KR101930062B1 - 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법이 개시된다. 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법은, 구강 스캐너를 이용하여 환자의 치아 상태를 스캔하는 단계; 서버가 상기 스캔된 치아 데이터에 대하여 상기 데이터베이스의 그룹화한 데이터중 어느 그룹에 속하는지를 결정하는 단계; 상기 서버가 상기 결정된 그룹의 데이터를 참조하여 교정이 필요한 치아를 점진적으로 이동시켜 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트를 생성하는 단계; 상기 서버가 환자의 교정 처리된 상기 디지털 교정 치아 데이터 세트를 3차원 인쇄기에 송신하고, 상기 3차원 인쇄기가 치아 교정모델을 생성하여 출력하는 단계; 진공 성형기를 통해 상기 생성된 치아교정 모델에 투명합성수지 플레이트를 진공압착하여 투명 교정기를 생성하는 단계를 포함한다. 이러한 본 발명의 실시예에서는, 환자의 개인정보가 제외된 양호한 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 그룹화하고, 그룹화된 데이터와 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 만족하는 반복적인 강화학습을 통해 치아교정을 위한 치아이동계획을 단계별로 수립할 수 있다.

Description

인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 {Automatic stepwise tooth movement system using artificial intelligence technology}
본 발명은 컴퓨터 알고리즘에 의한 자동 치아이동 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능 기술인 머신러닝(machine learning) 방법을 이용하여 이전에 기록된 양호한 치아교정기록으로 비지도학습(unsupervised learning)을 통해 환자의 치아교정 기준을 정의하고, 치아교정 교본에 나오는 교정권고사항 또는 구속조건을 만족하는 자동 교정 알고리즘을 강화학습(reinforcement learning) 기법에 적용하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
투명 교정기는 일반적으로 치과 환자의 치아본을 3D 스캐닝한 후, 교정 치아를 생성하는 프로그램에 의해 상기3D 스캐닝 데이터를 가공하여 설정된 최종 교정데이터가 될 때까지 스텝 별로 점진적으로 치아를 이동시키는 연속적인 디지털 치아 교정데이터를 생성하고, 상기 생성된 치아 교정데이터에 대하여 단계별로 치아 금형을 제작한 뒤, 상기 치아금형을 진공 압착하여 인위적으로 치아를 점진적으로 이동시키는 투명 교정기 세트를 제작하게 된다.
상기와 같은 종래의 교정 데이터 제공방법은 디지털 치아교정 데이터를 생성하는 과정에서 잘못된 예측으로 실제 치아의 거동과 오차가 발생할 경우 치아의 임상치아 제한 범위이상으로 치아를 이동시켜 치아 신경에 손상을 초래할 수 있는 문제가 있었다.
한편, 인공지능은 광범위한 영역의 학문 분야로 구성되어 있는데 음성 및 시각인지, 자연어처리, 로보틱스, 전문가 시스템, 추론 그리고 학습 등이 그 예이다.
인공지능은 "인간처럼 행동하는 시스템"을 구현하는 것으로, 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다.
이러한 인공지능 기술들은 여러 산업 및 생활에 존재하는 다양한 문제들을 해결하기 위해 자율주행자동차, 로보틱스, 바둑/체스 게임, 컴퓨터비젼 등의 분야에 적용되고 있다.
한국등록특허 10-1463422호(등록일자: 2014년 11월 13일 명칭: 투명 교정장치 및 이에 적합한 제조 방법)
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 종래의 문제점을 해결하고자 하는 것으로, 환자의 개인정보가 제외된 양호한 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 그룹화하고, 그룹화된 데이터와 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 만족하는 반복적인 강화학습을 통해 치아교정을 위한 치아이동계획을 단계별로 수립하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 합성플레이트 내부에 투명실리콘으로 코팅을 하여 치아에 부드럽게 밀착이 되도록 하여 교정효과를 높이고 잇몸을 보호하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 합성플레이트 내부에 불소를 도포하여 충치를 예방하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 합성플레이트 내부에 헥사메딘을 도포하여 잇몸염증을 예방하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 특징에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템은,
환자의 개인정보가 제외된 양호한 치아교정자료, 상기 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 소정 개수로 그룹화한 데이터 및 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 저장하는 데이터베이스;
치과 환자의 치아상태를 3D 스캐닝한 치아데이터에 대하여 상기 데이터베이스의 그룹화한 데이터중 어느 그룹에 속하는지를 결정하고, 결정된 그룹의 데이터를 참조하여 교정이 필요한 치아를 점진적으로 이동시켜 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트를 생성하고, 상기 예측 디지털 교정데이터 세트를 단위디지털 교정 데이터 군으로 세분화하는 인공지능 교정데이터 생성부;
상기 단위 디지털 교정 데이터 군에 대응되어 제작된 투명교정기의 착용 후의 환자의 단위 교정기초 치아 데이터와 상기 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트가 일치하는지 여부를 상기 단위 디지털 교정 데이터 군 단위마다 비교하는 인공지능 교정데이터 판단부;
상기 인공지능 교정 데이터 판단부를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하는 경우 플러스 점수를 부여하고, 상기 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 마이너스 점수를 부여하여 상기 데이터베이스에 저장하는 인공지능 제어부를 포함한다.
상기 인공지능 제어부는 부여된 점수의 합계가 일정한 점수 이상이 되면, 환자의 개인정보를 제외하고 양호한 치아교정자료로서 상기 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 인공지능 제어부는 상기 교정 데이터 판단부를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이에 대응하여 새로예측 디지털 교정데이터 세트를 생성하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기 인공지능 제어부는 상기 교정 데이터 판단부를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이 및 의사의 제어데이터에 대응하여 새로예측 디지털 교정데이터 세트를 생성하도록 제어하고, 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보를 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 디지털 교정데이터를 이용하여 치아교정 모델을 생성출력하는 3차원 인쇄기;
상기 생성된 치아교정 모델에 투명실리콘이 코팅된 투명합성수지 플레이트를 진공압착하여 투명 교정기를 생성하는 진공 성형기;
상기 진공성형기에서 생성된 투명 교정기에 불소또는 헥사메딘을 코팅하는 코팅기를 더 포함한다.
상기 코팅기는,
상기 인공지능 제어부로부터 환자의 정보를 수신하는 통신부;
불소용액을 저장하는 불소용액 저장부;
헥사메딘용액을 저장하는 헥사메딘 용액 저장부;
상기 불소용액 저장부의 불소용액을 분사하는 불소용액 분사부
상기 헥사메딘 용액저장부의 헥사메딘 용액을 분사하기 위한 헥사메딘 분사부;
상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보를 상기 통신부를 통해 수신하고, 상기환자가 잇몸 질환이 있는 경우 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 상기 환자가 충치가 있는 경우 상기 투명교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어하는 코팅 제어부를 포함한다.
상기 코팅 제어부는 상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보의 변화정보를 상기 통신부를 통해 수신하고, 상기 환자의 잇몸 질환 정보의 변동에 따라 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 제어하고, 상기 환자의 충치정보 변동에 따라 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기 코팅 제어부는 상기 환자에게 충치와 잇몸질환이 모두 있는 경우, 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅한 후, 상기 투명교정기에 잇몸 접촉부위에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기 환자의 잇몸 질환이 호전된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 감소하여 코팅하도록 제어하고,
상기 환자의 잇몸 질환이 악화된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 증가하여 코팅하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기 환자의 충치가 호전된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 불소 용액의 양을 감소하여 코팅하도록 하고,
상기 환자의 충치가 악화된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 불소 용액의 양을 증가시켜 코팅하도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기 코팅 제어부는, 환자의 나이가 40세 이상인 경우, 상기 투명 교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 상기 환자의 나이가 40세 미만인 경우 상기 투명 교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기 인공지능 제어부는 교정 데이터 판단부를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트를 치과 단말에 제공하고, 의사의 제어 데이터를 수신하는 것을 특징으로 한다.
상기 인공지능 제어부는 교정 데이터 판단부를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이에 대응하는 새롭게 생성된 예측 디지털 교정 데이터 세트를 상기 치과 단말에 제공하고, 상기 치과단말로부터 의사의 제어데이터를 수신하는 것을 특징으로 한다.
상기 환자의 단위교정 치아 상태데이터가 예측 디지털 교정 데이터 세트보다 더 많이 이동한 경우, 이동량에 대응하여 새롭게 디지털 교정 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 특징에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법은,
구강 스캐너를 이용하여 환자의 치아 상태를 스캔하는 단계;
서버가 상기 스캔된 치아 데이터에 대하여 상기 데이터베이스의 그룹화한 데이터중 어느 그룹에 속하는지를 결정하는 단계;
상기 서버가 상기 결정된 그룹의 데이터를 참조하여 교정이 필요한 치아를 점진적으로 이동시켜 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트를 생성하는 단계;
상기 서버가 환자의 교정 처리된 상기 디지털 교정 치아 데이터 세트를 3차원 인쇄기에 송신하고, 상기 3차원 인쇄기가 치아 교정모델을 생성하여 출력하는 단계;
진공 성형기를 통해 상기 생성된 치아교정 모델에 투명합성수지 플레이트를 진공압착하여 투명 교정기를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 방법은,
코팅기가 상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치 정보를 상기 서버로부터 통신부를 통해 수신하는 단계;
상기 환자가 잇몸질환이 있는 경우 상기코팅기가 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하는 단계;
상기 환자가 충치가 있는 경우 상기코팅기가 상기 투명교정기에 불소용액을 코팅하는 단계를 더 포함한다.
상기 서버는 상기 환자에게 충치와 잇몸질환이 모두 있는 경우, 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅한 후, 상기 투명교정기에 잇몸 접촉부위에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에서는, 환자의 개인정보가 제외된 양호한 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 그룹화하고, 그룹화된 데이터와 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 만족하는 반복적인 강화학습을 통해 치아교정을 위한 치아이동계획을 단계별로 수립하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 합성플레이트 내부에 투명실리콘으로 코팅을 하여 치아에 부드럽게 밀착이 되도록 하여 교정효과를 높이고 잇몸을 보호하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 합성플레이트 내부에 불소를 도포하여 충치를 예방하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 합성플레이트 내부에 헥사메딘을 도포하여 잇몸염증을 예방하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 코팅기를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 학습을 하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 새로운 예측 디지털 교정데이터를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 도 4의 교정 치아 데이터를 생성하는 단계를 상세히 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 단계별 교정후에 결과를 비교하고 다시 교정데이터를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "……부", "……기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
그리고 하기 기술하는 서버는 프로세서와 메모리에 의해 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템은,
환자의 개인정보가 제외된 양호한 치아교정자료, 상기 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 소정 개수로 그룹화한 데이터 및 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 저장하는 데이터베이스(140);
치과 환자의 치아상태를 3D 스캐닝한 치아 데이터에 대하여 상기 데이터베이스(140)의 그룹화한 데이터중 어느 그룹에 속하는지를 결정하고, 결정된 그룹의 데이터를 참조하여 교정이 필요한 치아를 점진적으로 이동시켜 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트를 생성하고, 상기 예측 디지털 교정데이터 세트를 단위디지털 교정 데이터 군으로 세분화하는 인공지능 교정데이터 생성부(110);
상기 단위 디지털 교정 데이터 군에 대응되어 제작된 투명교정기의 착용 후의 환자의 단위 교정기초 치아 데이터와 상기 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트가 일치하는지 여부를 상기 단위 디지털 교정 데이터 군 단위마다 비교하는 인공지능 교정데이터 판단부(120);
상기 인공지능 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하는 경우 플러스 점수를 부여하고, 상기 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 마이너스 점수를 부여하여 상기 데이터베이스에 저장하는 인공지능 제어부(130)를 포함한다.
상기 인공지능 제어부(130)는 부여된 점수의 합계가 일정한 점수 이상이 되면, 환자의 개인정보를 제외하고 양호한 치아교정자료로서 상기 데이터베이스(140)에 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 인공지능 제어부(140)는 상기 인공지능 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이에 대응하여 새로 예측 디지털 교정데이터 세트를 생성하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기 인공지능 제어부(130)는 상기 인공지능 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이 및 의사의 제어데이터에 대응하여 새로 예측 디지털 교정데이터 세트를 생성하도록 제어하고, 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보를 출력하는 것을 특징으로 한다.
필요에 따라 상기 디지털 교정데이터를 이용하여 치아교정 모델을 생성출력하는 3차원 인쇄기(300);
상기 생성된 치아교정 모델에 투명실리콘이 코팅된 투명합성수지 플레이트를 진공압착하여 투명 교정기를 생성하는 진공 성형기(400);
상기 진공성형기(400)에서생성된 투명 교정기에 불소 또는 헥사메딘을 코팅하는 코팅기(500)를 더 포함한다.
상기 코팅기(500)는,
상기 데이터 생성제어부(130)로부터 환자의 정보를 수신하는 통신부(510);
불소용액을 저장하는 불소용액 저장부(550);
헥사메딘용액을 저장하는 헥사메딘 용액 저장부(560);
상기 불소용액 저장부의 불소용액을 분사하는 불소용액 분사부(530);
상기 헥사메딘 용액저장부의 헥사메딘 용액을 분사하기 위한 헥사메딘 분사부(540);
상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보를 상기 통신부(510)를 통해 수신하고, 상기환자가 잇몸질환이 있는 경우 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 상기환자가 충치가 있는경우 상기 투명교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어하는 코팅 제어부(520)를 포함한다.
상기 코팅 제어부(520)는 상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보의 변화정보를 상기 통신부를 통해 수신하고, 상기 환자의 잇몸 질환 정보의 변동에 따라 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 제어하고, 상기 환자의 충치정보 변동에 따라 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅하도록 제어할 수 있다.
상기 코팅 제어부(520)는 상기 환자에게 충치와 잇몸질환이 모두 있는 경우, 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅한 후, 상기 투명교정기에 잇몸 접촉부위에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅할 수 있다.
상기 환자의 잇몸 질환이 호전된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 감소하여 코팅하도록 제어하고,
상기 환자의 잇몸 질환이 악화된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 증가하여 코팅하도록 제어할 수 있다.
상기 환자의 충치가 호전된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 불소 용액의 양을 감소하여 코팅하도록 하고,
상기 환자의 충치가 악화된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 불소 용액의 양을 증가시켜 코팅하도록 제어할 수 있다.
상기 코팅 제어부(520)는, 환자의 나이가 40세 이상인 경우, 상기 투명 교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 상기 환자의 나이가 40세 미만인 경우 상기 투명 교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 치아우식증 및 충치를 예방하기 위하여 치아에 불소를 코팅할 수 있다.
여기서, 불소를 사용하여 치아를 코팅하는 방법에는 전문가 불소코팅, 자가불소코팅이 있고, 도포용 불화물로서는 불화소다와 불화석및 산성불화인산염이 있다.
상기 인공지능 제어부(130)는 인공지능 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이에 대응하는 새롭게 생성된 예측 디지털 교정 데이터 세트를 상기 치과 단말(200)에 제공하고, 상기 치과단말(200)로부터 의사의 제어데이터를 수신할 수 있다.
상기 환자의 단위교정 치아 상태데이터가 예측 디지털 교정 데이터 세트보다 더 많이 이동한 경우, 이동량에 대응하여 새롭게 디지털 교정 데이터를 생성할 수 있다.
상기 인공지능 교정 데이터 판단부(120)가 플러스 점수 또는 마이너스 점수를 부여하는 방법은 다양하게 구체화 될 수 있다.
예를 들어, 스캔된 치아 상태를 비교하여 점수를 부여할 수 있다. 즉, 치아의 접점면이나 교합 상태 (bite problem)에 따라 보상 점수를 부여할 수 있다.
그리고 교합만곡에 따라 보상 점수를 부여할 수도 있다.
즉, 상악(Maxilla)의 미소선 모델 (Smile Line), 하악(Mandible)의 전치부에서 절단연 만곡(Curve of incisal edge), 시상면에서 전후방 만곡인 스피 만곡(Curve of Spee), 전두면에서 측성 만곡인 윌슨 만곡 (Curve of Wilson)등에 따라 보상 점수가 부여될 수 있다.
그리고, 치아 이동 가소성 및 환자 통증 피드백에 의한 보상 점수도 고려될 수 있다. 예를 들어, 치아에 힘이 주어졌을 때 초기에 경화되어 있는 잇몸이 시간에 따라 탄성 한계를 벗어남으로써 이동에 용이하도록 조직이 변형될 경우, 섬유 조직의 변형도는 성별, 연령별 특성이 다를 것으로 예상된다. 이에 따라 교정 전후 이동 거리가 짧은 치아의 경우 상대적으로 짧은 단계로 이상치에 도달 할 수 있다. 하지만 환자의 통증 정도는 치아에 주어지는 힘의 총량이 작을 수록 경감된다고 가정하며 이 단계를 주어진 여유 단계에 분할하여 일정 단계 내에 서서히 이동하는 것이 환자의 만족도를 높일 수 있다.
따라서, 각 치아에 적용되는 변환 행렬에 따른 force 계산 및 계산 결과를 보상값으로 활용할 수 있다.
최종적으로 본 발명의 실시예에서는 상기한 보상 요소들에 가중치를 부여하고, 종합적으로 보상점수를 산정할 수도 있다.
이러한 구성을 가진 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템의 동작에 관하여 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 학습을 하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 먼저 인공지능기술을 이용한 서버(10)는 치아교정이 양호하게 시술된 모범진료기록을 읽어온다(S21).
그리고, 인공지능기술을 이용한 서버(10)는 해당 환자의 성/나이/(인종)/신장/체중/교정학에서 정의하는 치아배열의 정량적 특성(예, 치아 배열 아치, 어금니 사이 거리, 어금니와 앞니와의 상관거리 등) 등을 d개로 정의하고 특성벡터로 치환한 후 d차원 공간에 위치시킨다.
예를 들어, 특성벡터는
Figure 112018011760356-pat00001
로 치환될 수 있다.
여기서 n은 기존에 확보된 양호한 교정 데이터의 전체 개수이다.
이후 주요인자를 추출하기 위해 PCA (Principal Component Analysis)를 통해 차원을 축소하고 비지도학습 알고리즘 (예, k-means, DBSCAN, 계층형 군집)을 이용하여 k개의 그룹으로 클러스터링한다(S22).
이렇게 그룹화되면 새롭게 입력된 환자의 데이터를 기반으로 환자가 어떤 유형의 그룹에 속하는지 알 수 있게 된다.
새로운 환자가 속한 그룹을 알게 되면 이미 완료된 양호한 치아교정자료를 참조하여 기존에 고려했던 구속조건과 1차 치아교정계획을 수립할 수 있다.
그리고 나서 인공지능기술을 이용한 서버(10)는 해당 환자 그룹의 교정치료에 필요한 스텝수를 양호한 해당그룹의 교정자료를 참조하여 결정한다(S23).
그리고 인공지능기술을 이용한 서버(10)가 첫 번째 스텝부터 3차원 치아모델을 셋업하여 데이터베이스(140)에 저장한다(S24).
그리고 나서, 인공지능기술을 이용한 서버(10)가 치아이동결정을 한다(S25). 이때, 각 단계에서 인공지능기술을 이용한 서버(10)의 알고리즘은 치아 교정을 위한 여러가지 이동을 시도할 수도 있다.
다음, 인공지능기술을 이용한 서버(10)가 해당 스텝의 치아이동에 대해 구속조건을 검토한다(S26).
즉, 치아 이동 마다 교정학에서 제시하고 있는 구속조건 또는 권고사항이나 가이드라인을 만족하는지 판별한다.
예를 들면 구속조건으로서 치아배열(Alignment), 변영융선(marginal ridge), 협설경사(buccoligual inclination), 교합접촉(occlusal contact), 교합관계(occlusal relationship), 치간공간(interproximal space), 수평피개(overject) 등이 고려될 수 있다.
구속조건이 만족되면, 인공지능기술을 이용한 서버(10)는 예측 디지털 교정 데이터 세트가 완성이 되었는지 판단한다(S27).
완성이 아닌 경우 인공지능기술을 이용한 서버(10)는 다음 스텝으로 전환하여 상기 3차원 치아모델 셋업단계부터 반복 수행한다(S29).
이후, 모든 스텝에 대해 수행된 완성의 경우, 인공지능기술을 이용한 서버(10)는 해당 군에 대해 환자의 교정전부터 스텝별로 치아이동정보와 목표치아모델 정보를 베스트 모델로서 데이터베이스에 저장을 한다(S28).
이러한 과정에 의해 다양한 치아모델별로 베스트 모델의 교정 데이터를 저장한다. 이때, 상기 베스트 모델의 교정 데이터 생성 과정은 서버(10)의 인공지능 교정 데이터 생성부(110)에 의해 수행될 수 있다.
이러한 상태에서 환자가 내방한 경우, 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 새로운 예측 디지털 교정데이터를 생성하는 과정을 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 새로운 예측 디지털 교정데이터를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 4을 참조하면, 병원의 담당자는 구강스캐너를 이용하여 환자의 구강을 3D 스캔하여 현재 상태의 치아 데이터를 획득한다(S110).
그리고 나서, 스캔된 치아 데이터를 이용하여 의사가 치과 단말을 이용하여 교정처리를 하여 교정 치아 데이터를 생성한다(S120).
필요에 따라서는 서버(10)가 인공지능 기술을 이용하여 스캔된 치아 데이터를 이용하여 교정처리를 하여 교정 치아 데이터를 생성한다(S120).
이때, 서버(10)는 치과 단말(200)로부터 교정 처리된 데이터를 수신하여 데이터베이스(140)에 저장하거나 자신이 생성한 교정 치아 데이터를 데이터베이스(140)에 저장한다.
이후, 서버(10)는 환자의 교정 처리된 치아 교정 데이터를 3차원 인쇄기(300)에 송신하고, 상기 3차원 인쇄기(300)가 치아 교정모델을 생성한다(S130).
필요에 따라 생성된 치아 교정모델에 붙어 있는 서포트(Support)를 세척기 안에서 강력한 수압으로 1차 제거한다. 그리고 뜨거운 오븐안에 넣어서 치아 교정 모델에 붙어 있는 서포트를 2차 제거한다. 그러면, 치아 교정 모델이 완벽하게 깨끗한 상태가 된다.
다음, 치아 교정모델과 플레이트를 진공성형기(400)에 장착하고(S140), 진공성형기(400)를 통해 상기 생성된 치아 교정모델에 투명 합성수지 플레이트를 가열하고(S150), 진공 압착하여 투명교정기를 생성한다(S160). 이때, 필요에 따라 투명교정기의 끝부분을 가위등으로 다음어서 착용이 편리하도록 조절한다.
그리고 나서, 상기 투명 교정기가 잇몸및 치아와 접촉되는 부위에 투명 실리콘으로 코팅을 한다(S170). 필요에 따라 실리콘 코팅과정은 생략이 가능하다.
이후, 투명 교정기를 코팅기안에 넣고 코팅기가 동작을 하도록 한다.
그러면, 코팅기(500)가 상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보를 상기 서버(10)로부터 통신부(510)를 통해 수신한다.
다음, 제어부(520)가 환자가 잇몸질환이 있는지 판단한다(S180).
상기 환자가 잇몸질환이 있는 경우 상기 코팅기(500)의 코팅 제어부(520)가 상기 환자의 잇몸 상태 변화에 따라 상기 투명 교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 헥사메딘 분사부(540)가 헥사메딘 용액을 분사한다(S190). 예를 들어, 환자의 잇몸 상태가 호전되는 경우, 코팅 제어부(520)는 헥사메틴 용액의 양을 줄여서 코팅을 하도록 하고, 환자의 잇몸 상태가 악화되는 경우, 코팅 제어부(520)는 헥사메딘 용액의 양을 증가시켜 코팅을 하도록 한다.
또한, 코팅 제어부(520)가 환자가 충치가 있는지 판단한다(S200).
상기 환자가 충치가 있는 경우 상기 코팅 제어부(520)가 환자의 충치 상태 변화에 따라 상기 투명교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어하고, 불소용액 분사부(530)가 불소용액을 분사한다(S210). 예를 들어, 환자의 층치 상태가 호전되는 경우, 코팅 제어부(520)는 불소 용액의 양을 줄여서 코팅을 하도록 하고, 환자의 충치 상태가 악화되는 경우, 코팅 제어부(520)는 불소 용액의 양을 증가시켜 코팅을 하도록 한다.
한편, 상기 환자가 잇몸질환 및 충치가 없는 경우 상기 코팅 제어부(520)가 환자의 나이가 40세 이상인지 판단한다(S220).
환자의 나이가 40세 이상인 경우, 상기 코팅기의 코팅 제어부(520)가 상기 투명 교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 헥사메딘 분사부(540)가 헥사메딘 용액을 분사한다(S230). 이는 잇몸 질환의 예방효과가 있을 수 있다.
한편, 상기 환자의 나이가 40세 미만인 경우, 상기 제어부(520)가 상기 투명 교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어하고, 불소용액 분사부(530)가 불소용액을 분사한다(S210). 이는 충치의 예방 효과가 있을 수 있다.
이러한 과정은 소정개수의 세트로 제작되며, 대략 5개의 세트로 제작된다.
상기 과정에서 진공성형기(400)를 통해 상기 생성된 치아 교정모델에 투명 실리콘이 코팅된 투명 합성수지 플레이트를 진공 압착하여 투명 교정기를 생성할 수도 있으며, 이 경우에는 투명 실리콘 코팅과정이 생략된다.
한편, 상기 코팅 제어부(520)는 상기 환자에게 충치와 잇몸질환이 모두 있는 경우, 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅한 후, 상기 투명교정기에 잇몸 접촉부위에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 할 수 있다.
상기 과정에서 교정 치아 데이터를 생성하는 단계(S120)를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 5는 도 4의 교정 치아 데이터를 생성하는 단계를 상세히 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 서버(10)는 현재 상태 데이터와 해당 환자의 정보로부터 성/나이/인종/신장/체중/교정학에서 정의하는 치아배열의 정량적 특성(예, 치아 배열 아치, 어금니 사이 거리, 어금니와 앞니와의 상관거리 등을 분석하여 해당 환자의 현재 상태 데이터가 어느 그룹에 속하는지 결정한다(S121).
그리고 나서, 서버(10)는 해당 환자가 속한 그룹의 베스트 모델의 양호한 치아교정자료를 참조하여 현재 상태에서 목표 상태까지 치아 이동을 하기 위하여 교정치료에 필요한 스텝수를 결정한다(S122).
그리고 서버(10)가 첫 번째 스텝부터 3차원 치아모델을 셋업하여 데이터베이스(140)에 저장한다(S123).
그리고 나서, 서버(10)가 치아이동결정을 한다(S124). 이때, 각 단계에서 서버(10)의 알고리즘은 치아 교정을 위한 여러가지 이동을 시도할 수도 있다.
다음, 서버(10)가 해당 스텝의 치아이동에 대해 구속조건을 검토한다(S125). 즉, 치아 이동 마다 교정학에서 제시하고 있는 구속조건 또는 권고사항이나 가이드라인을 만족하는지 판별한다.
예를 들면 구속조건으로서 치아배열(Alignment), 변영융선(marginal ridge), 협설경사(buccoligual inclination), 교합접촉(occlusal contact), 교합관계(occlusal relationship), 치간공간(interproximal space), 수평피개(overject) 등이 고려될 수 있다.
구속조건이 만족되면, 서버(10)는 예측 디지털 치아 데이터 세트가 완성되었는지 판단한다(126).
예측 디지털 치아 데이터 세트가 완성되지 않았으면, 서버(10)는 다음 스텝으로 전환하여 상기 3차원 치아모델 셋업단계부터 반복 수행한다(S128).
이후, 모든 스텝이 수행되어 예측 디지털 치아 데이터 세트가 완성되었으면, 서버(10)는 해당 군에 대해 환자의 교정전부터 스텝별로 치아이동정보와 목표치아모델 정보를 데이터베이스에 저장을 하고(S127) 하기 단계(S130)를 수행하게 된다.
이후 환자는 투명교정기를 단계별로 대략1~2주 간격으로 착용한다.
이 과정에서 착용에 문제가 있거나 아니면 해당단계별로 착용이 완료된후 병원에 내원하며 이후의 흐름은 다음과 같다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 방법에서 단계별 교정후에 결과를 비교하고 다시 교정데이터를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 의사는 환자의 구강 상태를 스캐너로 스캔하여 서버(10)로 송신하고(S510), 서버(10)가 데이터베이스(140)에 저장되어 있는 예측디지털 교정 데이터를 읽어온다(S520).
그리고, 서버(10)는 스캔된 치아 데이터와 데이터베이스(140)에 저장되어 있는 예측디지털 교정 데이터를 비교한다(S530).
비교결과, 상기 서버(10)의 인공지능 제어부(130)는 인공지능 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우, 3회 이상인지 판단한다(S560).
3회 이상이면, 인공지능 제어부(130)는 상기 환자의 단위 교정치아 상태 데이터가 예측 디지털 교정 데이터 세트보다 더 많이 이동한 경우, 치아 이동속도가 보통보다 빠른것으로 인식하여 이동량에 대응하여 새롭게 생성하는 디지털 교정 데이터를 생성한다(S540).
한편, 상기 환자의 단위 교정 치아상태 데이터가 예측디지털 교정 데이터 세트 보다 적게 이동한 경우, 치아이동 속도가 보통보다 느린 것으로 인식하여 이동량에 대응하여 새롭게 생성하는 디지털 교정데이터를 생성한다.
필요에 따라 상기 데이터 생성 제어부(130)는 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 3회 이상 일치하지 않는 경우, 환자의 단위교정 치아 상태데이터와 예측 디지털 교정 데이터 세트의 차이에 대응하는 새롭게 생성된 예측 디지털 교정 데이터 세트를 상기 치과 단말에 제공하고, 상기 치과단말로부터 의사의 제어데이터를 수신할 수도 있다.
그리고 필요에 따라서는 의사가 먼저 스캔된 구강 데이터와 데이터베이스(140)에 저장되어 있는 예측 디지털 교정데이터를 비교하고, 비교결과가 일치하지 않는 경우, 치아 이동이 예측한 대로 되지 않은 것이므로 인공지능 제어부(130)로 스캔된 구강데이터를 송부하여 새로운 예측 디지털 교정데이터 세트를 생성할 수도 있다.
한편, 3회 이상이 아니면(S560), 데이터 생성제어부(130)는 벌점을 부여하고, 미리 저장되어 있는 예측 디지털 교정 데이터로 다음 단계의 투명교정기를 세트를 제작한다(S570). 필요에 따라 예측 디지털 데이터에 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트의 차이를 반영해줄 수도 있다.
또 다른 한편, 상기 서버(10)의 인공지능 제어부(130)는 교정 데이터 판단부(120)를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하는 경우, 상점을 부여하고, 미리 저장되어 있는 예측 디지털 교정 데이터로 다음 단계의 투명교정기를 세트를 제작한다(S550). 필요에 따라 상기 서버(10)의 인공지능 제어부(130)는 환자의 단위 교정치아 상태 데이터와 예측 디지털 교정데이터 세트가 일치함을 치과 단말(200)에 제공하여 의사가 이를 인식할 수 있도록 한다.
이러한 과정에 의해 해당 환자의 치료과정에서 상점과 벌점이 부여되며, 서버(10)는 상점이 일정 점수 이상인 경우 환자의 개인정보를 제외하고 양호한 치아교정자료로 분류하여 데이터베이스(140)에 저장한다.
그리고 해당 그룹별로 이러한 양호한 치아 교정자료들의 평균치를 베스트 모델로 계속 학습함으로써, 해당 그룹별로 더욱 안정된 3차원 치아 모델을 얻게 된다.
필요에 따라 서버(10)는 베스트 모델을 참조하여 현재의 치아 데이터로부터 목표 치아 상태를 제공해줄 수도 있다.
서버(10)의 인공지능 알고리즘이 강화학습을 통해 반복적인 교정을 수행하다 보면 최종 교정모습도 알고리즘으로 생성할 수 있다.
따라서 환자는 치료 시작 전에 완성후의 상태를 보고 치료를 시작할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는, 환자의 개인정보가 제외된 양호한 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 그룹화하고, 그룹화된 데이터와 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 만족하는 반복적인 강화학습을 통해 치아교정을 위한 치아이동계획을 단계별로 수립할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 합성플레이트 내부에 투명실리콘으로 코팅을 하여 치아에 부드럽게 밀착이 되도록 하여 교정효과를 높이고 잇몸을 보호할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 합성플레이트 내부에 불소를 도포하여 충치를 예방할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 합성플레이트 내부에 헥사메딘을 도포하여 잇몸염증을 예방할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러변형 및 개량 형태또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (9)

  1. 환자의 개인정보가 제외된 치아교정 모델로 하기 위한 치아교정자료, 상기 치아교정자료를 기반으로 비지도학습을 통해 치아교정환자를 클러스터링 또는 소정 개수로 그룹화한 데이터 및 치아교정 교본에서 제시한 치아교정 구속조건을 저장하는 데이터베이스;
    치과 환자의 치아상태를 3D 스캐닝한 치아데이터에 대하여 상기 데이터베이스의 그룹화한 데이터중 어느 그룹에 속하는지를 결정하고, 결정된 그룹의 데이터를 참조하여 교정이 필요한 치아를 점진적으로 이동시켜 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트를 생성하고, 상기 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트를 단위디지털 교정 데이터 군으로 세분화하는 인공지능 교정데이터 생성부;
    상기 단위 디지털 교정 데이터 군에 대응되어 제작된 투명교정기의 착용 후의 환자의 단위 교정기초 치아 데이터와 상기 예측 디지털 교정 치아 데이터 세트가 일치하는지 여부를 상기 단위 디지털 교정 데이터 군 단위마다 비교하는 인공지능 교정데이터 판단부;
    상기 인공지능 교정 데이터 판단부를 통해 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하는 경우 플러스 점수를 부여하고, 상기 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우 마이너스 점수를 부여하여 상기 데이터베이스에 저장하는 인공지능 제어부를 포함하고,
    상기 인공지능 제어부는,
    의사가 환자의 구강 상태를 스캐너로 스캔하여 서버로 송신하면, 상기 인공지능 제어부가 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 예측디지털 교정 데이터를 읽어오는 단계;
    상기 인공지능 제어부가 스캔된 치아 데이터와 데이터베이스(140)에 저장되어 있는 예측디지털 교정 데이터를 비교하는 단계;
    비교결과, 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하지 않는 경우, 상기 인공지능 제어부가 3회 이상인지 판단하는 단계;
    3회 이상이면, 상기 인공지능 제어부가 상기 환자의 단위 교정치아 상태 데이터가 예측 디지털 교정 데이터 세트보다 더 많이 이동한 경우, 치아 이동속도가 보통보다 빠른것으로 인식하여 이동량에 대응하여 새롭게 생성하는 디지털 교정 데이터를 생성하는 단계;
    한편, 상기 환자의 단위 교정 치아상태 데이터가 예측디지털 교정 데이터 세트 보다 적게 이동한 경우, 상기 인공지능 제어부가 치아이동 속도가 보통보다 느린 것으로 인식하여 이동량에 대응하여 새롭게 생성하는 디지털 교정데이터를 생성하는 단계;
    한편, 3회 이상이 아니면, 상기 인공지능 제어부가 벌점을 부여하고, 미리 저장되어 있는 예측 디지털 교정 데이터로 다음 단계의 투명교정기를 세트를 제작하는 단계;
    또 다른 한편, 환자의 단위 교정 치아상태 데이터와 예측디지털 교정 데이터 세트가 일치하는 경우, 상기 인공지능 제어부가 상점을 부여하고, 미리 저장되어 있는 예측 디지털 교정 데이터로 다음 단계의 투명교정기를 세트를 제작하는 단계;
    상기 인공지능 제어부가 상점이 일정 점수 이상인 경우 환자의 개인정보를 제외하고 치아교정 모델로 하기 위한 치아교정자료로 분류하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 디지털 교정데이터를 이용하여 치아교정 모델을 생성출력하는 3차원 인쇄기;
    상기 생성된 치아교정 모델에 투명실리콘이 코팅된 투명합성수지 플레이트를 진공압착하여 투명 교정기를 생성하는 진공 성형기;
    상기 진공성형기에서 생성된 투명 교정기에 불소또는 헥사메딘을 코팅하는 코팅기를 더 포함하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 코팅기는,
    상기 인공지능 제어부로부터 환자의 정보를 수신하는 통신부;
    불소용액을 저장하는 불소용액 저장부;
    헥사메딘용액을 저장하는 헥사메딘 용액 저장부;
    상기 불소용액 저장부의 불소용액을 분사하는 불소용액 분사부
    상기 헥사메딘 용액저장부의 헥사메딘 용액을 분사하기 위한 헥사메딘 분사부;
    상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보를 상기 통신부를 통해 수신하고, 상기환자가 잇몸 질환이 있는 경우 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액을 코팅하도록 제어하고, 상기 환자가 충치가 있는 경우 상기 투명교정기에 불소용액을 코팅하도록 제어하는 코팅 제어부를 포함하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 코팅 제어부는 상기 환자의 나이, 잇몸상태 또는 충치정보의 변화정보를 상기 통신부를 통해 수신하고, 상기 환자의 잇몸 질환 정보의 변동에 따라 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 제어하고, 상기 환자의 충치정보 변동에 따라 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 코팅 제어부는 상기 환자에게 충치와 잇몸질환이 모두 있는 경우, 상기 투명교정기에 불소용액의 양을 조절하여 코팅한 후, 상기 투명교정기에 잇몸 접촉부위에 헥사메딘 용액의 양을 조절하여 코팅하도록 하는 것을 특징으로 하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 환자의 잇몸 질환이 호전된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 감소하여 코팅하도록 제어하고,
    상기 환자의 잇몸 질환이 악화된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 헥사메딘 용액의 양을 증가하여 코팅하도록 제어하고,
    상기 환자의 충치가 호전된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 불소 용액의 양을 감소하여 코팅하도록 하고,
    상기 환자의 충치가 악화된다고 판단되는 경우, 상기 투명교정기에 불소 용액의 양을 증가시켜 코팅하도록 하는 것을 특징으로 하는 인공지능기술을 이용한 단계별 자동 교정 시스템.
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