KR102273437B1 - 컴퓨터 단층촬영 영상을 활용한 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치 및 방법 - Google Patents

컴퓨터 단층촬영 영상을 활용한 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

CT 영상 깊이 맵 생성부, 깊이 맵 좌표 차이 정보 결정부, 깊이 맵 수정부, 및 구강 스캔 모델 복원부를 포함하는 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치가 개시된다. CT 영상 깊이 맵 생성부는 스캔 데이터의 한 스캔 프레임의 정보를 이용하여 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상으로부터 CT 프레임의 깊이 맵을 생성한다. 깊이 맵 좌표 차이 정보 결정부는 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 깊이 맵 좌표 차이 정보를 결정한다. 깊이 맵 수정부는 상기 깊이 맵 좌표 차이 정보에 기초하여 상기 스캔 프레임의 깊이 맵을 수정한다. 구강 스캔 모델 복원부는 상기 스캔 프레임의 수정된 깊이 맵에 기초하여 3차원 구강 스캔 모델을 복원한다.

Description

컴퓨터 단층촬영 영상을 활용한 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치 및 방법{apparatus and method for 3-dimensional oral scan data registration using Computed Tomography image}
본 발명은 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 덴티스트리(digital dentistry) 시장이 확대됨에 따라 교정 및 임플란트를 포함하는 치과 분야에서는 정확한 진단 계획 수립 및 치료를 위해 3차원(3-dimensional, 3D) 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상과 3D 구강 스캔 데이터의 활용도가 높다. 특히, 스캔 데이터는 CT 영상보다 치아 크라운 정밀도가 높다는 장점이 있고 CT 영상은 치근 정보를 알 수 있다는 장점이 있어 두 영상이 함께 사용되는 경우가 많다. 하지만 CT 이미지는 치아 전체를 촬영하여 복원한 영상이므로 기하 왜곡이 발생하지 않는 반면에 구강 스캔 데이터는 구강 전체를 국소적으로 촬영하여 얻어지는 여러 장의 데이터를 정합하여 복원한 영상이기 때문에 정합오차로 인한 기하 왜곡이 발생한다. 이것은 두 영상간에 기하적 차이를 발생시킨다.
도 1는 스캔 데이터와 CT 영상과의 차이를 보여준다.
도 1에 도시된 바와 같이, 스캔 데이터와 CT 영상 사이에는 기하적 차이가 존재한다.
3차원 구강 스캔 데이터는, 스캐너로 구강의 각 부분을 국소적으로 스캔하여 생성되는 복수의 프레임마다 포함되는 point cloud들을 3차원 좌표계에서 하나로 정합함으로써 생성된다. 3차원 포인트 클라우드를 정합하기 위해서는, 스캔 카메라의 상대적인 회전량과 이동량을 구하여 각 frame마다 생성되는 포인트 클라우드의 상대적 위치의 계산이 필요하다. 그러나, 카메라의 위치와 방향을 구하는 과정에서 작은 오차가 발생하면 프레임 쌍(frame pair) 간 오차는 작더라도 여러 프레임에 대한 오차가 누적이 되어 복원되는 구강 모델에 기하 왜곡이 발생한다.
한국등록특허 제10-1911327호
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 스캔 모델의 기하 왜곡을 줄이는 3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법는, 스캔 데이터의 한 스캔 프레임의 정보를 이용하여 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상으로부터 CT 프레임의 깊이 맵을 생성하는 단계; 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 깊이 맵 좌표 차이 정보를 결정하는 단계; 상기 깊이 맵 좌표 차이 정보에 기초하여 상기 스캔 프레임의 깊이 맵을 수정하는 단계; 및 상기 스캔 프레임의 수정된 깊이 맵에 기초하여 3차원 구강 스캔 모델을 복원하는 단계를 포함한다.
상기 깊이 맵 좌표 차이 정보는, 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 회전 정도를 나타내는 깊이 맵 회전 행렬과, 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 평행이동의 정도를 나타내는 깊이 맵 평행이동 벡터를 포함할 수 있다.
상기 깊이 맵 회전 행렬과 상기 깊이 맵 평행이동 벡터는 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 차이의 합을 최소화시킬 수 있다.
상기 3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법은, 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 영상 좌표 차이 정보를 결정하는 단계; 및 상기 영상 좌표 차이에 대한 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상의 좌표계를 일치시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 영상 좌표 차이 정보는, 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 회전 정도를 나타내는 영상 회전 행렬과, 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 평행이동의 정도를 나타내는 영상 평행이동 벡터를 포함할 수 있다.
상기 영상 회전 행렬과 상기 영상 평행이동 벡터는 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 차이의 합을 최소화시킬 수 있다.
상기 3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법은, 구강 스캐너를 통해 환자 구강의 상기 스캔 데이터를 획득하는 단계; 및 CT 장비를 통해 환자 구강의 CT 영상을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 3차원 구강 스캔 모델은 상기 스캔 데이터의 복수의 프레임의 수정된 깊이 맵에 대한 포인트 클라우드를 3차원에서 합치고 공통부분을 평균화함으로써 복원될 수 있다.
상기 스캔 프레임의 정보는 상기 스캔 프레임의 카메라 위치와 방향에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 CT 프레임의 깊이 맵의 크기는 상기 스캔 프레임의 깊이 맵의 크기와 동일할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램은, 상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 실행될 경우, 상기 방법이 수행될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치는, 스캔 데이터의 한 스캔 프레임의 정보를 이용하여 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상으로부터 CT 프레임의 깊이 맵을 생성하는 CT 영상 깊이 맵 생성부; 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 깊이 맵 좌표 차이 정보를 결정하는 깊이 맵 좌표 차이 정보 결정부; 상기 깊이 맵 좌표 차이 정보에 기초하여 상기 스캔 프레임의 깊이 맵을 수정하는 깊이 맵 수정부; 및 상기 스캔 프레임의 수정된 깊이 맵에 기초하여 3차원 구강 스캔 모델을 복원하는 구강 스캔 모델 복원부를 포함한다.
상기 깊이 맵 좌표 차이 정보는, 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 회전 정도를 나타내는 깊이 맵 회전 행렬과, 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 평행이동의 정도를 나타내는 깊이 맵 평행이동 벡터를 포함할 수 있다.
상기 깊이 맵 회전 행렬과 상기 깊이 맵 평행이동 벡터는 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 차이의 합을 최소화시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치는 구강 스캐너에 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치는 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 장치에 포함될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 기하 왜곡이 없는 CT 영상을 활용하여 스캐너로 부터 얻은 프레임들을 국소적으로 CT 영상과 일치시켜 복원함으로써 스캔 모델의 기하 왜곡을 줄일 수 있다.
도 1는 스캔 데이터와 CT 영상과의 차이를 보여준다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치의 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치의 동작 과정을 구강 이미지를 통해 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 실제 프레임 깊이 맵과 CT 영상 깊이 맵을 보여준다.
이하에서는 도면을 참고하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략되었다.
다음은 도 2를 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치를 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치의 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치(100)는 스캔 데이터 획득부(110), CT 영상 획득부(120), 영상 좌표 차이 정보 결정부(130), 좌표 매칭부(140), CT 영상 깊이 맵 생성부(150), 깊이 맵 좌표 차이 정보 결정부(160), 깊이 맵 수정부(170), 및 구강 스캔 모델 복원부(180)를 포함한다.
3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치(100)의 각 구성 요소의 동작에 대하여는 도 3 내지 도 5를 참고하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치의 동작을 보여주는 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치의 동작 과정을 구강 이미지를 통해 보여주는 도면이다.
스캔 데이터 획득부(110)는 구강 스캐너(10)를 통해 환자 구강의 스캔 데이터를 획득한다(S101). 스캔 데이터는 복수의 스캔 프레임을 포함할 수 있다. 본 명세서에서, 스캔 프레임은 스캐너를 통해 획득되므로 실제 프레임이라고 표현되기도 한다.
CT 영상 획득부(120)는 CT 장비(20)를 통해 환자 구강의 CT 영상을 획득한다(S103).
영상 좌표 차이 정보 결정부(130)는 스캔 데이터와 CT 영상 사이의 좌표 차이에 대한 정보를 결정한다(S105). 스캔 데이터와 CT 영상 사이의 좌표 차이에 대한 정보는 수학식 1에서 보여지는 바와 같은 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 통해 결정될 수 있으며, 에러 E(R,t)를 최소화하는 회전 행렬(rotation matrix)(R)과 평행 이동(translation) 벡터(t)를 포함할 수 있다. 에러 E(R,t)는 회전 행렬(R)과 평행이동 벡터(t)에 의해 결정되는 포인트 값의 차이의 합을 나타내며, 여기서 포인트 값의 차이는 스캔 데이터의 포인트 값과 CT 영상의 포인트 값의 차이를 나타낸다.
[수학식 1]
Figure 112021007506465-pat00001
수학식 1에서, N S 는 스캔 데이터의 포인트의 총수를 나타내고, N C 는 CT 영상의 포인트의 총수를 나타낸다. i는 스캔 데이터의 한 포인트의 위치를 나타내고, s i 는 스캔 데이터의 위치 i의 포인트의 값을 나타내고, j는 CT 영상의 한 포인트의 위치를 나타내고, c j 는 CT 영상의 위치 j의 포인트의 값을 나타낸다.
Figure 112021007506465-pat00002
는 가중치를 나타내며, s i 와 c j 사이의 거리가 가장 가까울 때 1의 값을 가지며, 그렇지 않을 때 0의 값을 가진다.
좌표 매칭부(140)는 스캔 데이터와 CT 영상 사이의 좌표 차이에 대한 정보에 기초하여 스캔 데이터와 CT 영상을 정합하여 스캔 데이터와 CT 영상의 좌표계를 일치시킨다(S107).
CT 영상 깊이 맵 생성부(150)는 스캔 데이터의 복원 과정에서 구해지는 복수의 프레임 각각의 카메라 위치와 방향을 이용하여 CT 영상으로부터 복수의 CT 프레임의 깊이 맵을 생성한다(S109). 이때, CT 영상의 깊이 맵의 크기는 스캔 데이터의 실제 프레임 깊이 맵(real frame depth map)의 크기와 동일할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 실제 프레임 깊이 맵과 CT 영상 깊이 맵을 보여준다.
도 5에서 보여지는 바와 같이, 스캔 프레임(501)으로부터 스캔 프레임 깊이 맵(503)이 생성될 수 있다. 또한, 스캔 프레임(501)의 카메라 위치 및 방향에 기초하여 이 스캔 프레임(501)에 대응하는 CT 프레임(505)으로부터 CT 프레임 깊이 맵(507)이 생성될 있다. 한편, 스캔 프레임(501)과 CT 프레임(505)가 정합되면 스캔 카메라 방향(Dn)에 해당하는 프레임(509)이 생성될 수 있다.
다시 도 3을 설명한다.
CT 프레임 깊이 맵과 실제 프레임 깊이 맵에 대한 위치와 방향의 차이는 스캔 데이터 복원과정에서 구해지는 각 스캔 프레임의 카메라 위치와 방향에 오차가 있다는 것을 의미한다. 따라서, 본 발명의 실시예는 ICP를 이용하여 CT 영상의 깊이 맵과 실제 프레임 깊이 맵에 대한 위치와 방향의 차이를 보정한다.
깊이 맵 좌표 차이 정보 결정부(160)는 CT 영상의 깊이 맵과 실제 프레임의 깊이 맵 사이의 좌표 차이에 대한 정보를 결정한다(S111). CT 영상의 깊이 맵과 실제 프레임의 깊이 맵 사이의 좌표 차이에 대한 정보는 수학식 2에서 보여지는 바와 같은 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 통해 결정될 수 있으며, 에러 E n 을 최소화하는 n번째 실제 프레임에 대한 회전 행렬(R n )과 평행이동 벡터(t n )를 포함할 수 있다. 에러 E n 은 회전 행렬(R n )과 평행이동 벡터(t n )에 의해 결정되는 포인트 값의 차이의 합을 나타내며, 여기서 포인트 값의 차이는 실제 프레임의 깊이 맵의 포인트 값과 CT 프레임의 깊이 맵의 포인트 값의 차이를 나타낸다.
[수학식 2]
Figure 112021007506465-pat00003
여기서,
Figure 112021007506465-pat00004
는 n번째 실제 프레임의 깊이 맵을 나타내고,
Figure 112021007506465-pat00005
는 n번째 CT 영상의 깊이 맵을 나타내고,
Figure 112021007506465-pat00006
는 n번째 실제 프레임의 깊이 맵의 픽셀의 총수를 나타내고,
Figure 112021007506465-pat00007
는 n번째 CT 프레임의 깊이 맵의 픽셀의 총수를 나타낸다.
Figure 112021007506465-pat00008
는 CT 영상 깊이 맵의 한 포인트의 깊이 값을 나타내고,
Figure 112021007506465-pat00009
는 스캔 데이터 깊이 맵의 한 포인트의 깊이 값을 나타낸다.
Figure 112021007506465-pat00010
는 가중치를 나타내며,
Figure 112021007506465-pat00011
와
Figure 112021007506465-pat00012
사이의 거리가 가장 가까울 때 1의 값을 가지며, 그렇지 않을 때 0의 값을 가진다.
깊이 맵 수정부(170)는 깊이 맵 좌표 차이 정보에 기초하여 실제 프레임의 깊이 맵을 수정한다(S113). 실제 프레임 깊이 맵 수정부(160)는 수학식 3에서 보여지는 바와 같이, 회전 행렬(R n )과 평행이동 벡터(t n )에 기초하여 n번째 실제 프레임의 깊이 맵(
Figure 112021007506465-pat00013
)을 수정하여 수정된 깊이 맵(Dn s')을 생성할 수 있다.
[수학식 3]
Dn s'= Rn(Dn s) + tn
이처럼, 프레임마다 구해지는 회전 행렬과 평행이동 벡터를 이용하여 기존의 스캔 카메라의 위치와 방향을 보정하고 실제 프레임의 깊이 맵을 수정하면, 각 실제 프레임의 방향 및 위치가 CT 영상과 동일하게 되므로, 각 스캔 프레임의 카메라 위치와 방향에 대한 오차가 보정될 수 있다.
구강 스캔 모델 복원부(180)는 수정된 실제 프레임의 깊이 맵에 대한 포인트 클라우드를 3차원에서 합치고 공통 부분을 평균화하여 3차원 구강 스캔 모델을 복원한다(S115).
본 발명의 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치는 CT 장치 또는 구강 스캐너에 한 모듈로서 포함될 수도 있고, CT 데이터 및/또는 구강 스캐너 데이터를 사용하는 소프트웨어로 구현될 수도 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며 이에 한정되지 않고, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 한다.

Claims (16)

  1. 3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법에 있어서,
    스캔 데이터와 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상 사이의 영상 좌표 차이 정보를 결정하는 단계;
    상기 영상 좌표 차이에 대한 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상의 좌표계를 일치시키는 단계;
    상기 스캔 데이터의 한 스캔 프레임의 정보를 이용하여 상기 CT 영상으로부터 CT 프레임의 깊이 맵을 생성하는 단계;
    상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 깊이 맵 좌표 차이 정보를 결정하는 단계;
    상기 깊이 맵 좌표 차이 정보에 기초하여 상기 스캔 프레임의 깊이 맵을 수정하는 단계; 및
    상기 스캔 프레임의 수정된 깊이 맵에 기초하여 3차원 구강 스캔 모델을 복원하는 단계를 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 맵 좌표 차이 정보는
    상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 회전 정도를 나타내는 깊이 맵 회전 행렬과
    상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 평행이동의 정도를 나타내는 깊이 맵 평행이동 벡터를 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 깊이 맵 회전 행렬과 상기 깊이 맵 평행이동 벡터는 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 차이의 합을 최소화시키는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 좌표 차이 정보는
    상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 회전 정도를 나타내는 영상 회전 행렬과
    상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 평행이동의 정도를 나타내는 영상 평행이동 벡터를 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 영상 회전 행렬과 상기 영상 평행이동 벡터는 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상 사이의 차이의 합을 최소화시키는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    구강 스캐너를 통해 환자 구강의 상기 스캔 데이터를 획득하는 단계; 및
    CT 장비를 통해 환자 구강의 CT 영상을 획득하는 단계를 더 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 3차원 구강 스캔 모델은 상기 스캔 데이터의 복수의 프레임의 수정된 깊이 맵에 대한 포인트 클라우드를 3차원에서 합치고 공통부분을 평균화함으로써 복원되는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 스캔 프레임의 정보는 상기 스캔 프레임의 카메라 위치와 방향에 대한 정보를 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 CT 프레임의 깊이 맵의 크기는 상기 스캔 프레임의 깊이 맵의 크기와 동일한
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 방법.
  11. 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치에 있어서,
    스캔 데이터와 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상 사이의 영상 좌표 차이 정보를 결정하는 영상 좌표 차이 결정부;
    상기 영상 좌표 차이에 대한 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터와 상기 CT 영상의 좌표계를 일치시키는 좌표 매칭부;
    상기 스캔 데이터의 한 스캔 프레임의 정보를 이용하여 상기 CT 영상으로부터 CT 프레임의 깊이 맵을 생성하는 CT 영상 깊이 맵 생성부;
    상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 깊이 맵 좌표 차이 정보를 결정하는 깊이 맵 좌표 차이 정보 결정부;
    상기 깊이 맵 좌표 차이 정보에 기초하여 상기 스캔 프레임의 깊이 맵을 수정하는 깊이 맵 수정부; 및
    상기 스캔 프레임의 수정된 깊이 맵에 기초하여 3차원 구강 스캔 모델을 복원하는 구강 스캔 모델 복원부를 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 깊이 맵 좌표 차이 정보는
    상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 회전 정도를 나타내는 깊이 맵 회전 행렬과
    상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 평행이동의 정도를 나타내는 깊이 맵 평행이동 벡터를 포함하는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 깊이 맵 회전 행렬과 상기 깊이 맵 평행이동 벡터는 상기 CT 프레임의 깊이 맵과 상기 스캔 프레임의 깊이 맵 사이의 차이의 합을 최소화시키는
    3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치.
  14. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 의한 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치를 포함하는 구강 스캐너.
  15. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 의한 3차원 구강 스캔 데이터 정합 장치를 포함하는 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 장치.
  16. 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 실행될 경우, 제1항, 제2항, 제3항, 제5항, 제6항, 제7항, 제8항, 제9항 또는 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법이 수행되는,
    것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램.
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