되는 최초 절차이다. 3D 모델이 가상 모델일 때, 치아 부위의 스캔이 더 완전하고 정확할수록, 가상 모델에 대한 품질이 더 높아지며 따라서 최적 치과보철 또는 치과교정 치료 기기(들)의 설계 능력이 더욱 양호해 진다.
본 발명은 첨부 도면들의 도면에 제한적인 것이 아닌 예로서 예시된다.
도 1은 구강내 스캐닝을 수행하고 치아 부위에 대한 가상 3D 모델을 발생하기 위한 시스템의 일 실시예를 예시한다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 스캔 세션 중 구강내 관심 구역을 결정하는 방법을 위한 흐름도를 예시한다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 관심 구역에 대한 표시를 제공하는 방법을 위한 흐름도를 예시한다.
도 3a는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 스캔 세션으로부터 결함 있는 스캔 데이터에 대한 데이터 표시를 제공하는 방법을 위한 흐름도를 예시한다.
도 3b는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 관심 구역에 대한 데이터 표시를 제공하는 방법을 위한 흐름도를 예시한다.
도 3c는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 스캐닝을 수행하는 방법을 위한 흐름도를 예시한다.
도 4a는 구강내 스캔 세션 중 전형적인 치열궁의 일부를 예시한다.
도 4b는 추가의 구강내 이미지의 발생 이후의 구강내 스캔 세션 중 도 4a의 전형적인 치열궁을 예시한다.
도 5a는 구강내 관심 구역을 도시하는 전형적인 치열궁을 예시한다.
도 5b는 구강내 관심 구역 및 구강내 관심 구역을 가리키는 표시기를 도시하는 전형적인 치열궁을 예시한다.
도 5c는 구강내 관심 구역 및 구강내 관심 구역을 가리키는 표시기를 도시하는 다른 전형적인 치열궁을 예시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 스캔 어플리케이션의 스크린 샷(screen shot)을 예시한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라서, 전형적인 컴퓨팅 장치의 블록선도를 예시한다.
본 발명에서 설명되는 것은 환자의 치아 부위에 대해 수행되는 구강내 스캔과 같은 스캔의 품질을 개선하기 위한 방법 및 장치이다. 스캔 세션(scan session) 중에, 스캐너의 사용자(예를 들어, 치과 의사)는 치아 부위, 치아 부위의 모델, 또는 이물질에 대한 다수의 상이한 이미지(또한 스캔으로서 지칭됨)를 발생할 수 있다. 그 이미지는 개별적 이미지(예를 들어, 포인트-앤드-슈트(point-and-shoot) 이미지), 또는 비디오로부터의 프레임(예를 들어, 연속적인 스캔)일 수 있다. 이들 이미지는 치아 부위의 모든 구역을 캡쳐할 수 없고/없거나 이미지들 사이에 상충 데이터가 있는 구역일 수 있다. 본 발명에서 설명되는 실시예에서, 그러한 결손 구역 및/또는 상충 구역은 관심 구역으로서 식별될 수 있다. 이러한 식별은 스캔 세션 중에 수행될 수 있다. 따라서, 스캐너 사용자가 하나 이상의 이미지를 발생한 직후에, 사용자는 다시 스캔되어야 하는 관심 구역에 대해 통지를 받을 수 있다. 따라서 사용자는 스캔 세션 중에 관심 구역을 재스캔할 수 있다. 이는 신속하고 정확한 스캔 세션을 촉진시킬 수 있다.
또한, 관심 구역에 대한 표시 또는 표시기는 스캔 세션 중에 또는 스캔 세션이 완료된 이후에 발생될 수 있다. 이들 표시는 관심 구역과 관련된 분류, 관심 구역의 심각성, 관심 구역의 크기, 및 추가 정보를 나타낼 수 있다. 표시는 실제 관심 구역이 가려져 있는 치아 부위나 다른 스캔 물체에 대한 뷰(view)에서 볼 수 있다. 이는 사용자가 현재 뷰와 무관하게 관심 구역을 인식할 수 있게 할 것이다.
본 발명에서 설명되는 실시예는 구강내 스캐너, 구강내 이미지, 구강내 스캔 세션 등을 참조하여 논의된다. 그러나, 실시예는 구강내 스캐너 이외의 다른 유형의 스캐너에도 또한 적용될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 실시예는 다수의 이미지를 취하고 조합된 이미지 또는 가상 모델을 형성하도록 이들 이미지를 함께 짜맞추는 임의의 유형의 스캐너에 적용될 수 있다. 예를 들어, 실시예는 데스크톱 모델 스캐너, 컴퓨터 단층촬영(CT 스캐너) 등에 적용될 수 있다. 또한, 구강내 스캐너 또는 다른 스캐너가 구강의 치아 부위 이외의 물체를 스캔하는데 사용될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 실시예는 치아 부위 또는 임의의 다른 물체의 물리적 모델에 대해 수행되는 스캔에 적용될 수 있다. 따라서, 구강내 이미지를 설명하는 실시예는 스캐너에 의해 발생되는 임의의 유형의 이미지에 일반적으로 적용 가능한 것으로서 이해해야 하며, 구강내 스캔 세션을 설명하는 실시예는 임의의 유형의 물체에 대한 스캔 세션에 적용 가능한 것으로서 이해해야 하며, 구강내 스캐너를 설명하는 실시예는 다수 유형의 스캐너에 일반적으로 적용 가능한 것으로서 이해해야 한다.
도 1은 치아 부위에 대한 구강내 스캐닝을 수행하고 가상 3D 모델을 발생하기 위한 시스템(100)의 일 실시예를 예시한다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 방법(200, 250, 300, 340 및/또는 370)에서 아래에 설명되는 하나 이상의 작업을 수행한다. 시스템(100)은 스캐너(150) 및/또는 데이터 저장소(110)에 커플링될 수 있는 컴퓨팅 장치(105)를 포함한다.
컴퓨팅 장치(105)는 처리 장치, 메모리, 이차 저장소, 하나 이상의 입력 장치(예를 들어, 키보드, 마우스, 태블릿(tablet) 등), 하나 이상의 출력 장치(예를 들어, 디스플레이, 프린터 등), 및/또는 다른 하드웨어 구성요소를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(105)는 직접적으로 또는 네트워크를 통해서 데이터 저장소(110)에 연결될 수 있다. 네트워크는 근거리 통신망(LAN), 공공 광역 통신망(WAN)(예를 들어, 인터넷), 사설(WAN)(예를 들어, 인트라넷), 또는 이의 조합일 수 있다. 컴퓨팅 장치(105)는 성능과 이동성을 개선하기 위해서 몇몇 실시예에서 스캐너(150)에 통합될 수 있다.
데이터 저장소(110)는 내부 데이터 저장소, 또는 직접적으로 또는 네트워크를 통해서 컴퓨팅 장치(105)에 연결되는 외부 데이터 저장소일 수 있다. 네트워크 데이터 저장소의 예는 저장장치 전용 네트워크(SAN), 네트워크 접속 저장장치(NAS), 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공자에 의해 제공되는 저장장치 서비스(storage service)를 포함한다. 데이터 저장소(110)는 파일 시스템, 데이터 베이스, 또는 다른 데이터 저장장치(storage arrangement)를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 환자 구강 내의 치아 부위에 대한 3-차원(3D) 데이터를 얻기 위한 스캐너(150)는 컴퓨팅 장치(105)에 작동 가능하게 연결된다. 스캐너(150)는 3차원 구조를 (예를 들어, 광 빔 어레이의 공초점 포커싱(confocal focusing)에 의해서)광학적으로 캡쳐하기 위한 탐침(예를 들어, 휴대용 탐침)을 포함할 수 있다. 그러한 스캐너(150)의 일 예는 Align Technology, Inc.에 의해 제작되는 iTero® 구강내 디지털 스캐너이다. 구강내 스캐너의 다른 예는 Sirona®에 의해 제작되는 1MTM True Definition 스캐너 및 Apollo DI 구강내 스캐너 그리고 CEREC AC 구강내 스캐너를 포함한다.
스캐너(150)는 환자의 구강에 대한 구강내 스캔을 수행하는데 사용될 수 있다. 컴퓨팅 장치(105)에서 운영되는 구강내 스캔 어플리케이션(108)은 구강내 스캔을 실시하기 위해서 스캐너(150)와 통신할 수 있다. 구강내 스캔의 결과는 (예를 들어, 각각의 이미지에 대한 스캐너의 "이미지 발생(generate image)" 버튼을 누름으로써)별도로 발생되는 일련의 구강내 이미지일 수 있다. 대안으로, 구강내 스캔의 결과는 환자의 구강에 대한 하나 이상의 비디오일 수 있다. 작동자는 구강의 제 1 위치에서 스캐너(150)에 의한 비디오 기록을 시작하고, 비디오를 찍으면서 제 2 위치로 구강 내부에서 스캐너(150)를 이동시키고, 그 후에 비디오 기록을 멈출 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기록은 스캐너가 어느 하나의 치아를 식별할 때 자동으로 시작될 수 있다. 스캐너(150)는 별도의 구강내 이미지 또는 구강내 비디오(구강내 이미지 데이터(135)로 총칭됨)를 컴퓨팅 장치(105)로 전송할 수 있다. 컴퓨팅 장치(105)는 이미지 데이터(135)를 데이터 저장소(110)에 저장할 수 있다. 대안으로, 스캐너(150)는 이미지 데이터를 데이터 저장소(110)에 저장하는 다른 시스템에 연결될 수 있다. 그러한 실시예에서, 스캐너(150)는 컴퓨팅 장치(105)에 연결되지 않는다.
예에 따라서, 사용자(예를 들어, 치과의사)는 환자에게 구강내 스캐닝을 수행할 수 있다. 그렇게 함으로써, 사용자는 스캐너(150)를 하나 이상의 환자 구강내 위치에 적용할 수 있다. 스캐닝은 하나 이상의 세그먼트(segment)로 나누어질 수 있다. 예로서 그 세그먼트는 환자의 하부 볼 영역, 환자의 하부 혀 영역, 환자의 상부 볼 영역, 환자의 상부 혀 영역, 환자의 하나 이상의 준비 치아(예를 들어, 치관과 같은 치과 장치 또는 치과교정 정렬 장치가 적용될 환자의 치아), 준비 치아와 접촉하는 하나 이상의 치아(예를 들어, 하나 이상의 그러한 치아 다음에 위치되거나 입의 폐색시 하나 이상의 그러한 치아와 간섭되지만 그 자체가 치과 장치에 종속되지는 않는 치아), 및/또는 환자 교합(bite)(예를 들어, 환자의 입의 폐색과 함께 수행되는 스캐닝, 이때 스캔은 환자의 상부 및 하부 치아의 계면 구역을 향해 지향됨)을 포함할 수 있다. 그러한 스캐너 적용을 통해서, 스캐너(150)는 이미지 데이터(135)(또한 스캔 데이터로 지칭됨)를 컴퓨팅 장치(105)로 제공할 수 있다. 이미지 데이터(135)는 2D 구강내 이미지 및/또는 3D 구강내 이미지를 포함할 수 있다. 그러한 이미지는 하나 이상의 점(예를 들어, 하나 이상의 픽셀(pixel) 및/또는 픽셀의 그룹)의 형태로 스캐너로부터 컴퓨팅 장치(105)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 스캐너(150)는 하나 이상의 점 군(point cloud)으로서 그러한 3D 이미지를 제공할 수 있다.
환자의 구강이 스캔되는 방식은 그에 적용될 절차에 의존할 수 있다. 예를 들어, 상부 또는 하부 의치를 생성할 예정이라면, 하악 또는 상악 무치열궁의 전체 스캔이 수행될 수 있다. 대조적으로, 브릿지가 생성될 예정이라면, 무치아 영역, 인접한 치아 및 반대 치열궁 또는 치열을 포함한, 전체 치열궁의 단지 일부만이 스캔될 수 있다. 따라서, 치과 의사는 수행될 절차의 정보를 구강내 스캔 어플리케이션(108)에 입력할 수 있다. 이런 목적으로, 치과 의사는 드롭-다운 메뉴(drop-down menu) 등의 다수의 프리셋 옵션으로부터, 아이콘으로부터 또는 임의의 다른 적합한 그래픽 입력 인터페이스를 통해서 절차를 선택할 수 있다. 대안으로, 절차의 정보는 임의의 다른 적합한 방식으로, 예를 들어 프리셋 코드, 표기법 또는 임의의 다른 적합한 방식에 의해서 사용자에 의해 이루어진 선택을 인식하도록 적합하게 프로그램된 구강내 스캔 어플리케이션(108)에 입력될 수 있다.
비-제한적인 예로서, 치과 절차는 치과보철(복원) 및 치과교정 절차로 넓게 나누어지며, 그 다음에 이들 절차의 구체적인 형태로 추가로 세분될 수 있다. 또한, 치과 절차는 잇몸 질환, 수면 무호흡, 및 구강내 상태의 식별과 치료를 포함할 수 있다. 용어 치과보철 절차는 그 중에서도, 구강을 포함한 임의의 절차를 지칭하고 구강 내부의 치아 부위에서, 또는 그의 실제 또는 가상 모델에서 치과 보철의 설계, 제작 또는 설치에 관한 것이거나, 그러한 보철을 수용하도록 치과 부위에 대한 설계와 준비에 관한 것이다. 보철은 예를 들어 치관(crown), 베니어(veneer), 인레이(inlay), 온레이(onlay), 및 브릿지와 같은 임의의 복원, 및 임의의 다른 인공적인 부분 또는 전체 의치를 포함할 수 있다. 용어 치과교정 절차는 그 중에서도, 구강을 포함한 임의의 절차를 지칭하고, 구강 내부의 치아 부위에서, 또는 그의 실제 또는 가상 모델에서 치과교정 요소의 설계, 제작 또는 설치에 관한 것이거나, 그러한 치과교정 요소를 수용하도록 치과 부위에 대한 설계와 준비에 관한 것이다. 이들 요소는 이에 한정되지 않지만, 브래킷과 와이어(bracket and wire), 리테이너(retainer), 투명 교정장치, 또는 기능성 기기를 포함한 기기들을 포함한다.
사용될 스캐너의 유형은 통상적으로, 복수의 옵션들 중에서 하나를 선택하는 치과 의사에 의해서 구강내 스캔 어플리케이션(108)에 또한 입력될 수 있다. 사용될 스캐너(150)가 구강내 스캔 어플리케이션(108)에 의해 인식되지 않으면, 그럼에도 불구하고 그 대신에 스캐너의 작동매개 변수를 그에 입력하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 스캐너의 헤드와 스캔되는 표면 사이의 최적 공간이 제공될 수 있을 뿐만 아니라, 치아 표면의 캡쳐 구역(및 그의 형상)이 이러한 거리에서 스캔될 수 있다. 대안으로, 다른 적합한 스캐닝 매개변수가 제공될 수 있다.
구강내 스캔 어플리케이션(108)은 완전하고 정확한 이미지 데이터가 해당 절차에 대해 얻어질 수 있도록 치아 부위를 스캐닝하는데 적합한 공간 관계를 식별할 수 있다. 구강내 스캔 어플리케이션(108)은 치아 부위의 목표 구역을 스캐닝하기 위한 최적 방식을 확립할 수 있다.
구강내 스캔 어플리케이션(108)은 스캐너 유형, 그의 해상도, 목표 구역에 대한 스캐너 헤드와 치아 표면 사이의 최적 공간에서의 캡쳐 구역 등을 결부시킴으로써 스캐닝 프로토콜을 식별 또는 결정할 수 있다. 포인트-앤드-슈트 스캐닝 모드에 대해서, 스캐닝 프로토콜은 목표 구역의 치아 표면과 공간적으로 관련된 일련의 스캐닝 스테이션(station)을 포함한다. 바람직하게, 인접한 스캐닝 스테이션에서 얻을 수 있는 이미지 또는 스캔의 중첩은 구강내 이미지가 복합 3D 가상 모델을 제공하도록 함께 짜맞춰질 수 있도록 정확한 이미지 등록을 가능하게 하는 스캐닝 프로토콜로 설계된다. 연속 스캐닝 모드(비디오 스캔)에 대해서, 스캐닝 스테이션은 식별될 수 없다. 대신에, 치과의사는 스캐너를 활성화시켜서 다수의 상이한 관점들로부터 목표 구역에 대한 비디오를 캡쳐하도록 구강 내부에서 스캐너의 이동을 진행시킬 수 있다.
일 실시예에서, 구강내 스캔 어플리케이션(108)은 관심 구역(AOI: area of interest) 식별 모듈(115), 플래깅 모듈(flagging module)(118) 및 모델 발생 모듈(125)을 포함한다. 대안으로, 하나 이상의 AOI 식별 모듈(115), 플래깅 모듈(118) 및 모델 발생 모듈(125) 중 하나 이상의 모듈의 작동은 단일 모듈로 조합되고/되거나 다수의 모듈로 분할될 수 있다.
AOI 식별 모듈(115)은 구강내 스캔 데이터(예를 들어, 구강내 이미지)로부터 관심 구역(AOI) 및/또는 구강내 스캔 데이터로부터 발생되는 가상 3D 모델을 식별할 책임이 있다. 그러한 관심 구역은 공동(void)(예를 들어, 스캔 데이터가 손실되는 구역), 상충 또는 결함 있는 스캔 데이터의 구역(예를 들어, 다수 구강내 이미지의 중첩 표면이 일치되는데 실패한 구역), 이물질(예를 들어, 스터드, 브릿지 등)을 나타내는 구역, 치아 마모를 나타내는 구역, 충치를 나타내는 구역, 잇몸 후퇴, 불분명한 잇몸선, 불분명한 환자 교합, 불분명한 한계선(예를 들어, 하나 이상의 준비 치아의 한계선)을 나타내는 구역 등을 포함할 수 있다. 식별된 공동은 이미지 표면의 공동일 수 있다. 표면 상충의 예는 의심스러운 앞니 에지 및/또는 다른 생리학적으로 가능성 있는 치아 에지, 및/또는 교합 선 이동을 포함한다. AOI 식별 모듈(115)은 AOI의 식별시, 환자 이미지 데이터(135)(예를 들어, 3D 이미지 점 군), 및/또는 환자 단독의 및/또는 기준 데이터(138)에 대한 하나 이상의 가상 3D 모델을 분석할 수 있다. 그 분석은 직접적인 분석(예를 들어, 픽셀-기반 및/또는 다른 점-기반 분석), 기계 학습의 적용, 및/또는 이미지 인식의 적용을 포함할 수 있다. 그러한 기준 데이터(138)는 미래 환자에 관한 과거 데이터(예를 들어, 구강내 이미지 및/또는 가상 3D 모델), 통합 환자 데이터, 및/또는 교육학적 환자 데이터를 포함할 수 있으며, 그의 일부 또는 모두는 데이터 저장소(110)에 저장될 수 있다.
미래 환자에 관한 데이터는 스캐닝이 발생하는 동안의 환자 방문에 대응하는 X-선, 2D 구강내 이미지, 3D 구강내 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델을 포함할 수 있다. 미래 환자에 관한 데이터는 또한, (예를 들어, 환자의 과거 방문 및/또는 환자의 치과 기록에 대응하는)X-선, 2D 구강내 이미지, 3D 구강내 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델을 포함할 수 있다.
통합 환자 데이터는 다수의 환자에 관한 X-선, 2D 구강내 이미지, 3D 구강내 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델을 포함할 수 있다. 그러한 다수의 환자에는 미래 환자를 포함하거나 포함하지 않을 수 있다. 통합 환자 데이터는 익명화하고/하거나 지역 진료 기록 사생활 규정(예를 들어, 건강 보험 이동과 책임 법령(HIPAA))에 따라 사용될 수 있다. 통합 환자 데이터는 본 발명에서 논의되는 종류의 스캐닝에 대응하는 데이터 및/또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 교육학적 환자 데이터는 교육적 맥락에서 사용되는 X-선, 2D 구강내 이미지, 3D 구강내 이미지, 2D 모델, 가상 3D 모델, 및/또는 의학 삽화(예를 들어, 의료 삽화 도면 및/또는 다른 이미지)를 포함할 수 있다. 교육학적 환자 데이터는 자원봉사자 데이터 및/또는 사체 데이터를 포함할 수 있다.
AOI 식별 모듈(115)은 스캐닝이 발생하는 동안 그 환자 방문의 초기부터의 데이터 형태인 추가의 환자 스캔 데이터(예를 들어, 환자에 대한 하나 이상의 방문 초기의 3D 이미지 점 군 및/또는 하나 이상의 방문 초기의 가상 3D 모델)에 대한 환자 방문 이후로부터의 환자 스캔 데이터(예를 들어, 환자에 대한 하나 이상의 방문 이후 3D 이미지 점 군 및/또는 하나 이상의 방문 이후 3D 모델)를 분석할 수 있다. AOI 식별 모듈(115)은 환자의 치과 기록 데이터의 형태인 기준 데이터에 대한 환자 스캔 데이터 및/또는 환자 방문 이전부터의 환자 데이터(예를 들어, 환자에 대한 하나 이상의 방문 이전 3D 이미지 점 군 및/또는 하나 이상의 방문 이전 가상 3D 모델)을 추가로 또는 대안으로 분석할 수 있다. AOI 식별 모듈(115)은 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터에 대한 환자 스캔 데이터를 추가로 또는 대안적으로 분석할 수 있다.
예에서, AOI 식별 모듈(115)은 제1 시간에 취한 치아 부위에 대한 제1 스캔 세션에 기초하여 치아 부위의 제1 가상 모델을 발생시키고 후에 제2 시간에 취한 치아 부위에 대한 제2 스캔 세션에 기초하여 치아 부위의 제2 가상 모델을 발생시킬 수 있다. AOI 식별 모듈(115)은 그 후에 치아 부위의 변화를 결정하고 그 변화를 나타내는 AOI를 식별하기 위해서 제1 가상 모델을 제 2 가상 모델과 비교할 수 있다.
손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 관심 구역의 식별은 직접적인 분석을 수행하는, 예를 들어 환자의 스캔 데이터 및/또는 환자의 하나 이상의 가상 3D 모델로부터 손실될 하나 이상의 픽셀 또는 다른 점들을 결정하는 AOI 식별 모듈(115)을 포함할 수 있다. 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 관심 구역의 식별은 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터에 의해 나타내어지는 것에 대한 불완전한 것(예를 들어, 처리 불연속성)으로서 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델을 확인하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 것을 포함한다.
플래깅 모듈(118)은 식별된 관심 구역을 어떻게 제시하고/하거나 요청할지를 결정할 책임이 있다. 플래깅 모듈(118)은 스캔 지원, 진단 지원, 및/또는 이물질 인식 지원에 관한 표시 또는 표시기를 제공할 수 있다. 구강내 스캔 세션 중에 및/또는 그 이후에, 관심 구역이 결정될 수 있고 관심 구역에 대한 표시기가 제공될 수 있다. 그러한 표시는 구강내 가상 3D 모델의 구성 이전 및/또는 그의 구성 없이 제공될 수 있다. 대안으로, 표시는 치아 부위에 대한 구강내 가상 3D 모델의 구성 이후에 제공될 수 있다.
스캔 지원, 진단 지원, 및/또는 이물질 인식 지원에 관한 표시를 제공하는 플래깅 모듈(118)의 예가 이제 논의될 것이다. 플래깅 모듈(118)은 구강내 스캔 세션 도중 및/또는 이후에 표시를 제공할 수 있다. 표시는 환자의 치아 및/또는 잇몸(gingivae)에 대한 하나 이상의 묘사와 관련하여(예를 들어, 환자에 대한 하나 이상의 X-선, 2D 구강내 이미지, 3D 구강내 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델과 관련하여) 및/또는 그와는 별개로 사용자에게(예를 들어, 치과 의사에게)(예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해서) 제시될 수 있다. 환자의 치아 및/또는 잇몸의 묘사와 관련한 표시 제시는 치아 및/또는 잇몸의 대응 부분을 표시와 상관시키도록 배치되는 표시를 포함할 수 있다. 예시로서, 파손 치아에 관한 진단 지원 표시가 파손 치아를 식별하도록 배치될 수 있다.
표시는 플래그, 마킹, 윤곽(contour), 텍스트, 이미지, 및/또는 사운드(예를 들어, 말하기 형태)의 형태로 제공될 수 있다. 그러한 윤곽은 기존 치아 윤곽 및/또는 잇몸 윤곽을 따르도록 (예를 들어, 윤곽 피팅을 통해서)배치될 수 있다. 예시로서, 치아 마모 진단 지원 표시에 대응하는 윤곽은 마모 치아의 윤곽을 따르도록 배치될 수 있다. 그러한 윤곽은 손실 윤곽의 투영 경로를 따르도록 손실 치아 윤곽 및/또는 잇몸 윤곽에 대해 (예를 들어, 윤곽 삽입을 통해서)배치될 수 있다. 예시로서, 결손 치아 스캔 데이터에 대응하는 윤곽은 손실될 치아 부분의 투영 경로를 따르도록 배치될 수 있거나, 손실 잇몸 스캔 데이터에 대응하는 윤곽이 결손될 잇몸 부분의 투영 경로를 따르도록 배치될 수 있다.
표시(예를 들어, 플래그)의 제시시, 플래깅 모듈(118)은 적절한 표시 디스플레이를 추구하기 위해 하나 이상의 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 치아 및/또는 잇몸에 대한 하나 이상의 묘사(예를 들어, 대응하는 가상 3D 모델)와 관련하여 표시가 전시되는 경우에, 그러한 작업은 단일 AOI에 대한 다수의 표시라기 보다는 오히려 단일 표시를 전시하도록 행동할 수 있다. 또한, 처리 논리는 표시 배치를 위한 3D 공간 내의 위치를 선택할 수 있다.
3D 치아 및/또는 잇몸 묘사와 관련하여(예를 들어, 가상 3D 모델과 관련하여) 표시가 전시되는 경우에, 플래깅 모듈(118)은 3D 공간을 큐브(cube)(예를 들어, 3D 공간의 하나 이상의 픽셀에 대응하는 복셀(voxel))로 나눌 수 있다. 플래깅 모듈(118)은 따라서 그들이 대응하는 표시(예를 들어, 플래그)를 나타내기 위한 결정된 AOI의 복셀 및 태그 복셀에 대한 복셀로 고려할 수 있다.
예시로서, 두 개의 표시, 즉 손실 스캔 데이터에 관한 제1 표시 및 카리에스(caries)에 관한 제2 표시가 플래깅을 통해서 사용자의 관심을 유발할 수 있다고 추정한다. 손실 스캔 데이터 표시에 관해서, 플래깅 모듈(118)은 큐브와 태그에 대한 손실 스캔 데이터에 대응하는 픽셀을 고려할 수 있으며 각각의 큐브는 하나 이상의 이들 픽셀을 포함한다. 플래깅 모듈(118)은 카리에스 표시에 관해서 동일하게 수행할 수 있다.
하나 초과의 큐브가 주어진 하나의 표시에 대해서 태그가 부착되는 경우에, 플래깅 모듈(118)은 태그가 부착된 복셀 중의 단지 하나만이 플래그 배치를 수용하도록 행동할 수 있다. 게다가, 플래깅 모듈(118)은 사용자에 의해 용이한 뷰잉(viewing)을 제공하게 될지를 결정하는 특정 복셀을 선택할 수 있다. 예를 들어, 복셀에 대한 그러한 선택은 플래깅될 전체 표시를 고려할 수 있으며 그러한 것이 회피될 수 있는 다수의 플래그를 갖는 단일 큐브의 과밀화를 피하도록 노력할 수 있다.
표시(예를 들어, 플래그)를 배치함에 있어서, 플래깅 모듈(118)은 과밀화를 회피하려고 추구하는 것 이외의 인자들을 고려할 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 예를 들어, 플래깅 모듈(118)은 이용 가능한 조명, 이용 가능한 각도, 이용 가능한 줌(zoom), 이용 가능한 회전 축, 및/또는 치아 및/또는 잇몸 묘사에 대한 사용자 뷰잉에 대응하는 다른 인자(예를 들어, 가상 3D 모델)를 고려할 수 있으며, 이들 인자를 고려하여 사용자 뷰잉을 최적화를 추구하는 표시(예를 들어, 플래그) 배치를 추구할 수 있다.
플래깅 모듈(118)은 표시를 (예를 들어, 색깔, 심볼, 아이콘, 크기, 텍스트, 및/또는 수를 통해서)키잉(keying)할 수 있다. 표시의 키잉은 그러한 표시에 관한 정보를 전달하는 역할을 할 수 있다. 전달된 정보는 AOI의 분류, AOI의 크기 및/또는 AOI의 중요성 등급을 포함할 수 있다. 따라서, 상이한 플래그 또는 표시기는 AOI의 상이한 유형을 식별하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 분홍색 표시기는 잇몸 뒤물림을 표시하는데 사용될 수 있으며 흰색 표시기는 치아 마모를 표시하는데 사용될 수 있다. 플래깅 모듈(118)은 AOI의 분류, 크기 및/또는 중요성 등급을 결정할 수 있으며, 따라서 분류, 크기 및/또는 중요성 등급에 기초하여 그 AOI의 표시기를 위한 색깔, 심볼, 아이콘, 텍스트 등을 결정할 수 있다.
표시 크기를 전달하는 키잉으로 돌아가면, 처리 논리는 그러한 크기-지향 키잉을 실행함에 있어서, 하나 이상의 크기 임계값을 사용할 수 있다. 임계값의 원점은 구성 작동 중에 (예를 들어, 치과 전문가에 의해)설정될 수 있거나 미리 설정될 수 있다. 임계값의 원점은 스캔 지원에 관한 예견 표시를 위한 크기 정보(예를 들어, 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터로 인해 이미지화되지 않거나 부족하게 이미지화된 구강 해부학적 부분에 대한 크기에 관한 정보)와 절차 결과의 성공 정도(예를 들어, 지지대 정렬 장치 구성 및/또는 지지대 정렬 장치와 환자의 피팅에 대한 성공 정도)를 상관시키는 통합 환자 데이터 및/또는 교육적 환자 데이터에 접근하는 처리 논리에 의해서 설정될 수 있다. 더 큰 크기는 더 양호한 임상적 중요성을 표시할 수 있다. 예를 들어, 큰 공동은 정확한 치과교정 정렬기의 제작을 망가뜨릴 수 있는 반면에, 작은 공동은 그렇지 않을 수 있다. 예시로서, 3개의 임계값이 손실 데이터 및/또는 카리에스 구역들에 대해 설정될 수 있다. 3개의 크기 임계값 중 가장 큰 값에 속하는 표시가 적색으로 및/또는 숫자 "1"로 지정되며, 3개의 임계값 중 가장 작은 값에 속하는 표시가 보라색으로 및/또는 숫자 "3"으로 지정되며, 및/또는 3개의 임계값 중 중간 크기에 속하는 표시가 노란색으로 및/또는 숫자 "2"로 지정되도록 실행될 수 있다.
AOI 분류를 전달하는 키잉으로 돌아가면, 표시기는 구강내 관심 구역에 할당된 분류를 식별할 수 있다. 예를 들어, AOI는 공동, 변화, 상충, 이물질, 또는 다른 유형의 AOI로서 분류될 수 있다. 환자 치열의 변화를 나타내는 AOI는 충치, 잇몸 후퇴, 치아 마모, 파손 치아, 잇몸 질환, 잇몸 색깔, 검은점(mole), 병변(lesion), 치아 쉐이드(tooth shade), 치아 색깔, 치아교정 정렬의 개선, 치아교정 정렬의 악화 등을 표시할 수 있다. 상이한 기준이 AOI의 각각의 그러한 분류를 식별하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 공동은 이미지 데이터의 결핍에 의해 식별될 수 있으며, 상충은 이미지 데이터의 상충 표면에 의해 식별될 수 있으며, 변화는 이미지 데이터 등의 차이에 기초하여 식별될 수 있다.
AOI의 표면 상충의 예에서, 제1 교합선 성분은 환자의 치아의 일부분에(예를 들어, 상부 턱 또는 그 턱의 우측에) 대응할 수 있다. 제2 교합선 성분은 환자의 치아의 다른 일부분에(예를 들어, 하부 턱 또는 그 턱의 우측에) 대응할 수 있다. AOI 식별 모듈(115)은 편차를 위한 체크를 위해서 제1 교합선 성분을 제2 교합선 성분과 비교할 수 있다. 그러한 편차는 스캐닝 중에 그의 턱을 움직인 환자(하부 턱에 대한 치과의사의 스캐닝과 상부 턱에 대한 치과의사의 스캐닝 사이의 도중에, 또는 턱의 좌측에 대한 치과의사의 스캐닝과 턱의 우측에 대한 치과의사의 스캐닝 사이의 도중에 그의 턱을 움직인 환자)를 암시할 수 있다.
교합선 이동 표면 상충 작업의 수행시에, AOI 식별 모듈(115)은 (예를 들어, 구성 작업 중에 설정되는)편차 임계값을 고려했을 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 플래깅 모듈(118)은 그 후에, 발견된 편차가 임계값을 만족하는 경우에 그의 표시를 제공할 수 있거나 그렇지 않을 수 있으며, 그렇지 않다면 표시를 제공하지 않을 수 있다. 구강내 스캔 어플리케이션(108)은 임계값을 만족하지 않는 그러한 발견된 편차에 대한 교정 측정값(예를 들어, 평균값)을 적용하거나 그렇지 않을 수 있다. 그러한 임계값이 고려되지 않는 경우에, 플래깅 모듈(118)은 발견된 모든 편차의 표시를 제공할 수 있다. 앞서 언급했더라도, 논의의 촉진을 위해서 교합선 이동 표면 상충의 측면에서 예를 들어, 다른 표면 상충 표시에 관한 유사한 작업이 수행될 수 있다.
키잉(keying)은 또한, 도 3b를 참조하여 더 구체적으로 논의되는 중요성 등급을 포함할 수 있다.
스캔 세션이 완료되면(예를 들어, 치아 부위에 대한 모든 이미지가 캡쳐되면), 모델 발생 모듈(125)은 스캔된 치아 부위에 대한 가상 3D 모델을 발생할 수 있다. AOI 식별 모듈(115) 및/또는 플래깅 모듈(118)은 가상 3D 모델이 발생되기 이전 또는 이후에 AOI를 식별하고/하거나 그러한 AOI를 표시하기 위한 작업을 수행할 수 있다.
가상 모델을 발생하기 위해서, 모델 발생 모듈(125)은 구강내 스캔 세션으로부터 발생되는 구강내 이미지를 등록(즉, 함께 "짜맞춤(stitch)")할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 등록을 수행하는 것은 다수의 이미지(카메라로부터의 뷰)에서 표면의 다양한 점들에 대한 3D 데이터를 캡쳐하는 것과 이미지들 사이의 변환을 컴퓨팅함으로써 이미지를 등록하는 것을 포함한다. 이미지는 그 후에 각각의 등록된 이미지의 점들에 대한 적절한 변환을 적용함으로써 공통의 기준 프레임으로 등록될 수 있다. 일 실시예에서, 처리 논리는 원용에 의해 본 발명에 포함되는 1999년 7월 20일자로 출원된 특허 출원 6,542,249호에 논의된 방식으로 이미지 등록을 수행한다.
일 실시예에서, 이미지 등록은 인접한 또는 중첩된 구강내 이미지의 각각 쌍(예를 들어, 구강내 비디오의 각각의 연속 프레임)에 대해 수행된다. 이미지 등록 알고리즘은 하나의 이미지를 서로에 정렬시키는 변환의 결정을 필수적으로 포함하는 두 개의 인접한 구강내 이미지의 등록을 수행한다. 한 쌍의 이미지들 사이의 각각의 등록은 10 내지 15μ 이내까지 정밀할 수 있다. 이미지 등록은 이미지 쌍의 각각의 이미지의 다수의 점들을 식별하고, 각각의 이미지의 점들에 대한 표면 피팅을 하고, 그리고 두 개의 인접한 이미지의 점들을 일치시키도록 점들 주위에서 국소 탐색을 사용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 모델 발생 모듈(125)은 다른 이미지의 표면에 삽입된 가장 가까운 점들과 하나의 이미지의 점을 일치시킬 수 있으며, 일치된 점들 사이의 거리를 반복적으로 최소화한다. 모델 발생 모듈(125)은 반복 없이, 다른 이미지의 표면에 삽입된 점들에서 곡률 특징을 갖는 하나의 이미지의 점들에서의 곡률 특징에 대한 가장 양호한 일치를 발견할 수 있다. 모델 발생 모듈(125)은 또한, 반복 없이, 다른 이미지의 표면에 삽입된 점들에서의 스핀-이미지 점 특징에 대한 하나의 이미지의 지점에서의 스핀-이미지 점 특징에 대한 가장 양호한 일치를 발견할 수 있다. 이미지 등록에 사용될 수 있는 다른 기술은 예를 들어, 다른 특징들 및 점-대-표면 거리의 최소화를 사용하여 점-대-점 상응성 결정을 기초로 하는 것을 포함한다. 다른 이미지 등록 기술이 또한, 사용될 수 있다.
많은 이미지 등록 알고리즘은 다수의 방식으로 수행될 수 있는, 인접한 이미지 내의 점들에 대한 표면의 피팅을 수행한다. Bezier and B-Spline 표면과 같은 파라메트릭 표면(parametric surface)이 가장 일반적이지만, 다른 것도 사용될 수 있다. 단일 표면 패치(patch)가 이미지의 모든 점들에 피팅될 수 있거나, 대안으로 별도의 표면 패치가 이미지의 임의의 수의 하위세트의 점들에 피팅될 수 있다. 별개의 표면 패치는 공통 계면을 갖도록 피팅될 수 있거나, 이들은 중첩되도록 피팅될 수 있다. 표면 또는 표면 패치는 피팅될 점들의 그리드와 동일한 수를 갖는 제어-지점 망(control-point net)을 사용하여 다수의 점들을 삽입하도록 피팅될 수 있거나, 표면은 피팅될 점들의 그리드보다 더 적은 수의 제어 지점을 갖는 제어-지점 망을 사용하여 점들에 가까워질 수 있다. 다양한 매칭 기술이 또한 이미지 등록 알고리즘에 의해 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 모델 발생 모듈(125)은 2차원(2D) 곡률 어레이의 형태를 취할 수 있는 이미지들 사이의 포인트 매치를 결정할 수 있다. 인접한 이미지의 대응하는 표면 패치에서의 매칭 포인트 특징에 대한 국소 탐색은 파라메트릭 유사 포인트를 둘러싸는 영역에서 샘플링된 포인트에서 컴퓨팅 특징들에 의해 수행된다. 일단 대응하는 포인트 설정이 두 개의 이미지의 표면 패치들 사이에서 결정되면, 두 개의 좌표 프레임의 두 세트의 대응 포인트들 사이의 변환에 대한 결정이 해결될 수 있다. 필수적으로, 이미지 등록 알고리즘은 한 표면 상의 포인트들 사이의 거리를 최소화할 두 개의 인접한 이미지들 사이의 변환을 계산할 수 있으며, 그들에 가장 가까운 포인트가 기준으로서 사용되는 다른 이미지 표면 상의 삽입 영역에서 발견된다.
모델 발생 모듈(125)은 각각의 이미지를 이전 이미지로 등록하기 위해서, 각각의 이미지 쌍들 사이의 변환을 얻기 위한 일련의 구강내 이미지의 모든 인접한 이미지 쌍에 대한 이미지 등록을 반복한다. 모델 발생 모듈(125)은 그 후에, 적절하게 결정된 변환을 각각의 이미지에 적용함으로써 모든 이미지를 단일의 가상 3D 모델로 통합한다. 각각의 변환은 3축 중 하나 축을 중심으로 한 회전 및 3개의 평면 중 하나의 평면 내에서의 변환을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 구강내 스캔 어플리케이션(108)은 트레이닝 모듈(120)을 포함한다. 트레이닝 모듈(120)은 사용자(예를 들어, 치과의사)에게 스캐닝 기술에 관한 트레이닝 지침을 제공할 수 있고/있거나 그 사용자에게 과거에 일어났고/났거나 다시 일어날 본 발명의 위에서 논의된 종류의 스캔 지원 표시(예를 들어, 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 대응하는 것)를 강조할 수 있다.
트레이닝 모듈(120)은 스캔 지원 표시로 이어지는 그 사용자에 의해 수행되는 스캐닝으로부터 유발되는 트레이닝 지침 데이터 풀(pool), 스캔 데이터(예를 들어, 3D 이미지 점 군) 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델에 대해 고려될 수 있다. 트레이닝 지침 데이터 풀은 다수의 사용자(예를 들어, 다수의 치과의사)의 스캐닝 성능에 대한, 스캔 지원 표시로 이어지는 환경을 방해 및/또는 경감시킬 수 있는 정보 설명 스캐닝 기술 변경과 함께 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델(예를 들어, 스캔 지원 표시로 이어지는 것)을 포함할 수 있다. 트레이닝 지침 데이터 풀의 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델은 익명일 수 있고/있거나 지역 진료 기록 사생활 규정에 따라서 사용될 수 있다. 트레이닝 모듈(120)은 트레이닝 지침 데이터 풀의 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델에 대해, 사용자에 의해 수행되는 스캐닝으로부터 유발되는 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델을 매치할 수 있고, 대응하는 정보 설명 스캐닝 기술 변경으로 접근할 수 있고, 그러한 스캐닝 변화 기술 정보를 (예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해서)사용자에게 제시할 수 있다.
예시로서, 트레이닝 지침 데이터 풀은 특정 스캐닝 각도에 대응하는 것들과 같은 이중의 앞니 에지 스캔 지원 표시로 이어지는 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델에 대해서, 특정 각도 변화가 방지 및/또는 경감된 스캐닝이 수행되었음을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 그러한 데이터는 표면에 대한 35도 각도 - 바람직한 표면에 대한 45도 각도 대신에 - 에서 스캐닝을 표시하는 방식으로 이중의 앞니 에지 스캔 지원 표시로 이어지는 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델에 대해서, 표면에 대한 10도의 각도 증가가 방지 및/또는 경감될 수 있음을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 게다가, 그러한 데이터는 표면에 대한 40도 각도 - 바람직한 표면에 대한 45도 각도 대신에 - 에서 스캐닝을 표시하는 방식으로 이중의 앞니 에지 스캔 지원 표시로 이어지는 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델에 대해서, 표면에 대한 5도의 각도 증가가 방지 및/또는 경감될 수 있음을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
다른 예시로서, 트레이닝 지침 데이터 풀은 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터 스캔 지원 표시로 이어지는 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델(예를 들어, 특정 기하학적 구역, 폭-높이 치수, 폭-대-높이 또는 다른 치수 관계, 및/또는 구강 위치에 대응하는 것들)에 대한, 하나 이상의 특정 속도, 카덴스(cadence), 각도, 및/또는 표면으로부터의 거리에서 수행된 스캐닝이 방지 및/또는 경감되었음을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
트레이닝 모듈(120)은 특정 사용자(예를 들어, 치과의사)에 대해서, 시간 경과에 따른 스캔 지원 표시에 대한 (예를 들어, 사용자 식별자에 따른)역사 기록을 유지할 수 있다. 트레이닝 모듈(120)은 시간 경과에 따른 사용자 스캐닝 기술의 개선 및/또는 퇴보를 식별하기 위해서, 및/또는 사용자의 다중 스캐닝 성능을 고려한 스캐닝 기술 트레이닝 지침을 제공하기 위해서, 과거에 발생되었고/되었거나 특정 사용자에게 다시 발생하는 스캔 지원 표시를 강조하도록 이러한 역사 기록을 사용할 수 있다. 트레이닝 모듈(120)은 방지 및/또는 경감될 수 있는 잘 알려진 트레이닝 지침 데이터 풀 정보 설명 스캐닝 기술 변경을 고려할 수 있거나 그렇지 않을 수 있다.
하나의 예시로서, 트레이닝 모듈(120)은 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 표시(예를 들어, 플래깅)를 제공함에 있어서, 특정 사용자가 과거에 동일한 및/또는 유사한 표시를 수용했음을 알아 볼 수 있다. 예를 들어, 트레이닝 모듈(120)은 주어진 위치에서 여러 번 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터를 수용했고/했거나 유사한 취지의 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터를 여러 번 수용했음을 확인할 수 있다(예를 들어, 비록 상이한 위치에서, 사용자가 표면 각도로부터의 45도 이외의 각도에서 스캐닝을 암시하는 이중의 앞니 에지를 재선택하는 표시를 반복적으로 수용했더라도). 따라서 트레이닝 모듈(120)이, 동일한 및/또는 유사한 표시가 과거에 수용되었던 것으로 되는 미래 표시를 발견하는 경우에, 트레이닝 모듈(120)은 (예를 들어, 특정 색깔을 통해서)표시를 강조하도록 행동할 수 있다.
다른 예시로서, 특정 사용자 및 이중의 앞니 에지 스캔 지원 표시에 관해서, 트레이닝 모듈(120)은 그러한 역사 기록 및 그러한 트레이닝 지침 데이터 풀 스캐닝 기술 변경 정보의 고려에 의해서, 사용된 스캐닝이 아직도 표면에 대한 45도 각도를 요구하지 않지만, 사용된 스캐닝 각도가 시간 경과에 따라 표면에 대한 45도 각도에 더 가까워지는 방식으로 사용자의 스캐닝 기술이 변화하고 있음을 확인할 수 있다. 그렇게 함으로써, 트레이닝 모듈(120)은 이중의 앞니 에지 스캔 지원 표시로 이어지는 잘 알려진 표면에 대한 상이한 스캐닝 각도의 맥락에서 트레이닝 지침 데이터 풀 정보와의 매칭(예를 들어, 표면에 대한 60도 스캐닝 각도에 관한 풀 데이터에 오래된 사용자 데이터를, 그러나 표면에 대한 40도 스캐닝 각도 관한 풀 데이터에 더 최근 사용자 데이터를 매칭)을 수행할 수 있다.
도 2a 내지 도 3c는 환자에게 치아 부위에 대한 구강내 스캔을 수행하기 위한 방법의 흐름도를 예시한다. 이들 방법은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 논리, 프로그램 가능한 논리, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예컨대, 처리 장치를 작동시키는 명령어), 또는 이의 조합을 포함하는 처리 논리에 의해 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 처리 논리는 도 1의 컴퓨팅 장치(105)에(예를 들어, 구강내 스캔 어플리케이션(108)을 실행하는 컴퓨팅 장치(105)에) 대응한다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 스캔 세션 도중에 구강내 관심 구역을 결정하는 방법(200)을 위한 흐름도를 예시한다. 방법(200)의 블록(205)에서, 치아 부위에 대한 구강내 스캔 세션이 치과 의사에 의해 시작된다. 스캔 세션은 부분 또는 전체 하악궁 또는 상악궁의 구강내 스캔, 또는 양쪽 궁에 대한 부분 또는 전체 스캔을 위한 것일 수 있다. 치과 의사는 구강내 스캐너를 제1 구강내 위치로 이동시켜서 제1 구강내 이미지를 발생시킬 수 있다. 블록(210)에서, 처리 논리는 제1 구강 이미지를 수용한다. 제1 구강내 이미지는 (예를 들어, 포인트-앤드-슈트 모드로부터 취한)별개 이미지 또는 (예를 들어, 연속 스캐닝 또는 비디오 모드로부터 취한)구강내 비디오의 프레임일 수 있다. 구강내 이미지는 특정 높이, 폭 및 깊이를 갖는 3차원(3D) 이미지일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 12 내지 14㎜의 깊이, 13 내지 15㎜의 높이 및 17 내지 19㎜의 폭(예를 들어, 하나의 특정 실시예에서 13㎜의 깊이, 14㎜의 높이 및 18㎜의 폭)을 갖는 3D 이미지를 발생하는 구강내 스캐너가 사용된다.
블록(215)에서, 처리 논리는 제1 구강내 이미지로부터 하나 이상의 후보 구강내 관심 구역을 식별한다. 일 실시예에서, 후보 구강내 관심 구역은 하나 이상의 기준을 만족하는 구강내 이미지의 복셀을 식별하기 위해서 구강내 이미지를 처리함으로써 식별된다. 구강내 관심 구역의 상이한 분류를 식별하기 위해서 상이한 기준이 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 손실 이미지 데이터가 공동일 수 있는 AOI를 식별하기 위해서 사용된다. 예를 들어, 구강내 이미지에 의해 캡쳐되지 않는 구역의 복셀이 식별될 수 있다.
처리 논리는 그 후에 서로에 근접하는 식별된 복셀의 하나 이상의 하위 세트를 결정할 수 있다. 두 개의 복셀이 서로로부터 임계 거리 이내에 있다면 두 개의 복셀은 서로 가까운 것으로 고려될 수 있다. 일 실시예에서, 두 개의 복셀이 서로 인접해 있다면 두 개의 복셀은 가깝다. 결정된 하위 세트의 모든 복셀(예를 들어, 직접적으로 또는 다른 식별된 복셀을 통해서 연결되는 모든 복셀)은 후보 관심 구역을 구성하는 크기로 그룹화된다. 하나 또는 다수의 후보 관심 구역이 식별될 수 있다. 복셀을 식별하는데 사용된 기준이 손실 데이터이면, 후보 구강내 관심 구역은 공동을 나타낼 수 있다. AOI의 다른 분류를 식별하는데 다른 기준이 사용될 수 있다.
치과 의사가 제1 구강내 이미지를 발생한 이후에, 그 또는 그녀는 구강내 스캐너를 제2 위치로 이동시켜서 다음 구강내 이미지를 발생한다. 블록(220)에서, 처리 논리는 다음 구강내 이미지를 수용한다. 블록(230)에서, 처리 논리는 제2 구강내 이미지를 제1 구강내 이미지와 비교한다. 구강내 이미지를 비교하기 위해서, 처리 논리는 이들 구강내 이미지에 의해 공유된 기하학적 특징에 기초하여 구강내 이미지들 사이의 정렬을 결정한다. 정렬을 결정하는 것은 하나 또는 두 개의 구강내 이미지의 변환 및/또는 회전을 수행하는 것을 포함할 수 있고/있거나 구강내 관심 구역을 서로에 등록할 수 있다. 정렬된 이미지는 그 후에 처리 논리에 의해서 전시될 수 있다. 처리 논리는 또한, 제1 구강내 이미지를 이전 스캔 세션 도중에 취한 대응하는 구강내 이미지에 비교할 수 있다. 이는 치아 마모, 구멍 등과 같은 관심 구역을 식별할 수 있다.
블록(232)에서, 처리 논리는 임의의 새로운 후보 구강내 관심 구역이 다음 구강내 이미지에 기초하여 존재하는지의 여부를 결정한다. 블록(235)에서, 처리 논리는 제1 구강내 이미지로부터 후보 구강내 관심 구역이 구강내 관심 구역으로 확인되었는지의 여부를 결정한다. 그러한 확인은 최근의 구강내 이미지의 표면에 대해 AOI의 근접도 및/또는 기하학적 상태를 테스팅함으로써 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 후보 구강내 관심 구역이 다른 구강내 관심 이미지로부터의(예를 들어, 치아 부위의) 표면에 대응하면 구강내 이미지로부터 후보 구강내 관심 구역은 묵살된다. 대안으로, 후보 구강내 관심 구역이 다른 구강내 이미지로부터의 표면의 영역에 대응하지 않으면 후보 구강내 이미지는 실제 구강내 관심 구역으로서 확인될 수 있다. 따라서, 제2 구강내 이미지는 제1 구강내 이미지로부터 후보 구강내 관심 구역을 확증 또는 묵살하는데 사용될 수 있다. 제1 구강내 이미지로부터의 후보 구강내 관심 구역의 일부분이 제2 구강내 이미지로부터의 표면의 일부분에 대응하면(예를 들어, 일렬로 되면), 후보 구강내 관심 구역의 형상 및/또는 크기가 수정될 수 있다. 후보 구강내 관심 구역 중 어느 것도 구강내 관심 구역으로서 확인되지 않으면(예를 들어, 후속 구강내 이미지가 후보 구강내 관심 구역에 이미지 데이터를 제공하면), 방법은 블록(245)으로 진행한다. 그렇지 않으면, 방법은 블록(240)을 계속 진행한다.
블록(240)에서, 처리 논리는 하나 이상의 확인된 구강내 관심 구역의 표시를 제공한다. 일 실시예에서, 처리 논리는 구강내 관심 구역을 둘러싸는 기하학적 특징에 기초하여 및/또는 구강내 관심 구역의 기하학적 특징에 기초하여(그러한 특징이 존재하면) 구강내 관심 구역에 대한 형상을 삽입한다. 예를 들어, 구강내 관심 구역이 공동이면, 공동 주위의 영역은 공동의 표면 형상을 삽입하는데 사용될 수 있다. 구강내 관심 영역의 형상은 주변 이미지로부터 구강내 관심 구역을 대조시키는 방식으로 전시될 수 있다. 예를 들어, 치아는 흰색으로 도시될 수 있는 반면에, 구강내 관심 구역은 적색, 흑색, 청색, 녹색, 또는 다른 색깔로 도시될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 플래그와 같은 표시기가 구강내 관심 구역의 표시로서 사용될 수 있다. 표시기는 구강내 관심 구역으로부터 떨어질 수 있으나 구강내 관심 구역으로의 포인터(pointer)를 포함할 수 있다. 구강내 관심 구역은 치아 부위에 대한 다양한 많은 뷰에서 가려지거나 폐색될 수 있다. 그러한, 표시기는 모든 또는 다수의 그러한 뷰에서 보일 수 있다. 예를 들어, 표시기는 표시기가 사용 불가가 아닌 한, 스캔된 치아 부위의 모든 뷰에서 보일 수 있다. 구강내 관심 구역에 대해 제공된 표시는 구강내 스캔 세션이 진행되는 동안에 전시될 수 있다.
블록(245)에서, 처리 논리는 구강내 스캔 세션이 완전한지를 결정한다. 그렇다면, 방법은 계속해서 블록(248)을 진행한다. 추가의 구강내 이미지가 취해지고 처리될 예정이라면, 방법은 블록(220)으로 복귀한다.
블록(248)에서, 치아 부위에 대한 가상 3D 모델이 발생된다. 가상 3D 모델은 위에서 논의된 대로 발생될 수 있다. 가상 3D 모델은 목표 구역의 표면 특징을 도시하는 가상 또는 디지털 모델일 수 있다. 전체 치열궁의 가상 3D 모델을 위해서, 가상 3D 모델의 치열궁 폭은 환자의 실제 치열궁의 치열궁 폭의 정확히 200μ 이내로 정확할 수 있다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 관심 구역에 표시를 제공하는 방법(250)을 위한 흐름도를 예시한다. 표시는 구강내 스캔 세션 중에(예를 들어, 치아 부위에 대한 가상 모델의 발생 이전에) 또는 구강내 스캔 세션이 (예를 들어, 치아 부위에 대한 가상 모델에 기초하여)완료된 이후에 제공될 수 있다.
블록(255)에서, 치아 부위에 대한 구강내 이미지가 수용된다. 구강내 이미지는 구강내 스캐너로부터, 데이터 저장소로부터, 다른 컴퓨팅 장치로부터, 또는 다른 소스로부터 수용될 수 있다. 구강내 이미지는 단일 구강내 스캔 세션으로부터 또는 다수의 구강내 스캔 세션으로부터 수용될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 치아 부위에 대한 하나 이상의 가상 모델이 수용될 수 있다. 가상 모델은 과거 구강내 스캔 세션으로부터의 구강내 이미지에 기초하여 계산될 수 있다.
블록(260)에서, 처리 논리는 기준을 만족하는 구강내 이미지 및/또는 가상 모델로부터 하나 이상의 복셀을 식별한다. 그 기준은 손실 데이터, 상충 데이터, 또는 특정 특징을 갖는 데이터일 수 있다. 일 실시예에서, 구강내 이미지는 가상 모델을 계산하는데 먼저 사용되며, 복셀은 계산된 가상 모델로부터 식별된다. 다른 실시예에서, 복셀은 개개의 구강내 이미지로부터 식별된다.
블록(265)에서, 서로에 아주 가까운 식별된 복셀의 하나 이상의 하위 세트가 식별된다. 블록(270)에서, 이들 하위 세트는 후보 구강내 관심 구역으로 그룹화된다.
블록(275)에서, 처리 논리는 후보 구강내 관심 구역이 구강내 관심 구역으로서 확인되었는지를 결정한다. 후보 구강내 관심 구역이 실제 구강내 관심 구역으로서 확인되면, 방법은 계속해서 블록(280)을 진행한다. 그렇지 않으면, 방법은 블록(290)으로 진행한다.
블록(280)에서, 구강내 관심 구역을 위한 분류가 결정된다. 예를 들어, AOI는 공동, 상충 표면, 치아 부위의 변경, 이물질 등으로서 분류될 수 있다.
블록(285)에서, 처리 논리는 구강내 관심 구역의 표시를 제공한다. 표시는 구강내 관심 구역에 대한 결정된 분류를 식별하는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 표시기는 공동 또는 불충분한 이미지 데이터를 나타내는 것으로서 구강내 관심 구역을 식별할 수 있다. 다른 표시기는 상이한 이미지와 상충하는 표면이 있는 영역을 나타내는 것으로서 구강내 관심 구역을 식별할 수 있다.
일 실시예에서, 표시는 구강내 관심 구역으로부터 떨어져 있고 구강내 관심 구역에 대한 뷰어의 관심을 가리키거나 달리 지시하는 플래그를 포함한다. 표시는 실제 구강내 관심 구역이 가려진 치아 부위에 대한 뷰로부터 보일 수 있다. 블록(290)에서, 치아 부위는 구강내 관심 구역에 대한 임의의 표시와 함께 전시된다.
도 3a는 본 발명의 예에 따라서 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 스캔 지원 표시를 만들어내는 방법(300)을 위한 흐름도를 예시한다. 제1 양태에 따라서, 방법(300)의 블록(305)에서 처리 논리는 구강내 스캐너로부터 스캔 데이터를 수용할 수 있다. 블록(310)에서, 처리 논리는 직접적인 3D 점 군 분석 및/또는 직접적인 가상 3D 모델 분석을 수행할 수 있다. 블록(315)에서, 처리 논리는 환자 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 환자 가상 3D 모델로부터 손실될 하나 이상의 픽셀 및/또는 다른 포인트를 결정할 수 있다. 블록(330)에서, 처리 논리는 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 하나 이상의 대응 표시를 만들어낼 수 있다.
도 3의 제2 양태에 따라서, 블록(305)에서 처리 논리는 스캐너로부터 스캔 데이터를 유사하게 수용할 수 있다. 블록(320)에서, 처리 논리는 완전하고/하거나 결함 없는 데이터를 구성하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터에 의해 표시되는 실체에 대한 환자 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 환자 가상 3D 모델을 고려할 수 있다.
블록(325)에서, 처리 논리는 환자 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 환자 가상 3D 모델을 불완전한 것으로 확인할 수 있다. 블록(330)에서, 처리 논리는 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 하나 이상의 대응 표시를 유사하게 만들어낼 수 있다. 처리 논리에 의해 제공되는 진단 지원에 관한 표시는 치아 맞물림 접촉, 교합 관계, 치아 파손, 치아 마모, 잇몸 부어오름, 잇몸 함몰, 및/또는 카리에스에 관한 표시를 포함할 수 있다. 이해를 촉진시키기 위해서, 진단 지원 표시의 제공과 관련하여 수행되는 처리 논리 작업의 예가 이제 논의될 것이다.
도 3b는 본 발명의 위에서 논의된 것에 따라서 그리고 본 발명의 예와 관련하여 구강내 관심 구역에 대한 중요성 등급의 표시를 전달하는 전시와 키잉을 수행하는 방법(340)을 위한 흐름도를 예시한다. 처리 논리는 처리 논리가 하나 이상의 환자 사례 명세 및/또는 하나 이상의 등급-변경 가중 인자를 고려하여 표시를 배려하는 공정을 통해서 표시에 대한 중요성 등급을 할당할 수 있다. 하나 이상의 등급-변경 가중 인자 자체는 환자 사례 명세를 유념하거나 그렇지 않을 수 있다는 것을 주목해야 한다. 그러한 환자 사례 명세는 수행될 절차(예를 들어, 치관의 적용을 위한 준비, 치아 교정 정렬 장치의 적용 준비, 의심나는 카리에스의 치료 및/또는 잇몸 부어오름의 치료), 환자 나이, 환자 성, 하나 이상의 이전에 수행된 절차(예를 들어, 환자의 지난 방문시 주변 노출에 의해 영향을 받은 치관에 대해 다루어진 절차), 및/또는 환자 치과 기록을 포함할 수 있다.
방법(340)의 블록(345)에서, 처리 논리는 하나 이상의 고려 중인 표시들 각각에 대해 하나 이상의 가중 인자를 적용할 수 있다. 가중 인자는 하나 이상의 특정 특성을 설정할 수 있으며 그러한 특성이 만족되는 곳에서 수행될 하나 이상의 등급 변경을 표시할 수 있다. 등급 변경은 주어진 값만큼 표시의 등급을 증가시키고, 주어진 값만큼 표시의 등급을 감소시키며, 정점 등급을 처리하도록 고려되는 표시를 명시하고, 및/또는 최저 등급을 처리하도록 고려되는 표시를 명시하는 것을 포함할 수 있다. 주어진 표시에 관해서, 처리 논리는 표시에 특정 시작 등급 값(예를 들어, 0)을 할당함으로써 시작될 수 있다. 처리 논리는 그 후에 하나 이상의 가중 인자를 고려할 수 있다. 이들 가중 인자를 적용하면, 처리 논리는 표시를 위한 최종 중요성 등급을 확인할 수 있다. 처리 논리는 유사 작업을 수행한 하나 이상의 다른 표시에 대한 표시를 위한 최종 중요성 등급을 고려할 수 있다.
처리 논리에 의해 고려되는 등급-변경 가중 인자의 원점은 진단 지원에 관한 예측 가능한 표시(예를 들어, 치아 마모 및/또는 카리에스)와 중요성(예를 들어, 카리에스가 치아 마모보다 더 중요하다는 것을 전달하는 각각의 치아 마모 및 카리에스에 관한 중요 정보를 설정할 수 있음) 사이의 상관관계를 포함한 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터에 접근하는 처리 논리에 의해 설정될 수 있다.
처리 논리는 특정 크기보다 더 크거나 같은 치아 및/또는 잇몸의 일부에 대응하는 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터가 증가된 등급을 갖도록 등급-변경 가중 인자를 설정할 수 있다. 특정 치수 특징(예를 들어, 높이 크기보다 더 크거나 같은 폭 크기, 짧고 넓거나 정방형 형상인 것으로 보여질 수 있는 상황)을 갖는 치아 및/또는 잇몸의 일부분에 대응하는 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터와 같은 등급-변경 가중 인자는 정점 등급 및/또는 그보다 높은 등급이 할당된다. 다른 치수 특징(예를 들어, 높이 크기보다 더 작은 폭 크기, 길고 좁은 것으로 보여질 수 있는 상황)을 갖는 치아 및/또는 잇몸의 일부분에 대응하는 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터는 최저 등급 또는 더 낮은 등급이 할당될 수 있다.
처리 논리에 의해 고려되는 등급-변경 가중 인자의 근원은 이물질 인식 지원에 관한 예측 가능한 표시(예를 들어, 필링(filling) 및/또는 임플란트)와 중요성(예를 들어, 그 데이터는 필링이 임플란트보다 더 중요하다는 것을 전달하는 각각의 필링 및 임플란트에 관한 중요 정보를 설정할 수 있음) 사이의 상관관계를 포함한 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터에 접근하는 처리 논리에 의해 설정될 수 있다. 그러한 데이터-제공 상관관계의 고려에 의해서, - 이들은 스캔 지원, 진단 지원, 또는 이물질 인식 지원에 관한 것일 수 있음 - 처리 논리는 그것이 등급-변경 가중 인자를 설정하는데 사용된다는 결론을 이끌어 낼 수 있다.
수행된 설정은 - 구성 작업 중에 또는 처리 논리에 의해 수행됨 - 예측 가능한 표시 쪽으로 지향되는 하나 이상의 가중 인자를 제공할 수 있다. 하나의 그러한 가중 인자는 하나 이상의 준비 치아의 근접도에 관한(인접 치간 구역에 관한) 표시가 특정 값만큼 상승된 그의 등급을 갖는다는 것을 명시할 수 있다. 다른 그러한 가중 인자는 불충분한 준비 치아 한계선 선명도가 특정 값만큼 상승된 그의 등급을 가지거나 그러한 표시가 정점 등급을 소유해야 함을 명시할 수 있다. 또 다른 가중 인자는 불명확한 교합에 관한 표시가 특정 값만큼 상승된 그의 등급을 갖는다는 것을 명시할 수 있다. 추가 가중 인자는 교합 선 이동에 관한 표시가 특정 값만큼 상승된 그의 등급을 갖는다는 것을 명시할 수 있다. 다른 가중 인자는 이중의 앞니 에지에 관한 표시가 특정 값만큼 상승된 그의 등급을 갖는다는 것을 명시할 수 있다. 또 다른 가중 인자는 미래 절차가 잇몸 함몰에 관한 것이 아닌 경우에 잇몸선 명확도에 관한 표시가 제1 규정 값만큼 상승된 그의 등급을 가지나 미래 절차가 잇몸 함몰에 관한 것인 경우에 제2 규정 값만큼 상승된 그의 등급을 가진다는 것을 명시할 수 있다.
일 예로서, 제1 표시에 관해서 처리 논리는 0의 중요성 등급을 표시에 할당함으로써 시작되고, 제1 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 3만큼 상승되었다는 표시를 발견하고, 제2 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 1만큼 낮아졌다는 표시를 발견하고, 그리고 제3 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 5만큼 상승되었다는 표시를 발견했음을 결정할 수 있다. 처리 논리는 그 후에 제1 표시의 최종 중요성 등급이 7이 되었음을 확인할 수 있다.
게다가, 제2 표시에 관해서 처리 논리는 0의 중요성 등급을 표시에 할당함으로써 시작되고, 제1 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 2만큼 상승되었다는 표시를 발견하고, 제2 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 3만큼 낮아졌다는 표시를 발견하고, 그리고 제3 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 6만큼 증가되었다는 표시를 발견했음을 결정할 수 있다. 처리 논리는 그 후에 제2 표시의 최종 중요성 등급이 1이 되었음을 확인할 수 있다.
제3 표시에 관해서 처리 논리는 0의 중요성 등급을 할당함으로써 다시 시작될 수 있다. 처리 논리는 그 후에, 제1 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 4만큼 상승되었다는 표시를 발견하고, 제2 가중 인자의 고려로 표시가 정점 등급을 소유한 것으로 고려되는 표시를 발견하고, 그리고 제3 가중 인자의 고려로 표시의 등급이 8만큼 낮아졌다는 표시를 발견할 수 있다. 처리 논리는 그 후에 제3 표시의 최종 중요성 등급이 정점 등급이 되었음을 확인할 수 있다. 그 때문에, 제2 가중 인자는 정점 등급을 표시함으로써, 다른 두 개의 가중 인자에 의해 표시된, 조작된 것으로 보일 수 있다. 표시가 최저 등급을 소유한 것으로 고려된 표시를 발견하는 대신에 제2 가중 인자를 고려했음을 주목해야 하며, 제2 가중 인자는 다른 두 개의 가중 인자를 다시 조작할 것이나, 제3 표시에 대한 최저 등급의 최종 중요성 등급을 생성하는 방식으로 수행될 것이다.
블록(350)에서, 처리 논리는 하나 이상의 고려 중인 표시 각각에 대한 최종 중요성 등급을 확인할 수 있다. 블록(355)에서, 처리 논리는 하나 이상의 고려 중인 표시의 최종 중요성 등급에 대해 서로 고려할 수 있다. 상기 예의 계속으로, 처리 논리는 서로에 대해 3개의 최종 중요성 등급 - 제1 표시에 대해 7개, 제2 표시에 대해 1개, 그리고 제3 표시에 대해 정점 등급 -을 고려할 수 있다. 그렇게 함으로써, 처리 논리는 제3 표시가 가장 높은 등급이며, 제1 표시가 2번째로 가장 높은 등급이며, 그리고 제2 표시가 가장 낮은 등급으로 결론지을 수 있다.
블록(360)에서, 처리 논리는 리스캔(rescan) 순서 및/또는 치과의사 관심 순서를 만들어낼 때 최종 중요성 등급을 사용할 수 있다. 처리 논리는 하나 이상의 표시(예를 들어, 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 표시와 같은 스캔 지원에 관한 표시)에 대한 리스캔 순서를 제안할 때, 및/또는 하나 이상의 표시(진단 지원에 관한 표시 및/또는 이물질 인식 지원에 관한 표시)에 대한 치과의사 관심 순서를 제안할 때 표시에 대한 중요성 등급을 사용할 수 있다. 그러한 리스캔 순서 및 그러한 치과의사 관심 순서를 만들어낼 때, 처리 논리는 이들 표시가 리스캔 순서 또는 치과의사 관심 순서로부터 제외되도록 하나 이상의 표시를 억제할 수 있거나 그러지 않을 수 있다. 하나의 예시로서, 처리 논리는 특정 값(예를 들어, 사용자에 의해 및/또는 구성 중에 규정된 값)보다 더 낮은 등급을 갖는 표시를 억제할 수 있다. 다른 예시로서, 처리 논리는 최저 등급을 갖는 표시를 억제할 수 있다. 그러한 억제는 (예를 들어, 미래 절차 - 이를테면, 치관 또는 지지대 정렬 장치의 적용을 위한 준비에 관한) 임상적 중요성을 결여한 처리 논리에 의해 결정된 표시를 제거하는 역할을 할 수 있다. 예시로서, 억제된 표시는 (예를 들어, 외삽법 및/또는 일반적인 데이터 필링의 사용을 통해서)보상이 수행될 수 있는 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터를 포함할 수 있다. 처리 논리는 - 억제되지 않은 이들 표시를 위해서 -표시의 키잉을 통해서(예를 들어, 색깔, 심볼, 아이콘, 크기, 텍스트, 및/또는 숫자 키잉을 통해서) 중요성 등급을 전달할 수 있다.
그 후, 블록(365)에서 처리 논리는 치아 및/또는 잇몸의 묘사와 연관하여, 리스캔 순서 및/또는 치과의사 관심 순서에서 그의 위치를 각각의 표시를 위해 전달하는 하나 이상의 키잉 표시(예를 들어, 플래그)를 제공할 수 있다. 처리 논리는 환자의 치아 및/또는 잇몸의 묘사(예를 들어, 3D 이미지 또는 가상 3D 모델)의 특정 부분을 각각 가리키고 그러한 구강 부분에 대한 수치적 순서-방식 위치(order wise location)를 통해 전달되는 숫자들을 포함하는 플래그를 포함할 수 있다.
예시로서, 리스캔 순서에 포함하기 위해 처리 논리에 의해 선택될 수 있는 스캔 지원에 관한 4개의 표시 - 치아 15 및 16(ISO 3950 개념)에 대응하는 표시, 치아 32(ISO 3950 개념)의 잇몸에 대응하는 표시, 치아 18 및 17(ISO 3950 개념)에 대응하는 표시, 및 치아 44(ISO 3950 개념)에 대응하는 표시 -가 있다고 추정한다. 그 후에, 치아 18 및 17에 대응하는 표시가 최저 등급을 가지며, 처리 논리가 이러한 표시를 억제하며, 그에 의해서 이를 리스캔 순서로부터 제거한다고 추정한다. 치아 32의 잇몸에 대응하는 표시가 나머지 3개 중 가장 높은 등급을 가지고 제1 리스캔 순서이며, 치아 15 및 16에 대응하는 표시가 나머지 3개 중 두 번째로 가장 높은 중요성 등급을 가지고 제2 리스캔 순서이며, 치아 44에 대응하는 표시가 나머지 3개 중 가장 낮은 중요성 등급을 가지고 제3 리스캔 순서가 되도록 3개의 나머지 표시에 대한 리스캔 순서를 추가로 추정한다. 처리 논리에 의한 플래그의 제공으로 치아 32의 잇몸에 대응하는 표시는 "1"로 플래그 표시되고, 치아 15 및 16에 대응하는 표시는 "2"로 플래그 표시되고, 치아 48에 대응하는 표시는 "3"으로 플래그 표시될 수 있다.
다른 예시로서, 진단 지원에 관해 3개의 표시 - 치아 11 및 21(ISO 3950 개념)의 파손에 대응하는 표시, 교합 관계에 대응하는 표시, 및 치아 27(ISO 3950 개념)의 기저부에서 잇몸 함몰에 대응하는 표시 -가 있다고 추정한다. 치과의사의 관심 순서는 교합 관계에 대응하는 표시가 3개 중 가장 중요성 등급을 가지고 제1 치과의사 관심 순서이며, 파손에 대응하는 표시가 3개 중 두 번째로 가장 중요성 등급을 가지고 제2 치과의사 관심 순서이며, 잇몸 함몰에 대응하는 표시가 3개 중 가장 낮은 중요성 등급을 가지고 제3 치과의사 관심 순서임을 추가로 추정한다. 처리 논리에 의한 플래그의 제공으로 교합 관계에 대응하는 표시는 "1"로 플래그 표시되고, 파손에 대응하는 표시는 "2"로 플래그 표시되고, 잇몸 함몰에 대응하는 표시는 "3"으로 플래그 표시될 수 있다.
추가의 예시로서, 이물질 인식 지원에 관해 2개의 표시 - 치아 16(ISO 3950 개념)의 필링에 대응하는 표시 및 치아 35 내지 37(ISO 3950 개념)의 예상된 해부학적 위치에 있는 브릿지에 대응하는 표시 -가 있다고 추정한다. 치과의사의 관심 순서는 필링에 대응하는 표시가 2개 중 가장 중요성 등급을 가지고 제1 치과의사 관심 순서이며, 브릿지에 대응하는 표시가 2개 중 더 낮은 중요성 등급을 가지고 제2 치과의사 관심 순서임을 추가로 추정한다. 처리 논리에 의한 플래그의 제공으로 필링에 대응하는 표시는 "1"로 플래그 표시되고, 브릿지에 대응하는 표시는 "2"로 플래그 표시될 수 있다.
도 3c는 본 발명의 예에 따라서, 구강내 관심 구역에 대한 표시를 제공할 때 3D 구강내 이미지를 사용하는 방법(370)을 위한 흐름도를 예시한다. 본 발명의 위에서 논의된 바와 같이, 처리 논리는 스캔 지원, 진단 지원, 및/또는 이물질 인식 지원에 관한 표시를 제공할 수 있다. 또한 본 발명의 위에서 논의된 바와 같이, 처리 논리는 사용자의(예를 들어, 치과의사의) 스캐너 어플리케이션 도중에, 사용자의 스캐너 어플리케이션의 이후에, 및/또는 구강내 가상 3D 모델의 구성 이전 및/또는 그 구성 없이 그러한 표시를 제공할 수 있다. 본 발명의 위에서 추가로 논의된 바와 같이, 그러한 표시를 만들어낼 때 처리 논리는 구강내 스캔 데이터(예를 들어, 3D 구강내 이미지, 이를테면 3D 이미지 점 군으로서 스캐너에 의해 제공되는 3D 구강내 이미지) 및/또는 구강내 가상 3D 모델을 분석할 수 있다.
방법(370)의 블록(372)에서, 처리 논리는 후보 구강내 관심 구역을 생성하도록 하나 이상의 제1 3D 구강내 이미지를 분석할 수 있다. 처리 논리는 AOI 형성에 관해 본 발명의 위에서 논의된 대로 그러한 분석을 수행할 수 있으나, 실제 구강내 관심 구역보다는 오히려 후보 구강내 관심 구역을 구성하기 위한 분석 결과를 고려할 수 있다. 처리 논리는 후보 구강내 관심 구역에 대응하는 하나 이상의 포인트(하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀 그룹)를 식별할 수 있다.
블록(374)에서, 처리 논리는 후보 구강내 관심 구역과 관련될 수 있는 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지를 식별할 수 있다. 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지는 제1 하나 이상의 3D 구강내 이미지와 구강 내에서 가까운 것 및/또는 제1 하나 이상의 3D 구강내 이미지와 관련된 기하학적 관계를 공유하는 것일 수 있다. 처리 논리는 3D 구강내 이미지와 연관하여 스캐너에 의해 제공된 구강내 위치 정보를 고려함으로써 그러한 구강내 근접도를 결정할 수 있다. 스캐너는 통합된 가속도계 및/또는 다른 위치선정 하드웨어를 통해서 그러한 정보를 생성할 수 있다. 처리 논리는 공통의 표면 특징(예를 들어, 공통 피크 및/또는 골 표면 특징)을 식별함으로써 그러한 공유된 기하학적 관계를 결정할 수 있다.
블록(376)에서, 처리 논리는 함께 취한 하나 이상의 제1 3D 구강내 이미지 및 제2 3D 구강내 이미지에 관한 분석을 수행할 수 있다. 그렇게 함으로써, 처리 논리는 하나 이상의 제1 3D 구강내 이미지를 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지와 정렬시킬 수 있거나 그렇지 않을 수 있다(예를 들어, 처리 논리는 제1 하나 이상의 3D 구강내 이미지에 대응하는 하나 이상의 점 군을 제2 하나 이상의 3D 구강내 이미지에 대응하는 하나 이상의 점 군과 정렬시킬 수 있다).
블록(378)에서, 처리 논리는 함께 취한 제1 3D 구강내 이미지 및 제2 3D 구강내 이미지가 후보 구강내 관심 구역과의 일치, 불일치, 또는 부분 일치하는지를 결정할 수 있다. 예로서, 후보 표시가 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터에 관한 스캔 지원 표시로 간주한다고 추정한다. 그러한 함께-취해진 분석이 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터를 발견하지 못하는 경우에, 불일치가 발생할 수 있다. 예시로서, 그러한 것은 후보 표시에 대한 손실 스캔 데이터에 대응하는 하나 이상의 포인트(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀의 그룹)의 모두가 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되는 경우에 발생할 수 있다.
그러한 함께-취해진 분석이 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터를 여전히 발견하나 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터의 취지가 변화하는(예를 들어, 지금-발견된 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터가 더 큰 크기이고, 더 작은 크기이고, 상이한 위치이고, 및/또는 상이한 형태인) 경우에, 부분 일치가 발생할 수 있다. 예시로서, 그러한 것은 후보 표시에 대한 손실 스캔 데이터에 대응하는 몇몇 포인트(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀의 그룹)가 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되는 반면에, 그러한 손실 스캔 데이터 포인트의 다른 것이 더 작은 양의 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터가 발견되도록 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되지 않는 경우에 발생할 수 있다.
그러한 함께-취해진 분석이 동일한 취지의(예를 들어, 동일한 양의) 손실 및/또는 결함 있는 스캔 데이터를 발견하는 경우에, 일치가 발생할 수 있다. 예시로서, 그러한 것은 후보 표시에 대한 손실 스캔 데이터에 대응하는 포인트(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀의 그룹)의 어느 것도 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되지 않는 경우에 발생할 수 있다.
다른 예로서, 후보 표시가 카리에스에 관한 진단 지원 표시로 간주한다고 추정한다. 그러한 함께-취해진 분석이 더 이상 카리에스를 발견하지 못하는 경우에 불일치가 발생할 수 있다. 예시로서, 그러한 것은 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지를 추가로 고려 - 이를테면 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되는 하나 이상의 포인트(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀 그룹)를 추가로 고려 -하는 것에 의해서 카리에스가 더 이상 발견되지 않는 개선된 구강내 유리한 포인트를 생성하는 경우에 발생할 수 있다.
그러한 함께-취해진 분석이 여전히 카리에스를 발견하지만 발견된 카리에스의 취지가 변경되는 (예를 들어, 지금-발견된 카리에스가 더 작고, 더 크고, 상이한 위치에 있고, 및/또는 상이한 형태를 가지는)경우에, 부분 일치가 발생할 수 있다. 예시로서, 그러한 것은 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지를 추가로 고려 - 이를테면 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되는 하나 이상의 포인트(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀 그룹)를 추가로 고려 -하는 것에 의해서 발견된 카리에스가 크기 및/또는 구강내 위치가 상이한 개선된 구강내 유리한 포인트를 생성하는 경우에 발생할 수 있다.
그러한 함께-취해진 분석이 후보 표시 일치와 연관되어 발견되는 것과 동일한 취지의 카리에스를 발견하는 경우에 일치가 발생할 수 있다. 예시로서, 그러한 것은 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지를 추가로 고려 - 이를테면 하나 이상의 제2 3D 구강내 이미지에 의해 제공되는 하나 이상의 포인트(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀 그룹)를 추가로 고려 -하는 것에 의해서 발견된 카리에스가 크기 및/또는 구강내 위치의 상이함을 유발하는 방식으로 개선된 구강내 유리한 포인트를 생성하지 못하는 경우에 발생할 수 있다.
처리 논리가 일치를 발견하지 못하는 경우에, 처리 논리는 후보 AOI를 본 발명의 위에서 논의된 종류의 표시로 추진하고 본 발명의 위에서 논의된 바와 같이 이를 사용(AOI의 표시를 플래그의 형태로 사용자에게 제공)할 수 있다. 처리 논리가 부분 일치를 발견하는 경우에, 처리 논리는 위에서 논의된 상이한 취지에 대응하는 AOI(예를 들어, 더 작은 양의 손실 데이터를 반영하는 AOI 또는 상이한 형태의 카리에스를 반영하는 AOI)를 생성하고 본 발명의 위에서 논의한 대로 이를 사용할 수 있다. 처리 논리가 불일치를 발견하는 경우에, 처리 논리는 후보 AOI를 거절할 수 있다.
일치가 있는 경우에 처리 논리는 처리 논리가 후보 표시를 완전한 비-후보 표시로 추진하며 위에서 논의된 대로 추진된 표시를 사용하는 블록(380)으로 진행할 수 있다. 부분 일치가 있는 경우에 처리 논리는 처리 논리가 부분 일치의 취지에 대응하는 표시를 생성하고 위에서 논의된 대로 그 표시를 사용하는 블록(382)으로 진행할 수 있다. 불일치가 있는 경우에 처리 논리는 처리 논리가 후보 표시를 거절하는 블록(384)으로 진행할 수 있다.
이전에 논의된 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 다수의 상이한 유형의 데이터 및/또는 묘사를 포함할 수 있다. 상이한 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터 및 그의 사용에 대한 몇몇 예가 이제 논의된다.
통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 그의 대응하는 식별 및/또는 그의 명확한 레벨 표시와 함께, 잇몸 선, 교합, 및/또는 교합선을 포함할 수 있다. 불명확한 잇몸선 및/또는 불명확한 환자 교합에 관한 표시는 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델이 명확함을 소유하는 통합 및/또는 교육학적 데이터에 에 의해 표시되는 잇몸 선 또는 교합으로부터 불명확한 이미지(예를 들어, 편차, 불명확함을 암시하는 방식)인 잇몸 선 또는 교합을 포함한다는 것을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 처리 논리를 포함할 수 있다.
통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 그의 대응하는 식별과 함께, 한계선, 치아 스텀프(stump), 및/또는 축적물(예를 들어, 혈액 및/또는 침 축적물)에 대한 묘사를 추가로 포함할 수 있다. 불명확한 한계선에 관한 표시는 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델이 한계선(예를 들어, 보철 치관을 수용할 치아 스텀프의 상부 부분)을 구성할 것을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 처리 논리를 포함할 수 있다. 추가로 또한 대안으로, 처리 논리는 가장자리 상의 혈액, 침, 및/또는 유사 축적물의 증가를 암시하는 한계선 변화를 검출하기 위해서 고려 중인 환자 스캔 데이터 및/또는 환자의 하나 이상의 가상 3D 모델의 한계선을 초기-방문 및/또는 치과 기록 데이터의 한계선과 비교할 수 있다. 처리 논리는 그러한 한계선의 근처에서 나타나는 그러한 축적물의 예를 위치시키기 위해서, 그리고 불명확한 한계선을 구성하는 그러한 예의 결론을 내리기 위해서 발견된 혈액, 침, 및/또는 유사 축적물과 함께 발견된 한계선을 고려할 수 있다.
통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 그의 대응하는 식별과 함께, 앞니 에지 및/또는 이중의 앞니 에지에 대한 묘사를 포함할 수 있다. 이중의 앞니 에지 표면 상충에 관한 표시는 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델이 하나 이상의 앞니 에지를 포함한다는 것을 인식하기 위해서, 그리고 추가로, 적절한 앞니 에지인 것으로 통합 및/또는 교육학적 데이터에 의해 표시되는 앞니 에지로부터 이중의 앞니 에지임을 암시하는 방식으로 그러한 앞니 에지가 벗어났다는 결론을 짓기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 처리 논리를 포함할 수 있다.
통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 그의 대응하는 식별과 함께, 치아 폐색 접촉 및/또는 교합 관계의 묘사를 포함할 수 있다. 치아 폐색 접촉 및/또는 교합 관계에 관한 표시는 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델이 치아 폐색 접촉 및/또는 교합 관계를 구성한다는 것을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 처리 논리를 포함할 수 있다. 처리 논리는 하나 이상의 치료 목표(예를 들어, 하나 이상의 표시된 치아에 관한 바람직한 정도의 폐색 및/또는 바람직한 교합 관계)에 추가로 접근할 수 있다. 그러한 목표는 치과의사에 의해(예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해서) 제공되고/되거나 접근 가능한 데이터 저장소로부터 검색될 수 있다. 처리 논리는 그 후에, 치아 폐색 접촉 및/또는 교합 관계에 대한 (아무 가치가 없을 수 있는)변화의 정도를 검출하기 위해서 고려 중인 환자 스캔 데이터 및/또는 환자의 하나 이상의 가상 3D 모델에 대한 치아 폐색 접촉 및/또는 교합 관계를 초기-방문 및/또는 치과 기록 데이터의 치아 폐색 접촉 및/또는 교합 관계와 비교할 수 있다. 처리 논리는 그 후에, 결정된 변화를 치료 목표와 비교하고 그 변화가 치료 목표의 만족을 유발하는지, 또는 그 변화가 목표에 접근했거나 목표에서 벗어났는지를 확인할 수 있다. 그 표시는 그 변화가 치료 목표에 접근했거나, 벗어났거나, 만족했는지, 또는 치료 목표에 대한 결과치에 변화가 있는지, 그렇지 않은지에 관한 통보를 포함할 수 있다.
하나의 예시로서, 치아 폐색 접촉에 관한 전술한 내용은 치과의사가 치아 폐색 접촉 치료 목표를 처리 논리에 나타내고, 처리 논리가 환자의 시작 폐색 접촉 상태를 묘사하는 스캔 데이터를 수용하고, 그러한 폐색 접촉 상태를 잠재적으로 변경하는 역할을 하는 치과 절차를 수행하고, 그리고 처리 논리가 후-절차 폐색 접촉 상태를 묘사하는 스캔 데이터를 수용하는 상황에 대응할 수 있다. 위에서 논의된 것의 맥락에서의 처리를 통해서, 치과의사는 그의 절차가 치료 목표를 만족했는지, 치료 목표 쪽으로 진척을 유발했는지, 치료 목표로부터 벗어남을 유발했는지, 또는 치료 목표에 대해 결과치에 변화가 없는지에 관한 표시를 수용할 수 있다.
다른 예시로서, 교합 관계에 관한 전술한 내용은 치과의사가 교합 관계 치료 목표를 처리 논리에 나타내고, 처리 논리가 환자의 시작 교합 관계 상태를 묘사하는 스캔 데이터를 수용하고, 지지대 정렬 장치를 환자에게 적용하고, 그리고 최근 데이터로 환자를 복귀시켰는지의 상황에 대응할 수 있다. 그 후에, 최근 데이터에서 치과의사는 처리 논리가 후-장치-적용(the post-device-application) 교합 관계 상태를 묘사하는 스캔 데이터를 수용하게 한다. 위에서 논의된 것의 맥락에서의 처리를 통해서, 치과의사는 그의 장치 적용이 치료 목표의 만족을 유발했는지, 치료 목표 쪽으로 진척을 유발했는지, 치료 목표로부터 벗어남을 유발했는지, 또는 치료 목표에 대해 결과치에 변화가 없는지에 관한 표시를 수용할 수 있다.
통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 그의 대응하는 식별과 함께, 치아 파손, 치아 마모, 잇몸 부어오름, 잇몸 함몰, 및/또는 카리에스에 대한 묘사를 포함할 수 있다. 치아 파손, 치아 마모, 잇몸 부어오름, 잇몸 함몰, 및/또는 카리에스에 관한 표시는 환자 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델이 치아 파손, 치아 마모, 잇몸 부어오름, 잇몸 함몰, 및/또는 카리에스를 구성한다는 것을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 처리 논리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 처리 논리는 구강내 이미지 및/또는 가상 3D 모델 내의 치아 및/또는 잇몸을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용할 수 있다. 처리 논리는 그 후에, 치아 파손, 치아 마모, 잇몸 부어오름, 잇몸 함몰, 및/또는 카리에스를 나타내는 변화를 검출하기 위해서 구강내 이미지 및/또는 가상 3D 모델의 치아 및/또는 잇몸을 초기 구강내 이미지, 가상 3D 모델 및/또는 치과 기록 데이터의 치아 및/또는 잇몸과 비교할 수 있다. 그러한 검출의 수행시에, 처리 논리는 (예를 들어, 그 변화가 들쭉날쭉한 에지를 소유하는 경우에 발견된 변화가 치아 파손을 나타내는 것임을 고려하여)이미지 분석을 수행하거나 그렇지 않을 수 있고/있거나 (예를 들어, 그 변화가 파손을 구성하는 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터에 의해 나타난 하나 이상의 아이템과 일치하는 경우에 발견된 변화가 치아 파손을 나타내는 것임을 고려하여)환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 살피거나 그렇지 않을 수 있다.
치아 파손 및/또는 카리에스에 관한 표시는 직접적인 분석을 수행하는 처리 논리를 포함할 수 있다. 처리 논리는 환자 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 가상 3D 모델이 치아를 구성하는 구역을 포함한다는 것을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 추가로 또는 대안으로 사용할 수 있다. 처리 논리는 하나 이상의 들쭉날쭉한 에지를 소유하는 하나 이상의 그러한 치아를 (예를 들어, 에지 인식을 통해서)결정할 수 있다. 처리 논리는 그러한 들쭉날쭉한 에지를 치아 파손을 나타내는 것으로 고려할 수 있다. 처리 논리는 점 및/또는 빈틈을 소유하는 하나 이상의 그러한 치아를 (예를 들어, 형상 인식을 통해서)결정할 수 있다. 처리 논리는 점 및/또는 빈틈을 카리에스를 나타내는 것으로 고려할 수 있다.
처리 논리에 의해 제공되는 이물질 인식 지원에 관한 표시는 필링, 임플란트, 및/또는 브릿지에 관한 표시를 포함할 수 있다. 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터는 그의 대응하는 식별과 함께 필링, 임플란트, 및/또는 브릿지에 대한 묘사를 포함할 수 있다. 필링, 임플란트, 및/또는 브릿지에 관한 표시는 필링, 임플란트, 및/또는 브릿지를 구성하는 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델을 인식하기 위해서 통합 환자 데이터 및/또는 교육학적 환자 데이터를 사용하는 처리 논리를 포함할 수 있다. 필링, 임플란트, 및/또는 브릿지에 관한 표시는 고려 중인 환자 스캔 데이터 및/또는 환자의 하나 이상의 가상 3D 모델을 앞선 환자 방문 데이터, 환자의 치과 기록, 및/또는 이전부터 미래 환자 방문까지의 환자에 대한 데이터와 비교하는 처리 논리를 포함할 수 있다. 처리 논리는 고려 중인 환자 스캔 데이터 및/또는 환자의 하나 이상의 가상 3D 모델에서 나타나지만, 앞선 환자 방문 데이터, 환자의 치과 기록, 및/또는 이전부터 미래 환자 방문까지의 환자에 대한 데이터에서는 나타나지 않는 물체를 잠재적인 이물질로 고려할 수 있다. 그러한 기능은 예를 들어, 환자의 입에서 나오는 새로운 물체가 자연스럽게 발생하는 것보다 오히려 이물질일 확실한 가능성을 갖는다는 관점으로부터 실시될 수 있다. 처리 논리는 처리 논리에 의해 식별된 물체가 이물질임에 대한 일치 및/또는 불일치를 갖는 그러한 표시에 대해 치과의사가 (예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해서)반응할 수 있게 한다.
도 4a는 구강내 스캔 세션 중에 치열궁(400)의 전형적인 스캔 부분을 예시한다. 치열궁(400)은 잇몸(404) 및/또는 다수의 치아(410, 420)를 포함한다. 다수의 구강내 이미지(425, 430, 435, 440)는 환자의 치아 부위에서 취한 것이다. 각각의 구강내 이미지(425 내지 440)는 이미지화될 치아 표면으로부터 특정 거리를 갖는 구강내 스캐너에 의해 발생된 것일 수 있다. 특정 거리에서, 구강내 이미지(425 내지 440)는 특정 스캔 구역 및 스캔 깊이를 가진다. 스캔 구역의 형상과 크기는 일반적으로, 스캐너에 의존할 것이며 여기서는 직사각형에 의해 표시된다. 각각의 이미지는 그 자신의 기준 좌표계와 원점을 가질 수 있다. 각각의 구강내 이미지는 특정 위치(스캐닝 스테이션)에서 스캐너에 의해서 발생될 수 있다. 스캐닝 스테이션의 위치와 방위는 구강내 이미지들이 함께 전체 목표 지역을 적절히 커버하도록 선택될 수 있다. 바람직하게, 스캐닝 스테이션은 도시된 바와 같이 구강내 이미지(425 내지 440)들 사이에서 중첩되도록 선택된다. 통상적으로, 선택된 스캐닝 스테이션은 사용된 스캐너의 캡쳐 특징에 따라서, 동일한 목표 구역에 대해 상이한 스캐너가 사용될 때 상이할 것이다. 따라서, 각각의 스캔에 의해 더 큰(예를 들어, 더 큰 시야를 갖는) 치아 구역을 스캐닝할 수 있는 스캐너는 단지, 상대적으로 더 작은 치아 표면에 대한 3D 데이터를 캡쳐할 수 있는 스캐너보다 더 적은 스캐닝 스테이션을 사용할 것이다. 유사하게, 직사각형 스캐닝 그리드(grid)를 갖는(그리고 따라서 대응하는 직사각형 형태로 투영된 스캐닝 구역을 갖는) 스캐너를 위한 스캐닝 스테이션의 수와 배치는 통상적으로, (각각, 대응하는 원형 또는 삼각형 형태로 투영된 스캐닝 구역을 제공할)원형 또는 삼각형 스캐닝 그리드를 갖는 스캐너를 위한 것들과 상이할 것이다.
구강내 관심 구역(448 및 447)은 본 발명의 위에서 논의된 대로 계산되었다. 예시된 실시예에서, 구강내 관심 구역(447, 448)은 이미지 데이터가 결핍된 환자의 치아 부위의 일부분을 나타낸다.
도 4b는 치열궁(400)의 업데이트인 치열궁(402)의 스캔된 부분을 예시한다. 추가의 구강내 이미지(458, 459)는 구강내 관심 구역(447, 448)에 대응하는 이미지 데이터를 제공하도록 취해졌다. 따라서, 구강내 관심 구역(447, 448)은 더 이상 치열궁(402)에 도시되지 않는다. 추가의 구강내 이미지(460, 462, 464, 466)가 또한 발생되었다. 이들 추가의 구강내 이미지(460 내지 466)는 치아(450, 452, 454, 456)를 드러낸다. 새로운 구강내 관심 구역(470, 472)이 또한, 추가의 구강내 이미지(460 내지 466)에 기초하여 결정된다. 치과의사는 구강내 관심 구역(470, 472)을 분석하고 완전한 치열궁을 위한 데이터를 제공하기 위해서 또 다른 구강내 이미지를 발생할 수 있다.
도 5a는 관심 구역을 도시하는 치열궁(500)의 전형적인 이미지를 예시한다. 치열궁(500)의 이미지는 가상 3D 모델의 발생 이전에 하나 이상의 구강내 스캔으로부터 구성될 수 있다. 대안으로, 치열궁(500)의 이미지는 치열궁의 물리적 모델의 하나 이상의 스캔으로부터 구성될 수 있다. 치열궁(500)의 이미지는 잇몸(509) 및 다수의 치아(505 내지 508)를 포함한다. 다수의 관심 구역(509, 515, 525)이 또한, 치열궁(500)의 이미지에 도시되어 있다. 이들 관심 구역(509, 515, 525)은 임상적으로 중요한 기준을 만족하는 손실 스캔 데이터를 나타낸다.
도 5b는 관심 구역 및 관심 구역을 가리키는 표시를 도시하는 치열궁(550)의 전형적인 이미지를 예시한다. 치열궁(550)의 이미지는 하나 이상의 구강내 스캔으로 구성될 수 있다. 대안으로, 치열궁(550)의 이미지는 치열궁의 물리적 모델의 하나 이상의 스캔으로부터 구성될 수 있다. 치열궁(550)의 이미지는 잇몸 및 다수의 치아를 포함한다. 다수의 관심 구역(562, 564, 566, 568, 570, 572)이 또한, 치열궁(550)의 이미지에 도시되어 있다. 이들 관심 구역(562, 564, 566, 568, 570, 572)은 임상적으로 중요한 기준을 만족하는 손실 스캔 데이터(예를 들어, 임계 크기보다 더 큰 구강내 관심 구역 또는 기하학적 기준을 위반한 하나 이상의 치수를 갖는)를 나타낸다. 그러나, 몇몇 관심 구역(562, 570)은 치열궁(550)의 전형적인 이미지에서 대체로 가려져 있다. 추가로, 완전히 가려진 다른 관심 구역도 있다. 치과 의사가 그러한 관심 구역을 인식할 수 있게 보장하기 위해서, 플래그와 같은 표시기가 각각의 관심 구역에 대해 제시된다. 예를 들어, 치열궁(550)의 이미지는 플래그(552 내지 559)를 포함한다. 이들 플래그는 치과 의사에게 현재 뷰와 무관하게 다루어져야 할 관심 구역에 대한 주의를 환기시킨다.
도 5c는 관심 구역 및 관심 구역을 가리키는 표시를 도시하는 치열궁(575)의 다른 전형적인 이미지를 예시한다. 치열궁(575)의 이미지는 하나 이상의 구강내 스캔으로 구성될 수 있다. 대안으로, 치열궁(575)의 이미지는 치열궁의 물리적 모델의 하나 이상의 스캔으로부터 구성될 수 있다. 치열궁(575)의 이미지는 잇몸 및 다수의 치아를 포함한다. 다수의 관심 구역(576 내지 584)이 또한, 치열궁(575)의 이미지에 도시되어 있다. 이들 관심 구역(576 내지 584)은 제1 데이터에서 발생된 이미지 및/또는 가상 3D 모델 및/또는 제2 데이터에서 발생된 이미지 및/또는 가상 3D 모델 사이의 비교에 기초하여 식별되는 치아 마모를 나타낸다. 그러나, 몇몇 관심 구역(576, 578)은 치열궁(575)의 전형적인 이미지에서 대체로 가려져 있다. 치과 의사가 그러한 관심 구역을 인식할 수 있게 보장하기 위해서, 플래그와 같은 표시기가 각각의 관심 구역에 대해 제시된다. 예를 들어, 치열궁(575)의 이미지는 플래그(586 내지 594)를 포함한다. 이들 플래그는 치과 의사에게 현재 뷰와 무관하게 다루어져야 할 관심 구역에 대한 주의를 환기시킨다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라서, 구강내 스캔 어플리케이션의(예를 들어, 도 1의 구강내 스캔 어플리케이션(108)의) 스크린 샷(600)을 예시한다. 스크린 샷(600)은 다양한 작업을 수행하기 위한 다수의 메뉴(602, 604, 606)를 도시한다. 메뉴(602)는 세팅 변경, 데이터 저장, 지원 요청, 수집된 구강내 이미지로부터 가상 3D 모델을 발생, 뷰 모드로의 전환 등과 같은 전체 작업을 수행하도록 선택될 수 있는 아이콘을 제공한다. 메뉴(604)는 스캔된 치아 부위(608)에 대한 뷰(607)를 조절하기 위한 아이콘을 제공한다. 메뉴(604)는 패닝(panning), 줌(zooming), 회전 등을 위한 아이콘을 포함할 수 있다. 스캔된 치아 부위(608)의 뷰(607)는 서로 등록 및/또는 정렬된 하나 이상의 이전의 구강내 이미지로 만들어지는 치열궁을 포함한다. 뷰(607)는 치열궁에 추가되는 최근 구강내 이미지(610)의 표시를 더 포함한다.
치열궁은 불완전한 스캔 데이터에 기초한 다수의 공동(void)을 포함한다. 그러한 공동은 플래그(612 내지 624)에 의해 호출되는 구강내 관심 구역의 일종이다. 메뉴(606)는 사용자가 다음 스캔을 진행하고, 최후 스캔을 다시하고, 세그먼트를 리스캔하는 것 등을 할 수 있게 하는 스캐닝 명령어를 포함한다. 사용자는 플래그(612 내지 624)에 의해 호출되는 공동을 채울 수 있는 스캔 데이터를 제공하기 위해서 하나 이상의 세그먼트를 리스캔할 수 있다. 이는 구강내 이미지에 기초하여 발생된 최종 가상 3D 모델이 고품질임을 보장할 수 있게 한다.
도 7은 기계가 본 발명에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법론을 수행할 수 있게 하기 위해서 명령어 세트들이 내부에서 실행되는 컴퓨팅 장치(700)의 전형적인 형태로 기계의 개략도를 예시한다. 대안적인 실시예에서, 기계는 근거리 통신망(LAN), 인트라넷, 엑스트라넷, 또는 인터넷으로 다른 기계에 연결(예를 들어, 네트워크화)될 수 있다. 기계는 클라이언트-서버 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 기계의 자격으로서, 또는 피어-투-피어(peer-to-peer)(또는 분산) 네트워크 환경에서 피어 기계로서 작동할 수 있다. 기계는 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 셋-톱 박스(STB), 개인용 디지털 보조장치(PDA), 셀룰러 전화기, 웹 어플리케이션, 서버, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브릿지, 또는 그러한 기계에 의해 취해질 수 있는 행위를 구체화하는 명령어 세트를 (순차적으로 또는 그와는 달리)실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다. 또한, 단지 하나의 기계가 예시되었지만, 용어 "기계(machine)"는 또한, 본 발명에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법론을 수행하기 위한 하나의(또는 다수의) 명령어 세트를 개별적으로 조합적으로 실행하는 임의의 기계(예를 들어, 컴퓨터) 집단을 포함하는 것을 고려해야 한다.
전형적인 컴퓨팅 장치(700)는 버스(bus)(708)를 통해서 서로 통신하는, 처리 장치(702), 주 메모리(704)(예를 들어, 판독 전용 메모리(ROM)), 플래시 메모리, 싱크로너스 DRAM(SDRAM) 등과 같은 다이나믹 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 메모리(706)(예를 들어, 플래시 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 등), 및 이차 메모리(예를 들어, 데이터 저장 장치(728))를 포함한다.
처리 장치(702)는 마이크로프로세서, 중앙 처리 유닛 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세서를 나타낸다. 더 구체적으로, 처리 장치(702)는 복합 명령어 세트 컴퓨팅(CISC) 마이크로프로세서, 최소 명령어 세트 컴퓨팅(RISC) 마이크로프로세서, 훨씬 긴 명령어(VLIW) 마이크로프로세서, 다른 명령어 세트를 실행하는 프로세서, 또는 명령어 세트의 조합을 실행하는 프로세서일 수 있다. 처리 장치(702)는 또한, 주문형 반도체(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 처리 장치일 수 있다. 처리 장치(702)는 본 발명에서 논의된 작업 및 단계를 수행하기 위한 처리 논리(명령어(726))를 실행하도록 구성된다.
컴퓨팅 장치(700)는 네트워크(764)와 통신하기 위한 네트워크 인터페이스 장치(722)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(700)는 또한, 비디오 디스플레이 유닛(710)(예를 들어, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선관(CRT)), 영숫자 입력 장치(712)(예를 들어, 키보드), 커서 제어 장치(714)(예를 들어, 마우스), 및 신호 발생 장치(720)(예를 들어, 스피커)를 포함할 수 있다.
데이터 저장 장치(728)는 본 발명에서 설명된 임의의 하나 이상의 방법론 또는 기능을 구현하는 하나 이상의 명령어(726) 세트가 저장되는 기계-판독 가능한 저장 매체(724)(또는 더 구체적으로 영구적 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체)를 포함할 수 있다. 영구적 저장 매체는 반송파 이외의 저장 매체를 지칭한다. 명령어(726)는 또한, 컴퓨터 장치(700), 주 메모리(704) 및 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체를 또한 구성하는 처리 장치(702)에 의한 그의 실행 중에 주 메모리(704) 내부 및/또는 처리 장치(702) 내부에 완전히 또는 적어도 부분적으로 남아 있을 수 있다.
컴퓨터-판독 가능한 저장 매체(724)는 도 1의 유사하게 명명된 구성요소에 대응할 수 있는 구강내 스캔 어플리케이션(750)을 저장하는데 또한 사용될 수 있다. 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체(724)는 구강내 스캔 어플리케이션(750)을 위한 방법을 포함하는 소프트웨어 라이브러리를 또한 저장할 수 있다. 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체(724)가 단일 매체인 것으로 전형적인 실시예에 도시되었지만, 용어 "컴퓨터-판독 가능한 저장 매체(computer-readable storage medium)"는 하나 이상의 명령어 세트를 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 집중식 또는 분산식 데이터베이스, 및/또는 관련 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 고려해야 한다. 용어 "컴퓨터-판독 가능한 저장 매체(computer-readable storage medium)"는 또한, 기계에 의한 실행을 위한 명령어 세트를 저장 또는 인코딩할 수 있고 기계가 본 발명의 임의의 하나 이상의 방법론을 수행하게 하는 반송파 이외의 임의의 매체를 포함하는 것으로 고려해야 한다. 용어 "컴퓨터-판독 가능한 저장 매체(computer-readable storage medium)"는 따라서, 이에 한정되지 않지만, 솔리드-스테이트 메모리(solid-state memory), 그리고 광학 매체 및 자기 매체를 포함하는 것으로 고려해야 한다.
위의 설명은 예시적인 것이며 제한적인 것이 아니라고 이해해야 한다. 많은 다른 실시예가 위의 설명의 숙독 및 이해로 자명해질 것이다. 본 발명의 실시예가 특정한 전형적인 실시예를 참조하여 설명되었지만, 본 발명이 설명된 실시예에 제한되는 것이 아니고 첨부된 청구범위의 사상과 범주 내의 수정과 변경에 따라 실시될 수 있다는 것이 인정될 것이다. 따라서, 명세서와 도면은 제한적인 의미라기 보다는 예시적인 의미로 간주될 것이다. 그러므로, 본 발명의 범주는 그러한 청구범위에 부여된 것의 균등물의 전체 범주와 함께 첨부된 청구범위를 참조하여 결정되어야 한다.

Claims (21)

  1. 구강내 스캔 세션 중에 치아 부위에 대한 제1 구강내 이미지를 수용하는 단계;
    처리 장치에 의해서, 제1 구강내 이미지로부터 제1 후보 구강내 관심 구역을 식별하는 단계;
    구강내 스캔 세션 중에, 치아 부위에 대한 제2 구강내 이미지를 수용하는 단계;처리 장치에 의해서, 제1 구강내 이미지에 대한 제2 구강내 이미지의 비교에 기초하여 구강내 관심 구역으로서 제1 후보 구강내 관심 구역을 확인하는 단계; 및
    구강내 스캔 세션 중에, 구강내 관심 구역에 대한 표시를 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 제1 구강내 이미지에 대한 상기 제2 구강내 이미지의 비교는,
    상기 제1 후보 구강내 관심 구역의 기하학적 구조에 기초하여 상기 제1 후보 구강내 관심 구역이 임상학적 중요성을 가지는지를 결정하는 단계; 및
    상기 제1 후보 구강내 관심 구역이 임상학적 중요성을 가지는지를 결정하는 단계에 반응하여, 상기 구강내 관심 구역으로서 상기 제1 후보 구강내 관심 구역을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 구강내 관심 구역으로서 제1 후보 구강내 관심 구역을 확인하는 단계는,
    제1 구강내 이미지와 제2 구강내 이미지에 의해 공유된 기하학적 특징들에 기초하여 제1 구강내 이미지와 제2 구강내 이미지 사이의 정렬을 결정하는 단계; 및
    제2 구강내 이미지가 제1 후보 구강내 관심 구역에 대응하는 표면을 포함하지 않음을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    제1 구강내 이미지로부터 제2 후보 구강내 관심 구역을 식별하는 단계;
    제1 구강내 이미지에 대한 제2 구강내 이미지의 비교에 기초하여 제2 후보 구강내 관심 구역이 제2 구강내 이미지의 표면에 대응하는지에 대한 결정을 수행하는 단계; 및
    제2 후보 구강내 관심 구역이 상기 결정의 수행에 응답하여 추가의 구강내 관심 구역이 아니라는 결론을 짓는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 후보 구강내 관심 구역을 식별하는 단계는,
    기준을 만족하는 제1 구강내 이미지에서 복수의 복셀을 식별하는 단계;
    서로 가까이 있는 복수의 복셀의 하위 세트를 결정하는 단계; 및
    제1 후보 구강내 관심 구역을 포함하는 용적으로 복수의 복셀의 하위 세트를 그룹화하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 기준은 이미지 데이터의 결핍을 포함하며 상기 제1 후보 구강내 관심 구역은 제1 구강내 이미지에 공동(void)을 포함하는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    제1 구강내 이미지 또는 제2 구강내 이미지 중 적어도 하나에 있는 공동을 둘러싸는 기하학적 특징에 기초하여 공동을 위한 형상을 삽입하는 단계를 더 포함하며, 구강내 관심 구역의 표시는 공동의 형상을 포함하는 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    구강내 스캔 세션이 복수의 구강내 이미지에 기초하여 완료된 이후에 치아 부위에 대한 가상 모델을 컴퓨팅하는 단계를 더 포함하며, 복수의 구강내 이미지는 제1 구강내 이미지 및 제2 구강내 이미지를 포함하는 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    구강내 관심 구역에 대응하는 영역을 포함하는 새로운 구강내 이미지를 수용하는 단계;
    새로운 구강내 이미지와, 제1 구강내 이미지 또는 제2 구강내 이미지 중 적어도 하나 사이의 정렬을 결정하는 단계;
    구강내 관심 구역이 새로운 구강내 이미지에 있는 영역의 표면에 대응하는지를 결정하는 단계; 및
    구강내 관심 구역의 표시를 제거하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 구강내 관심 구역의 표시는 구강내 관심 구역을 가리키는 플래그를 포함하며, 상기 구강내 관심 구역은 치아 부위에 대한 하나 이상의 뷰에서 가려져 있으며, 상기 플래그는 하나 이상의 뷰에서 보이는 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    제1 구강내 이미지 및 제2 구강내 이미지를 발생하는 구강내 스캐너의 사용자에게 피드백을 제공하는 단계를 더 포함하며, 상기 피드백은 스캔 세션의 품질을 개선할 구강내 스캐너의 모션 또는 구강내 스캐너의 속도 중 적어도 하나에서의 변화를 나타내는 방법.
  11. 청구항 1에서,
    상기 구강내 관심 구역은 제1 구강내 이미지와 제 2 구강내 이미지 사이의 상충 표면을 포함하는 방법.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 구강내 관심 구역으로서 제1 후보 구강내 관심 구역을 확인하는 단계는, 후보 구강내 관심 구역이 기하학적 기준을 위반한 하나 이상의 치수를 가지는지를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  13. 치아 부위에 대한 복수의 구강내 이미지를 수용하는 단계;
    처리 장치에 의해 그리고 복수의 구강내 이미지에 기초하여, 기준을 만족하는 복수의 복셀을 식별하는 단계;
    서로에 가까운 복수의 복셀의 하위 세트를 결정하는 단계;
    복수의 복셀의 하위 세트를 구강내 관심 부피로 그룹화하는 단계; 및
    처리 장치에 의해서, 구강내 관심 부피에 대한 표시를 발생시키는 단계를 포함하며,
    상기 구강내 관심 부피는 치아 부위에 대한 하나 이상의 뷰에서 가려져 있으며, 상기 구강내 관심 부피에 대한 표시는 하나 이상의 뷰에서 보이는 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    구강내 관심 부피에 대한 분류를 결정하는 단계;
    상기 분류에 기초하여 텍스트, 색깔 또는 아이콘 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 및
    텍스트, 색깔 또는 아이콘 중 적어도 하나를 사용하는 표시에 구강내 이미지에 대한 분류를 제시하는 단계를 더 포함하는 방법.
  15. 청구항 13에 있어서,
    제1 시간에 취한 치아 부위의 제1 스캔 세션에 기초하여 치아 부위에 대한 제1 가상 모델을 발생시키는 단계;
    제2 시간에 취한 치아 부위의 제2 스캔 세션에 기초하여 치아 부위에 대한 제2 가상 모델을 발생시키는 단계로서, 치아 부위에 대한 복수의 구강내 이미지는 제2 스캔 세션과 관련된 단계; 및
    제1 가상 모델에 대한 제2 가상 모델의 비교에 기초하여 치아 부위에 대한 변화를 결정하는 단계로서, 구강내 관심 부피는 그 변화를 포함하는 단계를 더 포함하는 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 변화는 충치, 잇몸 후퇴, 치아 마모, 파손 치아, 잇몸 질환, 잇몸 색깔, 검은 점(mole), 병변(lesion), 치아 쉐이드(tooth shade), 치아 색깔, 치아교정 정렬의 개선, 또는 치아교정 정렬의 악화 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  17. 청구항 13에 있어서,
    복수의 구강내 이미지에 기초하여 치아 부위에 대한 가상 모델을 발생시키는 단계를 더 포함하며, 구강내 관심 부피는 가상 모델로부터 결정되는 방법.
  18. 청구항 13에 있어서,
    가상 모델의 발생 없이 복수의 구강내 이미지 중 두 개 이상의 정렬을 결정하는 단계; 및
    두 개 이상의 구강내 이미지의 비교에 기초하여 구강내 관심 부피를 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
  19. 청구항 13에 있어서,
    상기 복수의 복셀의 하위 세트를 구강내 관심 부피로 그룹화하는 단계는,
    복수의 복셀을 후보 구강내 관심 부피로 그룹화하는 단계;
    후보 구강내 관심 부피의 기하학적 구조에 기초하여 후보 구강내 관심 부피가 임상학적 중요성을 가지는지를 결정하는 단계; 및
    후보 구강내 관심 부피가 임상학적 중요성을 가지는지를 결정하는 단계에 반응하여, 구강내 관심 부피로서 후보 구강내 관심 부피를 확인하는 단계를 포함하는 방법.
  20. 청구항 13에 있어서,
    상기 구강내 관심 부피는 리스캔될 구강내 구역, 치아 병변을 암시하는 구강내 구역, 치아 개선을 암시하는 구강내 구역, 치아 악화를 암시하는 구강내 구역, 또는 이물질을 암시하는 구강내 구역 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  21. 청구항 13에 있어서,
    상기 구강내 관심 부피에 대한 표시는 리스캔 순서, 임상학적 중요성, 또는 크기 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
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