KR102320004B1

KR102320004B1 - 구강 내 이미지의 선택 및 잠금

Info

Publication number: KR102320004B1
Application number: KR1020197019498A
Authority: KR
Inventors: 아비 코펠만; 마이클 사비나
Original assignee: 얼라인 테크널러지, 인크.
Priority date: 2015-03-06
Filing date: 2016-03-04
Publication date: 2021-11-02
Also published as: JP2018509213A; AU2021206867B2; KR20210132239A; EP3265993A1; US20160256035A1; WO2016142818A1; CA2978681A1; DK3265993T3; KR20190084344A; CN111820851A; KR20170125924A; US20190090981A1; EP3848885C0; US10470846B2; EP3265993B1; AU2021206867A1; EP3848885A1; EP4254304A3; KR20220119184A; US20160331493A1

Abstract

프로세싱 디바이스는 제1 구강 내 부위의 구강 이미지를 수신하고, 제1 구강 내 부위의 아이덴티티를 결정한다. 프로세싱 디바이스는 구강 이미지를 잠그고, 제1 구강 내 부위의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하여, 제1 구강 내 부위의 부분을 나타내는 구강 이미지의 부분을 선택한다. 프로세싱 디바이스는 잠금된 구강 이미지에 적어도 부분적으로 기초하여 제1 구강 내 부위를 포함하는 모델을 생성할 수 있고, 잠금된 구강 이미지의 부분은 모델의 제1 영역에 사용되며, 역시 제1 구강 내 부위의 부분을 나타내는 하나 이상의 추가 이미지로부터 데이터는 모델의 제1 영역에 사용되지 않는다.

Description

구강 내 이미지의 선택 및 잠금{SELECTION AND LOCKING OF INTRAORAL IMAGES}

본 발명의 실시예들은 구강 스캐닝(intraoral scanning) 분야에 관한 것으로서, 특히, 구강 스캐닝의 결과를 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

구강에 치아의 보철물(prosthesis)을 이식하기 위해 고안된 보철 절차에서, 보철물이 이식될 구강 내 부위는 많은 경우에 정확하게 측정되고, 주의 깊게 연구되어야 하므로, 치관(crown), 의치(denture) 또는 브릿지(bridge)와 같은 보철물은, 예를 들어, 제자리에 맞도록 적절하게 설계되고, 치수가 정해질 수 있다. 적합한 맞춤(fit)은, 예를 들어 보철물과 턱 사이에 기계적 응력(stress)이 적절하게 전달되도록 하고, 보철물과 구강 내 부위 사이의 인터페이스를 통해 잇몸의 감염이나 충치를 예방할 수 있다. 구강 내 부위를 스캔하여, 구강 내 부위에 대한 3차원(3D) 데이터를 제공할 수 있다. 그러나, 피니시 라인(finish line)을 포함하는 프레퍼레이션(preparation) 치아의 영역은 정의가 부족한 경우, 피니시 라인을 적절하게 결정할 수 없으므로, 수복물(restoration)의 마진(margin)이 적절하게 설계될 수 없다.

환자들의 구강 내 부위(예를 들면, 치과 부위)를 촬영한 구강 스캔과 같은 스캔의 품질을 향상시키기 위한 방법 및 장치가 본 명세서에 기재되어 있다. 스캔 세션 동안, 스캐너의 사용자(예를 들면, 치과 의사)는 구강 내 부위, 구강 내 부위의 모델, 또는 다른 대상의 다수의 상이한 이미지(스캔으로도 지칭됨)를 생성할 수 있다. 이미지들은 개별 이미지(예를 들면, 포인트 앤 슛(point-and shoot) 이미지) 또는 비디오의 프레임(예를 들면, 연속 스캔)일 수 있다. 의사(practitioner)는 스캔을 위해 제1 치아를 프레퍼레이션 한 후, 제1 치아의 구강 이미지의 제1 세트를 취득할 수 있다. 예를 들어, 제1 치아가 프레퍼레이션 치아(삭제라고도 지칭됨)인 경우, 구강 이미지의 제1 세트의 품질을 확실히 높이기 위해 구강 이미지의 제1 세트를 생성하기 전에 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다. 일례로, 이러한 동작은 프레퍼레이션 치아의 피니시 라인을 잠시 노출시켜, 구강 이미지의 제1 세트에서 피니시 라인이 확실히 나타나도록 한다.

구강 이미지의 제1 세트를 완료한 후, 의사는 하나 이상의 인접한 치아의 구강 이미지의 추가적인 세트를 취득할 수 있다. 구강 이미지의 추가적인 세트는 구강 이미지의 제1 세트의 포커스인 제1 치아의 일부에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 구강 이미지를 사용한 3D 모델의 생성 동안의 일부 예에서, 구강 이미지의 추가적인 세트로부터의 데이터는 구강 이미지의 제1 세트로부터의 제1 치아에 대한 데이터와 결합하여(예를 들면, 평균화하여), 3D 모델에서 그 제1 치아의 품질을 저하시킨다.

실시예에서, 구강 이미지의 추가적인 세트로부터의 데이터가 3D 모델에서 제1 치아의 품질을 저하시키는 것을 방지하기 위해, 이미지의 제1 세트는 구강 이미지의 제1 세트가 생성된 후에 자동적으로 잠금(lock)된다. 또한, 제1 치아를 나타내는 구강 이미지의 제1 세트의 부분은 그 제1 치아의 3D 모델의 생성에 배타적으로 사용될 수 있다. 따라서, 구강 이미지의 추가적인 세트는, 구강 이미지의 제1 세트가 잠금된 결과로서 제1 치아를 나타내는 3D 모델의 영역에 노이즈를 추가하거나 변경하지 않는다. 일 실시예에서, 제1 치아의 아이덴티티가 결정되고, 구강 이미지의 제1 세트의 제1 부분은 제1 치아의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하여 선택된다. 따라서, 제1 치아를 나타내는 구강 이미지의 추가적인 세트로부터의 낮은 품질의 데이터는 제1 치아의 3D 모델을 생성할 때 적용되지 않을 수 있다. 이는 구강 내 부위(예를 들면, 턱의 일부)의 3D 모델에서 제1 치아의 이미지 품질을 향상시킬 수 있다.

본 명세서에서 설명된 실시예들은 구강 스캐너, 구강 이미지, 구강 스캔 세션 등을 참조하여 논의된다. 그러나, 실시예들은 구강 스캐너와 다른 유형의 스캐너에도 적용된다는 것을 이해하여야 한다. 실시예들은 다수의 이미지를 취득하고 이들 이미지를 함께 스티치(stitch)하여 결합된 이미지 또는 가상 모델을 형성하는 임의의 유형의 스캐너에도 적용될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 데스크탑 모델 스캐너, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캐너 등에 적용될 수 있다. 또한, 구강의 구강 내 부위 이외의 대상을 스캔하기 위해 구강 스캐너 또는 다른 스캐너가 사용될 수 있음을 이해하여야 한다. 예를 들어, 실시예들은 구강 내 부위 또는 다른 대상의 물리적 모형(physical model)에 대해 수행되는 스캔에 적용될 수 있다. 따라서, 구강 이미지를 나타내는 실시예들은 스캐너에 의해 생성된 임의의 유형의 이미지에 일반적으로 적용 가능한 것으로 이해하여야 하고, 구강 스캔 세션을 나타내는 실시예들은 임의의 유형의 대상에 대한 스캔 세션에 적용 가능한 것으로 이해하여야 하며, 구강 스캐너를 나타내는 실시예들은 많은 유형의 스캐너에 일반적으로 적용 가능한 것으로 이해되어야 한다.

본 발명은 첨부된 도면들의 수치에 의해 한정되는 것이 아니라, 예로서 도시된다.
도 1은 구강 내 부위의 구강 스캐닝을 수행하고, 가상 3차원 모델을 생성하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라, 구강 내 부위의 이미지 세트를 자동으로 잠그는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라, 하나 이상의 구강 내 부위의 다수의 이미지 세트를 잠그는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라, 하나 이상의 구강 내 부위의 다수의 이미지 세트를 함께 스티칭 하는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라, 구강 내 부위의 이미지 세트에서 이상(anomaly)을 검출하고, 추가적인 구강 이미지로부터의 데이터로 그 이상을 대체하는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라, 불완전 엣지(edge)가 검출된 구강 내 부위의 모델을 확장하는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 7a는 프레퍼레이션 치아의 구강 이미지의 제1 세트가 생성된 후, 구강 스캔 세션 동안 예시적인 치열궁(dental arch)의 일부를 도시한다.
도 7b는 프레퍼레이션 치아에 인접한 치아의 구강 이미지의 제2 세트가 생성된 후, 구강 스캔 세션 동안 도 7a의 예시적인 치열궁을 나타낸다.
도 7c는 이상을 포함하는 도 7a의 구강 이미지의 제1 세트를 나타낸다.
도 7d는 추가적인 구강 이미지로부터의 데이터에 의해 도 7c의 구강 이미지의 제1 세트로부터 생성된 모델을 나타난다.
도 7e는 구강 이미지의 세트가 모든 프레퍼레이션 치아를 캡처(capture)하는데 실패한 경우의 프레퍼레이션 치아의 구강 이미지 세트를 나타낸다.
도 7f는 추가적인 구강 이미지로부터의 데이터에 의해 도 7e의 구강 이미지의 제1 세트로부터 생성된 모델을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 블록도를 나타낸다.

도 1은 구강 스캐닝을 수행 및/또는 구강 내 부위의 가상 3차원 모델을 생성하는 시스템(100)의 일 실시예를 나타낸다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 도 2 내지 도 6을 참조하여 이하에서 설명되는 하나 이상의 동작을 수행한다.

시스템(100)은 스캐너(150) 및/또는 데이터 스토어(110)에 커플링될 수 있는 컴퓨팅 디바이스(105)를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(105)는 처리 장치, 메모리, 2차 스토리지, 하나 이상의 입력 장치(예를 들면, 키보드, 마우스, 태블릿 등), 하나 이상의 출력 장치(예를 들면, 디스플레이, 프린터 등), 및/또는 다른 하드웨어 구성요소를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(105)는 성능 및/또는 이동성을 향상시키기 위해 일부 실시예에서 스캐너(150)에 통합될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(105)는 데이터 스토어(110)에 직접 또는 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 네트워크는 근거리 통신망(LAN), 공중 광역 통신망(WAN)(예를 들면, 인터넷), 사설 WAN(예를 들면, 인트라넷), 또는 이들의 조합일 수 있다. 대안적으로, 데이터 스토어(110)는 인터넷 데이터 스토어일 수 있다. 네트워크 데이터 스토의 예시로는 저장 영역 네트워크(SAN), 네트워크 연결 스토리지(NAS), 및 클라우드(cloud) 컴퓨팅 서비스 공급자에 의해 제공되는 스토리지 서비스가 있다. 데이터 스토어(110)는 파일 시스템, 데이터 베이스, 또는 다른 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 환자의 구강의 구강 내 부위의 3차원(3D) 데이터를 얻기 위한 스캐너(150)는 컴퓨팅 디바이스(105)에 작동 가능하게 연결된다. 스캐너(150)는 (예를 들면, 광 빔의 어레이의 공초점(confocal) 포커싱에 의해) 3차원 구조를 광학적으로 캡처하기 위한 프로브(예를 들면, 핸드 헬드(hand held) 프로브)를 포함할 수 있다. 이러한 스캐너(150)의 하나의 예시는 Align Technology, Inc 에서 제조된 iTero® 구강 디지털 스캐너이다. 구강 스캐너의 다른 예시는 Sirona®에서 제조된 CEREC AC 구강 스캐너, 3M™ True Definition Scanner, 및 Apollo DI 구강 스캐너를 포함한다.

스캐너(150)는 환자의 구강 내의 구강 스캔을 수행하는데 사용될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(105)에서 작동하는 구강 스캔 어플리케이션(108)은 스캐너(150)와 통신하여 구강 스캔을 실행할 수 있다. 구강 스캔의 결과는 (예를 들면 각 이미지에 대해 스캐너의 “이미지 생성”버튼을 누름으로써) 이산적으로 생성된 하나 이상의 구강 이미지 세트일 수 있다. 대안적으로, 구강 스캔의 결과는 환자의 구강의 하나 이상의 비디오일 수 있다. 조작자는 구강의 제1 위치에서 스캐너(150)로 비디오의 녹화를 시작하고, 비디오가 촬영되는 동안 스캐너(150)를 구강 내 제2 위치로 이동시킨 다음, 비디오 녹화를 중단할 수 있다. 스캐너(150)는 개별 구강 이미지 또는 구강 비디오(총괄하여 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)로 지칭됨)를 컴퓨팅 디바이스(105)로 전송할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(105)는 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)를 데이터 스토어(110)에 저장할 수 있다. 대안적으로, 스캐너(150)는 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)를 데이터 스토어(110)에 저장하는 다른 시스템에 연결될 수 있다. 이러한 실시예에서, 스캐너(150)는 컴퓨팅 디바이스(105)에 연결되지 않을 수 있다.

일 실시예에서, 구강 스캔 어플리케이션(108)은 이상 식별 모듈(115), 플래깅(flagging) 모듈(118), 모델 생성 모듈(125), 이미지 잠금 모듈(128), 지우개 모듈(132), 및 확장 모듈(134)을 포함한다. 대안적으로, 하나 이상의 이상 식별 모듈(115), 플래깅 모듈(118), 모델 생성 모듈(125), 이미지 잠금 모듈(128), 지우개 모듈(132), 및/또는 확장 모듈(134)의 동작은 단일 모듈로 결합되거나, 추가 모듈로 분리될 수 있다.

일례에 따르면, 사용자(예를 들면, 의사)는 환자에게 구강 스캐닝을 실시할 수 있다. 그렇게 함에 있어서, 사용자는 스캐너(150)를 하나 이상의 환자의 구강 내 위치에 적용할 수 있다. 스캐닝은 하나 이상의 세그먼트(segment)로 분할될 수 있다. 예로서, 세그먼트는 환자의 하부 협측(buccal) 영역, 환자의 하부 설측(lingual) 영역, 환자의 상부 협측 영역, 환자의 상부 설측 영역, 환자의 하나 이상의 프레퍼레이션 치아(예를 들면, 치관 또는 다른 치과 보철과 같은 치과 장치가 적용되는 환자의 치아), 프레퍼레이션 치아에 접촉되는 하나 이상의 치아(예를 들면, 그 자체로는 치과 장치가 적용되지는 않지만 하나 이상의 그러한 치아 옆에 위치하는 치아 또는 입을 닫을 때 하나 이상의 그러한 치아와 접촉하는 치아), 및/또는 환자의 바이트(bite)(예를 들면, 환자의 입을 닫고 환자의 상부 및 하부 치아의 경계 영역을 향하는 방향으로 배향된 스캔으로 수행되는 스캐닝)를 포함할 수 있다. 이러한 스캐너 어플리케이션을 통해, 스캐너(150)는 컴퓨팅 디바이스(105)에 이미지 데이터(스캔 데이터로도 지칭됨)를 제공할 수 있다. 이미지 데이터는 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)의 형태로 제공될 수 있으며, 각각은 특정 치아 및/또는 구강 내 부위의 영역의 2D 구강 이미지 및/또는 3D 구강 이미지를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 개별 이미지 데이터 세트는 상악(maxillary) 아치, 하악(mandibular) 아치, 환자 바이트, 및 각각의 프레퍼레이션 치아에 대해 생성된다. 이러한 이미지는 스캐너로부터 하나 이상의 포인트(예를 들면, 하나 이상의 픽셀 및/또는 픽셀 그룹)의 형태로 컴퓨팅 디바이스(105)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 스캐너(150)는 이러한 3D 이미지를 하나 이상의 포인트 클라우드(point cloud)로 제공할 수 있다.

환자의 구강이 스캔되는 방식은 그것이 적용될 절차에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 상부 또는 하부 의치가 생성되는 경우, 하악 또는 상악 무치아(edentulous) 아치의 전체 스캔이 수행될 수 있다. 대조적으로, 브릿지가 생성되면, 무치아 부위, 이웃하는 프레퍼레이션 치아(예를 들면, 지대치(abutment teeth)) 및 반대편 아치 및 치열(dentition)을 포함하는 전체 아치의 단지 일부가 스캐닝될 수 있다. 따라서, 치과 의사는 수행될 절차의 아이덴티티를 구강 스캔 어플리케이션(108)에 입력할 수 있다. 이러한 목적을 위해, 치과 의사는 드롭 다운(drop-down) 메뉴 등의 다수의 사전 설정 옵션으로부터, 아이콘으로부터 또는 임의의 다른 적합한 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 절차를 선택할 수 있다. 대안적으로, 절차의 아이덴티티는, 예를 들어 프리셋(preset) 코드, 표기법(notation) 또는 임의의 다른 적합한 방식에 의해 임의의 다른 적합한 방법으로 입력될 수 있으며, 구강 스캔 어플리케이션(108)은 사용자에 의한 선택을 인식하도록 적절하게 프로그램 되어 있다.

비한정적인 예시로서, 치과 절차는 보철(수복(restorative)) 및 치열 교정(orthodontic) 절차로 크게 나누어질 수 있으며, 이들 절차는 특정 형태로 더욱 세분화될 수 있다. 또한, 치과 절차는 잇몸 질환, 수면 무호흡(apnea), 및 구강 조건의 확인과 치료를 포함할 수 있다. 보철 절차라는 용어는, 그 중에서도 구강에 관련되고, 구강(구강 내 부위) 내의 치과 부위에서의 치과 보철물의 설계, 제조 또는 설치, 또는 그것들의 실제 또는 가상 모델과 관련되며, 또는 그러한 보철을 수용하기 위한 구강 내 부위의 설계 및 프레퍼레이션에 관한 임의의 절차를 지칭한다. 보철은, 예를 들어 치관, 베니어(veneer), 인레이(inlay), 온레이(onlay), 임플란트(implant) 및 브릿지와 같은 임의의 수복물과 임의의 다른 인공의 부분 또는 전체 의치를 포함할 수 있다. 치열 교정 절차라는 용어는, 그 중에서도 구강에 관련되고, 구강의 구강 내 부위에서의 교정 요소의 설계, 제조 또는 설치, 또는 그것들의 실제 또는 가상 모델과 관련되며, 또는 그러한 교정 요소를 수용하기 위한 구강 내 부위의 설계와 프레퍼레이션에 관한 임의의 절차를 지칭한다. 이러한 요소들은 브래킷(bracket) 및 와이어, 교정 장치(retainer), 투명 교정 장치(clear aligner), 또는 기능성 교정 장치(functional appliance)를 포함하는 장치일 수 있다.

(예를 들면, 치관, 브릿지, 베니어 등을 생성하기 위한) 많은 보철 절차에 있어서, 환자의 기존 치아는 스텀프(stump)로 갈아진다. 갈아진 치아는 본 명세서에서 프레퍼레이션 치아, 또는 간단히 프레퍼레이션으로 언급된다. 프레퍼레이션 치아는 프레퍼레이션 치아의 (갈지 않은) 자연 부분과 프레퍼레이션 치아의 (갈아진) 프레퍼레이션된 부분 사이의 경계인 피니시 라인(마진 라인이라고도 함)이 있다. 프레퍼레이션 치아는 전형적으로 치관 또는 다른 보철물들이 프레퍼레이션 치아 상에 마운트(mount) 또는 시트(seat) 될 수 있도록 생성된다. 많은 경우에, 프레퍼레이션 치아의 피니시 라인은 잇몸 라인 아래에 있다. 프레퍼레이션라는 용어는 전형적으로 치아의 잔존하는 숄더(shoulder)와 피니시 라인을 포함하는 프레퍼레이션 치아의 스텀프를 지칭하지만, 본 명세서에서 프레퍼레이션라는 용어는 또한, 인공 스텀프, 피봇(pivot), 코어(core) 및 포스트(post), 또는 치관 또는 다른 보철물을 수용하기 위한 구강에 이식되는 다른 장치를 포함한다. 프레퍼레이션 치아와 관련하여 본 명세서에서 설명된 실시예들은 또한, 전술한 인공 스텀프, 피벗 등과 같은 다른 유형의 프레퍼레이션에 적용된다.

프레퍼레이션 치아가 생성된 후, 의사는 그 프레퍼레이션 치아를 스캐닝 할 준비를 위한 동작을 수행한다. 프레퍼레이션 치아의 스캐닝을 위한 준비 동작은 프레퍼레이션 치아의 혈액, 타액 등을 닦아내는 것 및/또는 프레퍼레이션 치아로부터 환자의 잇몸을 분리하여 피니시 라인을 노출하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예시에서는, 의사가 프레퍼레이션 치아와 환자의 잇몸 사이에 프레퍼레이션 치아 주위로 코드(cord)를 삽입한다. 의사는 프레퍼레이션 치아의 구강 스캔의 세트를 생성하기 전에 코드를 제거할 것이다. 잇몸의 연조직은 자연 위치로 되돌아 가고, 많은 경우에는 짧은 시간 후에 피니시 라인 위로 붕괴된다. 따라서, 의사는 스캐너(150)를 사용하여 연조직이 자연 위치로 되돌아가기 전에 준비된 프레퍼레이션 치아를 스캔하고, 프레퍼레이션 치아의 구강 이미지의 세트(예를 들면, 구강 이미지 데이터 세트(135a))를 생성한다.

프레퍼레이션 치아에 대한 구강 이미지의 세트를 생성한 후에, 의사는 구강 이미지의 세트가 만족스러운 품질을 갖는지를 결정하기 위해 구강 이미지의 세트 (또는 그로부터 생성된 3D 모델)를 프리뷰(preview)할 수 있다. 이후, 의사는 품질이 만족스럽지 않으면 프레퍼레이션 치아 (또는 그것의 일부)를 재스캔하거나, 품질이 만족스럽다면 인접한 치아 및 프레퍼레이션 치아 주위의 다른 영역에 대한 구강 이미지의 추가적인 세트(예를 들면, 구강 이미지 세트(135b-135n))를 생성하도록 진행할 수 있다. 인접한 영역에 대한 구강 이미지의 이러한 추가적인 세트는, 예를 들어 치과 보철물이 환자의 입에 맞게 들어가는 것을 보장하기 위해 얻어질 수 있다. 구강 이미지의 추가적인 세트는 또한, 잇몸이 피니시 라인 위로 붕괴된 후 및/또는, 혈액 및/또는 타액이 프레퍼레이션 치아에 축적된 후에 프레퍼레이션 치아의 일부를 캡처할 수 있다.

따라서, (예를 들면, 프레퍼레이션 치아의) 구강 이미지의 제1 세트(예를 들면, 구강 이미지 데이터 세트(135a))가 얻어진 후에 일 실시예에서, 이미지 잠금 모듈(128)은 구강 이미지의 제1 세트를 자동으로 잠근다. 잠금된 구강 이미지의 제1 세트는 환자의 프레퍼레이션 치아와 연관될 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 잠금 모듈(128)은 프레퍼레이션 치아와 관련된 이미지 데이터 세트를 자동으로 잠그지만, 다른 이미지 데이터 세트를 자동으로 잠그지는 않는다. 따라서, 이미지 잠금 모듈(128)은 새로운 이미지 데이터 세트가 프레퍼레이션 치아와 연관되는지 여부를 결정할 수 있고, 그렇다면 이미지 데이터 세트를 잠글 수 있다.

프레퍼레이션 치아의 아이덴티티는 3D 모델에서 프레퍼레이션 치아에 적용될 이미지 잠금 모듈(128)에 의해 잠금된 구강 이미지의 제1 세트의 부분을 자동으로 선택하는 데 사용될 수 있다. 대안적으로, 의사는 3D 모델에서 프레퍼레이션 치아에 적용될 잠금된 구강 이미지의 세트의 부분을 마크(mark)하는데 그래픽 유저 인터페이스(GUI)를 사용할 수 있다. 어느 경우에는, 이미지 잠금 모듈(128)은 프레퍼레이션 치아를 나타내는 잠금된 이미지 데이터 세트의 부분의 잠금되고, 반면에 잇몸, 다른 치아 등을 나타내는 이미지 데이터 세트의 부분의 잠금이 해제되도록, 잠금된 이미지 데이터를 업데이트 할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 잠금 모듈(128)은 피니시 라인 뿐 아니라 프레퍼레이션 치아의 윤곽을 결정하기 위해 이미지 처리를 수행한다. 피니시 라인 내부의 프레퍼레이션 치아를 나타내는 모든 데이터는 잠길 수 있으나, 반면 피니시 라인 외부의 다른 구강 피처를 나타내는 모든 데이터는 잠금이 해제될 수 있다. 일 실시예에서, 버퍼가 적용되고, 피니시 라인과 버퍼 내에 있는 모든 데이터는 잠금된다. 버퍼는, 예를 들어 피니시 라인으로부터의 1-3 mm 오프셋일 수 있다. 따라서, 이미지 잠금 모듈(128)은 잠금된 이미지 데이터 세트에 어느 데이터를 유지할 것인지를 알고리즘적(algorithmically)으로 결정할 수 있다. 대안적으로, 사용자는 잠금된 이미지 데이터 세트에 어느 데이터를 유지할 것인지를 수동으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 그들이 유지하고자 하는 영역의 윤곽을 잡을 수 있다. 이 잠금된 이미지 데이터 세트는 나중에 언제든지 사용자에 의해 잠금 해제될 수 있다.

마찬가지로 프레퍼레이션 치아의 낮은 품질 묘사(depiction)를 포함할 수 있는 구강 이미지의 추가적인 세트의 데이터는 3D 모델에서 프레퍼레이션 치아의 생성 동안 모델 생성 모듈(125)에 의해 무시될 수 있다. 따라서, 제1 이미지 데이터 세트에 캡처된 피니시 라인은 추가 이미지 데이터에 의해 저하되지 않는다.

추가적인 실시예에서, 추가 구강 이미지 데이터 세트는 추가적인 프레퍼레이션 치아 및/또는 스캔된 프레퍼레이션 치아에 인접한 치아와 같은 다른 치아에 대해 생성될 수 있다. 이미지 잠금 모듈(128)은 이미지 데이터 세트가 생성된 이후 및 추가적인 구강 이미지가 취득되기 이전에 일부 또는 모든 이미지 데이터 세트를 자동으로 (예를 들면, 알고리즘적으로 및/또는 사용자 입력 없이) 잠글 수 있다. 이미지 잠금 모듈(128)은 각각의 잠금된 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)에 개별 레이어 또는 그룹 식별자(identifier)를 할당할 수 있다. 이들 레이어는 전체 이미지 데이터 세트를 지칭하는데 사용될 수 있고, 이미지 데이터 세트를 표시하거나 숨기고 및/또는 그러한 이미지 데이터 세트를 함께 스티칭하기 위해 이미지 데이터 세트의 데이터에 우선순위를 매기는데 사용될 수 있다.

하나의 예시에서, 제1 이미지 데이터 세트는 제1 치아와 연관될 수 있고, 제2 이미지 데이터 세트는 인접한 제2 치아와 연관될 수 있다. 제1 이미지 데이터 세트로부터의 데이터는 제2 이미지 데이터 세트로부터의 데이터와 중첩될 수 있고, 제2 이미지 데이터 세트로부터의 데이터로부터 발산될 수 있다. 이미지 데이터 세트들을 함께 스티치하기 위해, 이들 두 이미지 데이터 세트에 표시된 구강 내 부위의 중첩되는 영역 사이의 불일치가 해결되어야 한다. 불일치를 해결하는 하나의 기술은 제1 이미지 데이터 세트의 데이터를 중첩된 영역에 대한 제2 이미지 데이터 세트의 데이터와 평균화하는 것이다. 레이어들을 사용하면, 각 이미지 데이터 세트에 가중치가 할당될 수 있고, 이미지 데이터 세트의 평균화는 가중 평균이 될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제1 이미지 데이터 세트로부터의 특정 중첩된 영역에 대한 데이터가 제2 이미지 데이터 세트의 특정 중첩 영역에 대한 데이터보다 품질면에서 우수하다면, 사용자는 제1 이미지 데이터 세트를 더 높은 우선순위를 갖는 것으로서 선택할 수 있다. 모델 생성 모듈(125)은 이미지 데이터 세트들 사이의 차이를 평균화할 때, 제1 이미지 데이터 세트를 제2 이미지 데이터 세트보다 더욱 가중시킬 수 있다.

이미지 잠금 모듈(128)은 각각의 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)를 특정 치아에 연관시킬 수 있고 및/또는 그 외에도 각각의 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)와 연관된 구강 내 부위를 식별할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 이미지 데이터 세트를 생성하기 전에 그들이 스캐닝하고 있는 치아를 표시한다. 대안적으로, 사용자는 먼저 이미지 데이터 세트를 취득할 수 있고, 이어서 이미지 데이터 세트에 이미징 된 치아를 표시할 수 있다. 다른 구현예에서, 구강 스캔 어플리케이션(108)은 유저에게 특정 치아를 스캔하도록 지시할 수 있고, 그 특정 치아의 아이덴티티를 이미지 데이터 세트와 연관시킬 수 있다. 따라서, 각각의 잠금된 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)는 특정 치아와 연관될 수 있으며, 이는 프레퍼레이션 치아이거나 또는 아닐 수도 있다.

스캔 세션이 완료되면(예를 들면, 구강 내 부위의 모든 이미지가 캡처되면), 모델 생성 모듈(125)은 스캔된 구강 내 부위의 가상 3D 모델을 생성할 수 있다. 가상 3D 모델을 생성하기 위해, 모델 생성 모듈(125)은 구강 스캔 세션으로부터 생성된 구강 이미지를 등록 (즉, 함께 “스티치”) 할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 등록을 수행하는 것은 다수의 이미지(카메라 뷰)에서 표면의 다양한 포인트의 3D 데이터를 캡처하는 단계와, 이미지들 사이에 변환을 계산함으로써 이미지를 등록하는 단계를 포함한다. 이미지는 각각 등록된 이미지의 포인트에 적절한 변환을 적용함으로써, 공통 참조 프레임으로 통합될 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 등록은 인접한 또는 중첩된 구강 이미지의 각각의 쌍(예를 들면, 구강 비디오의 각각의 연속적인 프레임)에 대해 수행된다. 이미지 등록 알고리즘은 두 개의 인접한 구강 이미지를 등록하기 위해 수행되며, 기본적으로 하나의 이미지를 다른 것과 정렬시키는 변환에 대한 결정을 포함한다. 이미지 등록은 각 이미지에서 다수의 포인트(예를 들면, 포인트 클라우드) -표면은 각 이미지의 포인트에 피팅됨- 를 식별하는 단계와 두 개의 인접한 이미지의 포인트를 매치하는 포인트 주위의 로컬 검색을 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 모델 생성 모듈(125)은 하나의 이미지의 포인트를 다른 이미지의 표면 상에 보간(interpolate)된 가장 가까운 포인트와 매치시키고, 매칭된 포인트들 사이의 거리를 반복적으로 최소화할 수 있다. 모델 생성 모듈(125)은 또한, 하나의 이미지의 포인트에서의 곡률 피처와 다른 이미지의 표면 상에서 보간된 포인트에서의 곡률 피처의 최상의 매치를 반복 없이 찾아낼 수 있다. 모델 생성 모듈(125)은 또한, 하나의 이미지의 포인트에서의 스핀 이미지(spin-image) 포인트 피처와 다른 이미지의 표면 상에서 보간된 포인트에서의 스핀 이미지 포인트 피처의 최상의 매치를 반복 없이 찾아 낼 수 있다. 이미지 등록에 사용될 수 있는 다른 기술은 다른 피처를 사용하여 점-대-점(point-to-point) 대응을 결정하는 것과, 점-대-면(point-to-surface) 거리를 최소화하는 것에 기반한 기술을 포함한다. 다른 이미지 등록 기술도 사용될 수 있다.

많은 이미지 등록 알고리즘은 인접한 이미지에서 포인트에 표면을 맞추는 작업을 수행하는데, 이는 여러 가지 방법으로 수행될 수 있다. Beizer 및 B-Spline 표면과 같은 파라메트릭(parametric) 표면은 가장 일반적이지만, 다른 것도 사용될 수 있다. 단일 표면 패치(patch)는 이미지의 모든 포인트에 피팅될 수 있으며, 또는 대안적으로, 분리된 표면 패치가 이미지의 포인트의 임의의 수의 부분 집합에 피팅될 수 있다. 분리된 표면 패치는 공통 경계를 가지도록 피팅될 수 있고, 또는 중첩되도록 피팅될 수 있다. 표면 또는 표면 패치는 피팅되는 포인트의 격자와 같은 수의 포인트를 갖는 제어 포인트 망을 사용함으로써 다수의 포인트를 보간하도록 피팅될 수 있고, 또는 표면은 피팅될 포인트의 격자보다 적은 수의 제어 포인트를 갖는 제어 포인트 망을 사용하여 포인트를 근사시킬 수 있다. 다양한 매칭 기술이 이미지 등록 알고리즘에 의해 이용될 수 있다.

하나의 실시예에서, 모델 생성 모듈(125)은 2차원(2D) 곡률 어레이 형태를 취할 수 있는 이미지 간의 포인트 매치를 결정할 수 있다. 인접한 이미지의 대응하는 표면 패치에서 매칭 포인트에 대한 로컬 검색은 파라메트릭하게(parametrically) 유사한 포인트를 둘러싸는 영역에서 샘플된 포인트에서의 피처를 계산함으로써 수행될 수 있다. 일단 두 개의 이미지의 표면 패치 사이에서 대응하는 포인트 세트가 결정되면, 두 개의 좌표 프레임에서 두 개의 세트의 대응하는 포인트 사이의 변환에 대한 결정이 해결될 수 있다. 본질적으로, 이미지 등록 알고리즘은 하나의 표면 상에서 포인트 사이의 거리를 최소화하는 두 개의 인접한 이미지 사이의 변환과 기준으로 사용되는 다른 이미지 표면 상의 보간된 영역에서 발견된 가장 가까운 포인트를 계산할 수 있다.

모델 생성 모듈(125)은 구강 이미지 시퀀스(sequence)의 모든 인접한 이미지의 쌍에 대해 이미지 등록을 반복하여, 각각의 이미지 쌍 사이의 변환을 얻고, 각각의 이미지를 이전 것과 등록한다. 모델 생성 모듈(125)은 적절하게 결정된 변환을 각각의 이미지에 적용함으로써 모든 이미지를 단일 가상 3D 모델로 통합한다. 각 변환은 1 내지 3 축에 대한 회전 및 1 내지 3 평면 내의 이동(translation)을 포함할 수 있다.

많은 경우에, 구강 이미지의 하나의 세트로부터의 데이터는 구강 이미지의 다른 세트로부터의 데이터와 완벽하게 일치하지는 않는다. 각각의 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n)에 있어서, 이미지 잠금 모듈(128)은 관련된 치아의 아이덴티티를 사용하여, 이미지 데이터 세트의 어느 부분이 3D 모델의 특정 영역의 생성(예를 들면, 3D 모델에서 관련된 치아의 생성)에 배타적으로 사용될 것인지를 결정한다. 이미지 잠금 모듈(128)은 각각의 구강 이미지 데이터 세트에서의 이미지 데이터를 분석할 수 있다. 각각의 이미지 데이터 세트에 있어서, 이미지 잠금 모듈(128)은 관련된 치아에 관한 저장된 정보를 사용할 수 있고, 그 이미지 데이터 세트의 어느 부분 또는 영역이 그 치아를 나타내고, 그 이미지 데이터 세트의 어느 부분 또는 영역이 잇몸과 다른 치아와 같이 다른 구강 내 대상을 나타내는지 분석을 통해 결정할 수 있다. 선택 모듈(130)은 이미지 데이터 세트에서 그 치아의 윤곽을 생성할 수 있다. 생성된 윤곽은 경계선 역할을 한다. 윤곽 내부에 있는 이미지 데이터 세트로부터의 데이터는 모델 생성 모듈(125)에 의해 배타적으로 사용되어, 3D 모델의 특정 관련된 치아를 생성할 수 있다. 윤곽 외부에 있는 이미지 데이터 세트로부터의 데이터는 3D 모델에서 추가적인 피처 또는 대상을 생성하는 데 사용되거나 사용되지 않을 수 있다. 또한, 윤곽 외부의 데이터는 다른 이미지 데이터 세트로부터의 데이터와 결합하여, 3D 모델에서 추가적인 피처 또는 대상을 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 잠금된 이미지 데이터 세트에서 치아의 윤곽을 형성하는 동작은 (상술한 바와 같은) 이미지 잠금 모듈에 의해 수행된다. 이미지 잠금 모듈(128)은 이어서, 잠금된 이미지 데이터 세트를 업데이트하여, 윤곽 내부의 이미지 데이터 세트의 부분을 고정시키고, 윤곽 외부의 이미지 데이터 세트의 부분을 잠금 해제할 수 있다.

이상 식별 모듈(115)은 구강 스캔 데이터(예를 들면, 구강 이미지 데이터 세트에서의 구강 이미지) 및/또는 구강 스캔 데이터로부터 생성된 가상 3D 모델로터의 이상 및/또는 다른 관심 영역(AOIs)을 식별하는 역할을 한다. 이러한 이상은 공극(void)(예를 들면, 스캔 데이터가 누락된 영역), 충돌 또는 결함 스캔 데이터의 영역(예를 들면, 다수의 구강 이미지의 중첩된 표면이 매치에 실패한 영역), 이물질을 나타내는 영역(예를 들면, 스터드(stud), 브릿지 등), 불명확한 마진 라인(예를 들면, 하나 이상의 프레퍼레이션 치아의 마진 라인), 노이즈 정보 등을 포함할 수 있다. 식별된 공극은 이미지 표면의 공극일 수 있다. 표면 충돌의 예시에는 이중 앞니(incisor) 엣지 및/또는 생리학상 다른 치아 엣지, 바이트 라인 시프트(shift), 혈액, 타액 및/또는 이물질의 포함 또는 부족, 마진 라인 묘사의 차이 등이 포함된다. 이상 식별 모듈(115)은 이상을 식별할 때, 환자 이미지 데이터(예를 들면, 3D 이미지 포인트 클라우드)를 분석하거나 및/또는 환자의 하나 이상의 가상 3D 모델만을 및/또는 기준 데이터(138)와 관련하여 분석할 수 있다. 분석은 직접 분석(예를 들면, 픽셀 기반 및/또는 다른 포인트 기반 분석), 머신 러닝의 어플리케이션, 및/또는 이미지 인식의 어플리케이션을 포함할 수 있다. 이러한 기준 데이터(138)는 가까운(at-hand, 바로 앞의) 환자에 관한 과거 데이터(예를 들어, 구강 이미지 및/또는 가상 3D 모델), 환자 데이터 풀(pooled patient data), 및/또는 교육적(pedagogical) 환자 데이터를 포함할 수 있으며, 이들 중 일부 또는 전부는 데이터 스토어(110)에 저장될 수 있다.

이상 식별 모듈(115)은 예기치 않은 형상, 명료성(clarity)이 낮은 영역, 데이터 누락 영역, 색상 불일치 등을 식별하는 이미지 처리를 수행함으로써 이상을 식별한다. 상이한 클래스의 이상을 식별하는데 상이한 기준이 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 누락된 이미지 데이터의 영역은 공극일 수 있는 이상을 식별하는데 사용된다. 예를 들어, 구강 이미지에 의해 캡처되지 않은 영역에서의 복셀(voxel)이 식별될 수 있다. 일 실시예에서, 이상 식별 모듈은 이상을 둘러싼 기하학적 피처들 및/또는 (그러한 피처들이 존재한다면) 이상의 기하학적 피처들에 기초하여 이상에 대한 형상을 보간한다. 이러한 기하학적 피처는 엣지 검출, 코너 검출, 블롭(blob) 검출, 리지(ridge) 검출, 허프(Hough) 변환, 구조 텐서, 및/또는 다른 이미지 처리 기술을 사용함으로써 결정될 수 있다.

가까운 환자에 관한 데이터는 환자의 방문 동안 발생하는 스캐닝에 대응하는 X-rays, 2D 구강 이미지, 3D 구강 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델을 포함할 수 있다. 가까운 환자에 관한 데이터는 (예를 들면, 환자의 과거 방문 및/또는 환자의 치과 기록에 대응하는) 환자의 과거 X-rays, 2D 구강 이미지, 3D 구강 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델을 추가적으로 포함할 수 있다.

환자 데이터 풀은 다수의 환자에 관한 X-rays, 2D 구강 이미지, 3D 구강 이미지, 2D 모델, 및/또는 가상 3D 모델을 포함할 수 있다. 이러한 다수의 환자는 가까운 환자를 포함하거나, 포함하지 않을 수 있다. 환자 데이터 풀은 지역 의료 기록 개인 정보 보호 규정(예를 들면, the Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPAA))에 따라 익명으로 처리되고, 및/또는 사용될 수 있다. 환자 데이터 풀은 본 명세서에서 논의된 종류의 스캐닝에 대응되는 데이터 및/또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 교육적 환자 데이터는 교육적 환경에서 사용되는 X-rays, 2D 구강 이미지, 3D 구강 이미지, 2D 모델, 가상 3D 모델, 및/또는 의료용 도면(예를 들면, 의료용 삽화 그림 및/또는 다른 이미지)을 포함할 수 있다. 교육적 환자 데이터는 자원자 데이터 및/또는 사체(cadaveric) 데이터를 포함할 수 있다.

이상 식별 모듈(115)은 그 환자의 이전 방문의 데이터 형태(예를 들면, 환자의 하나 이상의 이전 방문(earlier-in-the-visit) 3D 이미지 포인트 클라우드 및/또는 하나 이상의 이전 방문 가상 3D 모델)의 추가적인 환자 스캔 데이터와 관련하여 후속 환자 방문 동안 발생한 스캐닝으로부터의 환자 스캔 데이터(예를 들면, 환자의 하나 이상의 방문(later-in-the-visit) 3D 이미지 포인트 클라우드 및/또는 하나 이상의 후속 방문 가상 3D 모델)를 분석할 수 있다. 이상 식별 모듈(115)은 환자의 치과 기록 데이터 형태의 기준 데이터 및/또는 환자 방문 이전의 환자의 데이터(예를 들면, 환자의 하나 이상의 사전 방문(prior-to-the-visit) 3D 이미지 포인트 클라우드 및/또는 하나 이상의 사전 방문 가상 3D 모델)와 관련된 환자 스캔 데이터를 추가적 또는 대안적으로 분석할 수 있다. 이상 식별 모듈(115)은 환자 데이터 풀 및/또는 교육적 환자 데이터와 관련된 환자 스캔 데이터를 추가적 또는 대안적으로 분석할 수 있다.

누락 및/또는 결함 스캔 데이터에 관한 이상을 식별하는 것은, 이상 식별 모듈(115)이, 예를 들어 환자 스캔 데이터 및/또는 하나 이상의 환자의 가상 3D 모델로부터 누락될 하나 이상의 픽셀 또는 다른 포인트를 결정하는 것과 같은 직접 분석을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 누락 및/또는 결함 스캔 데이터에 관한 이상을 식별하는 것은 추가적 또는 대안적으로 환자 데이터 풀 및/또는 교육적 환자 데이터를 사용하여, 환자 데이터 풀 및/또는 교육적 환자 데이터에 의해 표시되는 것과 관련하여, 환자 스캔 데이터 및/또는 가상 3D 모델이 불완전한 것(예를 들면, 불연속성을 갖는 것)으로 확인하는 것을 포함할 수 있다.

플래깅 모듈(118)은 식별된 이상들을 제시 및/또는 호출하는 방법을 결정하는 역할을 한다. 플래깅 모듈(118)은 이상의 표시 또는 지표를 제공할 수 있다. 표시는 환자의 치아 및/또는 치은(gingivae)의 하나 이상의 묘사와 관련하여 (예를 들면, 환자의 하나 이상의 X-rays, 2D 구강 이미지, 3D 구강 이미지, 2D 모델, 및/또는 환자의 가상 3D 모델과 관련하여) 및/또는 그와 별개로 (예를 들면, 사용자 인터페이스를 통해) 사용자(예를 들면, 의사)에게 제시될 수 있다. 환자의 치아 및/또는 치은의 묘사와 관련된 표시의 제시는 치아 및/또는 치은의 대응 부분과 표시를 연관시키기 위해 배치된 표시를 포함할 수 있다.

표시는 플래그, 마킹, 윤곽, 텍스트, 이미지, 및/또는 소리(예를 들면 스피치의 형태)의 형태로 제공될 수 있다. 그러한 윤곽은 잔존 치아 윤곽 및/또는 치은 윤곽(예를 들면, 경계로서)을 따르도록 (예를 들면, 윤곽 맞춤에 의해) 배치될 수 있다. 실례로서, 공극에 대응하는 윤곽은 누락된 데이터의 윤곽을 따르도록 배치될 수 있다. 이러한 윤곽은 (예를 들면, 윤곽 외삽(extrapolation)을 통해) 누락된 치아 윤곽 및/또는 치은 윤곽에 대해 누락된 윤곽의 투영된 경로를 따라 배치될 수 있다. 실례로서, 누락된 치아 스캔 데이터에 대응하는 윤곽이 누락된 치아 부분의 투영된 경로를 따라 배치될 수 있고, 또는 누락된 치은 스캔 데이터에 대응하는 윤곽이 누락된 치은 부분의 투영된 경로를 따라 배치될 수 있다.

윤곽이 형성된 이상 내부에 있는 구강 이미지 데이터 세트의 부분에 대한 데이터는 잠금된 구강 이미지 데이터 세트로부터 잠금 해제되거나 제거될 수 있다. 이상은 사용자에 의해 식별될 수 있고, 사용자는 구강 내 부위의 이상의 영역을 캡처하는 새로운 구강 이미지를 생성할 수 있다. 이상의 윤곽 내부에 대응하는 새로운 구강 이미지의 부분이 이상에 대한 구강 이미지 데이터 세트로부터의 원래 데이터를 대체하기 위해 사용된다. 이 데이터는 잠금된 이미지 데이터 세트에 추가될 수 있다. 따라서, 이상은 구강 이미지의 세트에서 자동으로 검출될 수 있으며, 구강 이미지 데이터 세트의 나머지에 영향을 주지 않고 이상을 덮어쓰기 위해 추가적인 구강 이미지가 취해질 수 있다.

일 실시예에서, 이상 식별 모듈(115)이 이상을 식별한 후, 이상 식별 모듈(115)은 이상이 식별되는 영역을 커버하는 데이터를 포함하는 임의의 추가적인 이미지 데이터 세트가 있는지를 결정할 수 있다. 이상 식별 모듈(115)은 하나 이상의 추가적인 이미지 데이터 세트로부터의 이 영역을 잠금된 이미지 데이터 세트의 데이터와 비교할 수 있다. 이러한 비교에 기초하여, 이상 식별 모듈(115)은 윤곽을 커버하는 잠금된 이미지 데이터 세트의 데이터가 다른 이미지 데이터 세트로부터의 데이터에 의해 대체되어야 하는지를 결정할 수 있다. 이상의 윤곽의 내부에 대응하는 다른 이미지 데이터 세트의 부분은 이상에 대한 구강 이미지 데이터 세트로부터의 원본 데이터를 대체하는데 사용될 수 있다. 이 데이터는 잠금된 이미지 데이터 세트에 추가될 수 있다.

일 실시예에서, 각각의 추가적인 이미지 데이터 세트에 대하여, 상이한 대체 옵션이 사용자에게 제공된다. 따라서, 각각의 추가적인 이미지 데이터 세트에 대하여, 이상 식별 모듈(115)은 추가적인 이미지 데이터 세트로부터의 이상의 윤곽을 커버하는 이미지 데이터로 그 이상을 대체할 수 있다. 각각의 대체 옵션은 사용자에게 제시될 수 있으며, 사용자는 어느 대체 옵션을 적용할지를 선택할 수 있다. 일단 사용자의 선택이 수신되면, 사용자 선택에 관련된 추가적인 이미지 데이터 세트로부터의 데이터는 잠금된 이미지 데이터 세트에서의 이상을 대체하는데 사용된다.

모델 생성 모듈(125)에 의해 생성되는 3D 모델은 구강 스캔 어플리케이션의 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 디스플레이 될 수 있다. 3D 모델은 사용자에 의해 시각적으로 체크될 수 있다. 사용자는 적합한 사용자 제어(하드웨어 및/또는 가상)를 사용하여 최대 6개의 자유도(즉, 서로 직교하는 세 축 중 하나 이상에 대해 병진 및/또는 회전)에 대하여 사용자 인터페이스를 통해 3D 모델을 가상으로 조작하여 임의의 원하는 방향으로부터 3D 모델을 볼 수 있게 한다. 재스캔을 위해 알고리즘적으로 이상을 식별하는 이상 식별 모듈(115)에 추가로, 사용자는 구강 내 부위의 생성된 3D 모델을 리뷰(예를 들면, 시각적으로 검사)할 수 있고, 3D 모델의 하나 이상의 영역이 수용 불가능한 지를 결정할 수 있다.

검사에 기초하여, 사용자는 3D 모델의 일부가 부적합하거나 바람직하지 않으며, 3D 모델의 나머지는 수용 가능하다고 결정할 수 있다. 3D 모델의 수용 불가능한 부분은, 예를 들어 3D 모델에서 충분히 명확하게 정의되지 않은 스캔된 구강 내 부위의 실제 치과 표면의 일부에 대응할 수 있다. 예를 들어, 초기 3D 데이터 수집 단계 동안, 예를 들면 스캐닝을 통해, 제1의 3D 가상 모델이 생성되는 결과, 물리적 치과 표면의 대응 부분은, 예를 들어 타액, 혈액, 또는 잔해와 같은 이물질에 의해 커버될 수 있다. 물리적 치과 표면의 대응 부분은 또한, 예를 들면 잇몸, 뺨, 혀, 치과 기구, 인공물 일부 등의 다른 요소에 의해 가려져 있을 수 있다. 대안적으로, 예를 들면, (예를 들면, 스캐닝을 통해) 초기 3D 데이터 수집 단계는 제1의 3D 가상 모델이 생성되는 결과, 수용 불가능한 부분은 왜곡되거나, 또는 달리 결함이 생길 수 있고, (실제 스캐닝 처리에서의 일부 결함으로 인해) 물리적 치과 표면에 적절히 대응하지 못할 수 있다.

사용자 인터페이스를 통해, 사용자는 3D 모델의 수용 불가능한 부분을 마킹하거나, 또는 달리 구분할 수 있다. 지우개 모듈(132)는 3D 모델로부터 마킹된 부분 (및 수용 불가능한 부분을 생성하는데 사용된 잠금된 이미지 데이터 세트 및/또는 다른 이미지 데이터 세트의 관련 부분)을 삭제하거나, 또는 달리 제거할 수 있다. 예를 들어, 관심 있는 치과 절차는 치과 보철물을 제공할 수 있으며, 3D 모델의 삭제된 또는 제거된 부분은 실제 치과 표면에서 존재하지만, 3D 모델 (또는 3D 모델을 생성하는데 사용된 구강 이미지 데이터 세트(135a-135n) 내)에서 명확하게 표현되지 않은 치아 프레퍼레이션의 피니시 라인의 일부일 수 있다.

구강 스캔 어플리케이션(108)은 삭제되거나 제거된 3D 모델의 부분 (및 구강 이미지의 대응하는 세트 또는 세트들)에 대응하는 치과 부위의 하나 이상의 추가적인 구강 이미지를 생성하도록 사용자에게 지시할 수 있다. 사용자는 스캐너(150)를 사용하여 이전에 생성된 구강 이미지와 적어도 부분적으로 중첩하는 하나 이상의 추가적인 구강 이미지를 생성할 수 있다. 하나 이상의 추가적인 구강 이미지는 3D 모델의 합성물 및 하나 이상의 추가적인 구강 이미지를 제공하기 위해 3D 모델 (및/또는 3D 모델을 생성하는데 사용된 구강 이미지 데이터 세트)에 등록될 수 있다. 합성물에서, 이전에 삭제/제거되었던 3D 모델의 일부는 하나 이상의 추가적인 구강 이미지의 대응하는 부분으로 적어도 부분적으로 대체된다. 그러나, 삭제되거나 제거된 3D 모델의 부분 외부에 있는 하나 이상의 추가적인 이미지의 일부는 합성물 또는 업데이트된 3D 모델에 적용되지 않는다. 일 실시예에서, 잠금된 이미지 데이터 세트의 소거된 부분에 대응하는 새로운 구강 이미지의 일부는 잠금된 이미지 데이터 세트에 추가된다.

확장 모듈(134)은 이상 식별 모듈(115) 및/또는 지우개 모듈(132)의 동작과 유사한 동작을 수행할 수 있다. 그러나, 3D 모델 내의 이상 또는 수용 불가능한 부분을 식별하고 수정하기보다는, 확장 모듈(134)은 3D 모듈의 엣지에 있는 3D 모듈의 부분을 식별 및/또는 수정할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 데이터 세트(135a)는 3D 모델에서 치아가 절단되도록 치아의 일부(예를 들면, 3D 모델에서 나타나지 않는 치아의 부분)를 누락시킬 수 있다. 확장 모듈(134)은 치아가 클리핑 된 (clipped) 것처럼 보이는 3D 모델의 엣지를 알고리즘적으로 검출할 수 있다. 대안적으로, 사용자는 치아의 일부가 3D 모델에서 나타나지 않는다는 것을 사용자 인터페이스를 통해 표시할 수 있다. 사용자는 모델이 불완전한 3D 모델의 엣지의 부분을 마킹하거나 마킹하지 않을 수 있다.

사용자는 스캐너(150)를 사용하여 데이터가 누락된 3D 모델의 영역에 대응하는 구강 내 부위(예를 들면, 치아)의 하나 이상의 추가적인 구강 이미지를 생성할 수 있다. 하나 이상의 추가적인 구강 이미지는 3D 모델에 등록될 수 있다. 확장 모듈(134)은 하나 이상의 추가적인 구강 이미지의 일부가 초기 3D 모델로부터 누락된 구강 내 부위(예를 들면, 치아)의 영역을 나타내는 것으로 결정할 수 있다. 하나 이상의 추가적인 구강 이미지의 이 부분은 구강 내 부위(예를 들면, 치아)에 대한 3D 모델을 확장하기 위해 3D 모델에 추가될 수 있다. 또한, 하나 이상의 추가적인 구강 이미지의 부분은 잠금된 이미지 데이터 세트에 첨부될 수 있다.

일 실시예에서, 의사는 환자의 하나 이상의 치열궁의 전체 또는 부분을 생성할 수 있다. 스캔이 완료된 후 어느 정도 시간이 지나면, 환자는 치아 건강 상태 변화를 경험할 수 있으며, 건강한 치아가 있는 부분에서는 브릿지 또는 다른 보철 치료가 필요할 수 있다. 이러한 경우, 치과 의사는 이전에 완료된 스캔을 활용할 수 있다. 특히, 의사는 프레퍼레이션 치아를 생성할 수 있고, 프레퍼레이션 치아를 스캔하여 프레퍼레이션 치아의 잠금된 구강 이미지 데이터 세트를 생성할 수 있다. 이러한 잠금된 구강 이미지 데이터 세트는 이전에 생성된 스캔 데이터와 결합되어 환자의 치열궁의 새로운 3D 모델을 생성할 수 있다. 새로운 3D 모델에서 대부분의 아치는 원본 스캔의 데이터에 기반을 두고 있을 것이며, 프레퍼레이션 치아에 대한 데이터는 잠금된 이미지 데이터 세트에 기반을 둘 것이다.

도 2 내지 도 6은 구강 이미지 세트를 프로세싱하고 그로부터 가상 3D 모델을 생성하는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다. 이러한 방법은 하드웨어(예를 들면, 회로, 전용 로직, 프로그래머블 로직, 마이크로 코드 등), (프로세싱 디바이스 상에서 실행되는 명령과 같은) 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 포함하는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세싱 로직은 도 1의 컴퓨팅 디바이스(105)(예를 들면, 구강 스캔 어플리케이션(108)을 실행하는 컴퓨팅 디바이스(105))에 대응한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따라, 구강 내 부위의 이미지 세트를 자동으로 잠그는 방법(200)에 대한 흐름도를 나타낸다. 방법(200)의 블록 205에서, 구강 스캔 세션이 시작된다. 구강 스캔 세션 동안, 치과 의사는 구강 스캐너를 사용하여 특정 구강 내 부위에 초점을 맞춘(예를 들면, 특정 치아에 초점을 맞춘) 구강 이미지 세트를 생성한다. 프로세싱 로직은 어느 구강 내 부위(예를 들면, 어느 치아)가 스캔 되어야 하는지를 치과 의사에게 지시할 수 있고, 치과 의사는 어느 구강 내 부위가 스캔되어야 하거나 스캔이 되었는지를 지시할 수 있다. 대안적으로, 프로세싱 로직은 구강 이미지 세트로부터의 데이터 및/또는 (예를 들면, 다른 구강 내 부위에 초점을 맞춘) 구강 이미지 데이터 세트의 하나 이상의 추가 세트에 기초하여 구강 내 부위를 자동으로(예를 들면, 알고리즘적으로) 식별할 수 있다. 블록 210에서, 프로세싱 로직은 구강 내 부위의 구강 이미지의 세트를 수신한다. 블록 215에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지 데이터 세트를 잠근다. 이는 구강 내 부위의 특정 영역을 나타내는 (예를 들면, 그 한계선을 포함하는 특정 프레퍼레이션 치아를 나타내는) 구강 이미지 데이터 세트의 부분이 나중에 추가 구강 이미지에 의해 수정되거나 저하되지 않도록 보장한다.

도 7a를 참조하면, 구강 스캔 세션 동안 예시적인 치열궁의 부분(700)이 나타난다. 치열궁은 환자의 잇몸(702) 뿐 아니라, 2개의 프레퍼레이션 치아(708, 710) 및 인접한 치아(704, 706, 712)를 포함한다. 도시된 바와 같이, 프레퍼레이션 치아(708, 710)는 지대치로 작용하고 브릿지를 수용하도록 스텀프로 갈아질 수 있다. 프레퍼레이션 치아(708)는 피니시 라인(709)을 포함하고, 프레퍼레이션 치아(710)는 피니시 라인(711)을 포함한다. 도시된 피니시 라인(709, 711)은 이 예시에 대한 가시성을 향상시키기 위해 잇몸 라인 위에 있다. 그러나, 많은 경우에 피니시 라인은 잇몸 라인 아래에 있다. 하나의 예시에서, 코드가 프레퍼레이션 치아(708) 및 주위의 잇몸 사이에 채워질 수 있고, 따라서 피니시 라인(709)이 스캐닝을 위해 잠시 노출되도록 제거될 수 있다.

구강 이미지(714), 구강 이미지(716), 및 구강 이미지(718)를 포함하는 구강 이미지 데이터 세트(713)가 도시되어 있다. 각각의 구강 이미지(714-718)는 이미징 될 치과 표면으로부터 특정 거리를 갖는 구강 스캐너에 의해 생성될 수 있다. 특정 거리에서, 구강 이미지(714-718)는 특정 스캔 영역 및 스캔 깊이를 갖는다. 스캔 영역의 모양과 크기는 일반적으로 스캐너에 의존하며, 여기서는 직사각형으로 나타난다. 각 이미지는 자체의 기준 좌표계와 원점을 가질 수 있다. 각 구강 이미지는 특정 위치(스캐닝 스테이션(station, 위치))에서 스캐너에 의해 생성될 수 있다. 스캐닝 스테이션의 위치와 방향은 구강 이미지가 함께 전체 타겟 구역을 적절히 커버하도록 선택될 수 있다. 바람직하게는, 스캐닝 스테이션은 도시된 바와 같이 구강 이미지(714-718) 사이에 중첩이 있도록 선택된다. 일반적으로, 선택된 스캐닝 스테이션은 동일한 타겟 영역에 상이한 스캐너가 사용되면, 사용되는 스캐너의 캡처 특성에 따라 달라질 것이다. 따라서, 각각의 스캔으로 큰 치과 영역을 스캐닝할 수 있는 스캐너는 상대적으로 작은 치과 표면의 3D 데이터만을 캡처할 수 있는 스캐너보다 더 적은 스캐닝 스테이션을 사용할 것이다. 유사하게, 직사각형 스캐닝 격자를 갖는 스캐너에 대한 스캐닝 스테이션의 수와 배치(따라서, 대응하는 직사각형의 형태로 투영된 스캐닝 영역을 제공)는 일반적으로 원형 또는 삼각형 스캐닝 격자를 갖는 스캐너의 수 및 배치(각각 대응하는 원 또는 삼각형의 형태로 투영된 스캐닝 영역을 제공)와 다를 것이다. 구강 이미지 데이터 세트(713)는 자동으로 잠금되며, 제1 레이어에 할당될 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 방법(200)의 블록 220에서, 구강 이미지의 제1 세트의 부분들은 프로세싱 로직에 의해 알고리즘적으로 선택된다. 선택된 부분들은 치아의 윤곽 또는 구강 내 부위의 다른 특징에 대응할 수 있다. 선택된 부분들은 이미지 분석을 수행하는 것과 엣지 검출, 엣지 매칭, 그레이스케일(greyscale) 매칭, 그라디언트(gradient) 매칭, 백 오브 워드 모델(bag of words models) 등과 같은 대상 인지 기술을 적용하는 것에 기초하여 결정될 수 있다. 기준 데이터는 치아와 같은 특정 객체를 검출하기 위해 프로세싱 로직을 훈련시키는데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 치아 또는 구강 내 부위의 알려진 아이덴티티는 객체 검출 프로세스를 돕고, 구강 이미지의 부분을 선택하는데 사용된다.

예를 들어, 도 7a의 예시 구강 이미지 데이터 세트(713)에서, 프레퍼레이션 치아(708)의 윤곽이 생성될 수 있다. 윤곽 내부에 있는 구강 이미지 데이터 세트(713)의 구강 이미지(714-718)의 모든 부분들은 추가적인 변경으로부터 보호될 수 있다. 일 실시예에서, 잠금된 이미지 데이터 세트는 윤곽의 내부 영역이 이미지 데이터 세트에서 잠금되고, 윤곽의 외부 영역이 잠금 해제되도록 업데이트 된다.

방법(200)의 블록 225에서, 프로세싱 로직은 구강 내 부위를 나타내는(예를 들면, 구강 이미지의 잠금된 세트의 포커스인 치아를 나타내는) 하나 이상의 추가 구강 이미지를 수신한다. 이러한 추가 구강 이미지는 예를 들어, 하나 이상의 추가적인 치아에 대한 하나 이상의 추가 구강 이미지 데이터 세트의 일부일 수 있다. 블록 230에서, 프로세싱 로직은 구강 내 부위를 포함하는 가상 3D 모델을 생성한다. (예를 들면, 결정된 윤곽의 내부에 있는) 잠금된 구강 이미지의 선택된 부분은 모델의 제1 영역을 생성하는데 사용된다. 예를 들어, 선택된 부분은 3D 모델에서 특정 프레퍼레이션 치아를 생성하는데 사용될 수 있다. 추가 구강 이미지로부터의 데이터는 3D 모델의 영역을 생성하는데 사용되지 않는다.

이제 도 7b를 참조하면, 제2 구강 이미지 데이터 세트(721)가 프레퍼레이션 치아(708)에 인접한 치아(706)에 대해 생성된 후에 구강 스캔 세션 동안의 도 7a의 예시 치열궁이 나타난다. 구강 이미지 데이터 세트(721)는 인접한 치아(706)에 초점을 맞추는 구강 이미지(722-728)를 포함한다. 그러나, 도시된 바와 같이, 제2 구강 이미지 데이터 세트(721)에서의 구강 이미지(726)의 영역은 또한, 프레퍼레이션 치아(708) 및 피니시 라인(709)을 나타낸다. 그러나, 제1 구강 이미지 데이터 세트(713)가 잠금되었기 때문에, 제2 구강 이미지 데이터 세트(721)로부터의 데이터는 3D 모델에서 프레퍼레이션 치아(708)의 가상 표현을 생성할 때 사용되지 않을 것이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따라, 하나 이상의 구강 내 부위의 다수의 이미지 세트를 잠그는 방법(300)에 대한 흐름도를 나타낸다. 방법(300)의 블록 302에서, 프로세싱 로직은 구강 스캔 세션을 시작한다. 블록 304에서, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아의 구강 이미지의 제1 세트를 수신한다. 블록 306에서, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아의 아이덴티티를 결정한다. 블록 308에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지의 제1 세트를 제1 레이어로서 잠근다.

블록 310에서, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아에 인접한 다른 치아의 구강 이미지의 제2 세트를 수신한다. 인접한 치아는 다른 프레퍼레이션 치아일 수도 아닐 수도 있다. 블록 312에서, 프로세싱 로직은 인접한 치아의 아이덴티티를 결정한다. 블록 314에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지의 제2 세트를 제2 레이어로서 잠근다.

블록 316에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지의 제1 세트의 부분을 선택한다. 이 선택은 프레퍼레이션 치아의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어질 수 있다. 부분의 선택은 구강 이미지의 제1 세트에서 프레퍼레이션 치아의 윤곽을 형성하는 것과 윤곽 내부에 있는 그 부분들을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 블록 318에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지의 제2 세트의 부분을 선택한다. 이 선택은 인접한 치아의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어질 수 있다. 부분들의 선택은 구강 이미지의 제2 세트에서 인접한 치아의 윤곽을 형성하는 것과 윤곽 내부에 있는 그 부분들을 선택하는 것을 포함할 수 있다.

블록 320에서, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아, 인접한 치아 및 주변 조직을 포함하는 구강 내 부위의 가상 3D 모델을 생성한다.

다시 도 7a 및 도 7b를 참조하면, 구강 이미지 데이터 세트(713)는 방법(300)에서 프레퍼레이션 치아의 구강 이미지의 제1 세트에 대응할 수 있다. 유사하게, 구강 이미지 데이터 세트(721)는 방법(300)에서 인접한 치아의 구강 이미지의 제2 세트에 대응할 수 있다. 따라서, 인접한 치아(706)를 나타내는 구강 이미지 데이터 세트(713)의 부분은 3D 모델에서 인접한 치아를 재생성하는데 사용되지 않을 것이고, 프레퍼레이션 치아(708)를 나타내는 구강 이미지 데이터 세트(721)의 그 부분들은 3D 모델에서 프레퍼레이션 치아를 재생성하는데 사용되지 않을 것이다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따라, 하나 이상의 구강 내 부위의 다수의 이미지 세트를 함께 스티칭하는 방법(400)에 대한 흐름도를 나타낸다. 프로세싱 로직은 (예를 들면, 프레퍼레이션 치아에 초점을 맞춘) 구강 이미지의 제1 세트 및 (예를 들면, 인접한 치아, 또는 전체 또는 부분 아치에 초점을 맞춘) 구강 이미지의 제2 세트를 수신할 수 있다. 방법(400)의 블록 405에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지의 제1 세트와 구강 이미지의 제2 세트 사이의 중첩하는 데이터의 하나 이상의 불일치를 식별한다. 예를 들어, 구강 이미지의 제1 세트와 구강 이미지의 제2 세트는 프레퍼레이션 치아와 인접한 치아 사이의 잇몸을 각각 나타낼 수 있다.

그러나, 이러한 구강 이미지 데이터 세트에서의 잇몸의 묘사는 완벽하게 일치할 수는 없다. 예를 들어, 혈액 및/또는 타액은 제1 구강 이미지 데이터 세트와 제2 구강 이미지 데이터 세트의 생성 사이에 잇몸에 축적될 수 있고, 또는 잇몸의 위치는 두 구강 이미지 데이터 세트에서 약간 다를 수 있다. 프레퍼레이션 치아와 인접한 치아 모두를 포함하는 3D 모델을 생성하기 위해, 두 구강 이미지 데이터 세트로부터의 데이터는 병합되어야 하며, 데이터의 충돌을 해결해야 한다.

블록 410에서, 프로세싱 로직은 제1 이미지 세트와 제2 이미지 세트의 우선순위에 대한 지표를 수신한다. 예를 들어, 제1 이미지 세트는 더 높은 품질을 갖거나 더욱 중요하다고 알려져 있을 수 있으므로, 제1 이미지 세트에 더 높은 우선순위가 할당될 수 있다. 블록 415에서, 프로세싱 로직은 이미지 데이터 세트에 우선순위를 부여하기 위해 수신된 우선순위의 지표를 사용한다. 블록 420에서, 프로세싱 로직은 제1 이미지 세트와 제2 이미지 세트 사이에 중첩하는 데이터에 가중 평균을 적용하여, 중첩하는 데이터를 병합한다. 이미지 데이터 세트에 적용되는 가중치는 우선순위에 기반을 둘 수 있다. 예를 들어, 더 높은 우선순위가 할당된 제1 이미지 세트에는 70%의 가중치가 할당되고, 제2 구강 이미지 세트에는 30%의 가중치가 할당될 수 있다. 따라서, 데이터가 평균화될 때, 병합된 결과는 제1 이미지 데이터 세트의 묘사와 더 유사해보이고, 제2 이미지 데이터 세트의 묘사와는 덜 유사해보일 것이다.

일 실시예에서, 프로세싱 로직은 3D 모델의 상이한 버전을 렌더링(render)할 수 있으며, 각 버전은 구강 이미지 데이터 세트의 상이한 우선순위 및/또는 상이한 가중치를 나타낸다. 사용자는 상이한 렌더링을 시각적으로 검사하고, 어느 렌더링이 더 정확해 보이는지 선택할 수 있다. 프로세싱 로직은 이에 따라 이미지 데이터 세트에 우선순위를 부여할 수 있고, 따라서 3D 모델을 생성하기 위해 사용자 선택과 관련된 적절한 가중 평균을 적용할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따라, 구강 이미지 데이터 세트 및/또는 구강 이미지 데이터 세트 등으로부터 생성된 3D 가상 모델에서 이상을 수정하는 방법(500)에 대한 흐름도를 나타낸다. 구강 이미지 데이터 세트는 (예를 들면, 포인트-앤-슛 모드로 획득된) 개별 이미지들의 세트) 또는 (예를 들면, 연속 스캐닝 또는 비디오 모드로 획득된) 구강 비디오의 다중 프레임일 수 있다. 구강 이미지 데이터 세트는 환자의 특정 치과 부위(예를 들면, 치아)에 대한 것일 수 있고, 구강 이미지 데이터 세트를 보존하기 위해 잠금될 수 있다.

방법(500)의 블록 505에서, 프로세싱 로직은 잠금된 구강 이미지 세트 내부 및/또는 잠금된 구강 이미지 세트로부터 생성된 3D 모델에서의 이상을 식별한다. 이상은 구강 이미지 데이터 세트 상의 이미지 프로세싱을 수행하고, 그에 대한 기준의 세트를 적용함으로써 식별될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세싱 로직은 구강 이미지 또는 3D 모델의 임의의 복셀 또는 복셀의 세트가 하나 이상의 기준을 만족하는지를 결정할 수 있다. 상이한 기준이 상이한 클래스의 이상을 식별하는데 사용될 수 있다. 일 실시에에서, 누락된 이미지 데이터는 공극일 수 있는 이상을 식별하는데 사용된다. 예를 들어, 구강 이미지에 의해 캡처되지 않은 영역에서의 복셀이 식별될 수 있다.

블록 510에서, 프로세싱 로직은 이상의 윤곽을 생성하는 것 등에 의해 이상의 경계를 결정한다. 일 실시예에서, 프로세싱 로직은 이상을 둘러싸는 기하학적 피처 및/또는 (만약 피처가 존재한다면) 이상의 기하학적 피처에 기초하여, 이상의 형상을 보간한다. 예를 들어, 이상이 공극이라면, 공극 주위의 영역은 공극의 표면 형상을 보간하는데 사용될 수 있다. 이상의 형상은 윤곽을 생성하는데 사용될 수 있다. 윤곽 외부의 모든 데이터는 잠긴 상태에서 변경되지 않으며, 윤곽 내부의 데이터는 새로운 구강 이미지로부터의 데이터로 대체될 수 있다.

프로세싱 로직은 사용자 인터페이스를 통해 이상의 표시를 제공할 수 있다. 이상의 윤곽은 주변 이미지를 이상과 대조시키는 방식으로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 치아는 흰색으로 나타낼 수 있고, 이상은 빨간색, 검은색, 파란색, 녹색, 또는 다른 색으로 나타낼 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 플래그와 같은 지표는 이상의 표시로서 사용될 수 있다. 지표는 이상과 멀리 떨어져 있을 수 있으나, 이상에 대한 포인터를 포함할 수 있다. 이상은 구강 내 부위의 많은 시점에서 숨겨지거나 가려질 수 있다. 그러나, 지표는 모든 또는 많은 그러한 시점에서 볼 수 있다.

도 7c를 참조하면, 구강 이미지 세트(730)는 피니시 라인(709)과 이상(732)을 갖는 프레퍼레이션 치아(708)를 포함하는 것으로 도시된다. 도시된 바와 같이, 이상(732)은 윤곽이 형성되어 있고, 특정 형상(이 경우, 타원형)을 갖고 있다. 구강 이미지 세트(730)는 구강 이미지(714-718)를 포함한다.

다시 도 5를 참조하면, 블록 515에서, 프로세싱 로직은 구강 내 부위의 추가 이미지를 수신한다. 추가 이미지는 3D 모델의 영역에 대한 데이터 또는 이상이 검출된 구강 이미지의 초기 세트를 포함할 수 있다. 블록 520에서, 프로세싱 로직은 경계 또는 윤곽 내부의 구강 이미지 원본 세트의 데이터를 구강 내 부위의 추가 이미지로부터의 추가적인 데이터로 대체하는 것에 기초하여 가상 3D 모델을 업데이트한다. 따라서, 가상 3D 모델의 나머지 부분에 영향을 주지 않고 이상이 수정될 수 있다.

도 7d를 참조하면, 구강 이미지 세트(730) 및 추가 구강 이미지(709)로부터의 데이터로부터 생성된 가상 3D 모델(740)이 도시된다. 이상(742)의 윤곽 외부의 프레퍼레이션 치아(708)의 렌더링은 추가 구강 이미지(741)로부터의 이미지 데이터에 의해 영향을 받지 않는다. 그러나, 이상(742)의 윤곽 내부에 있는 프레퍼레이션 치아(708)의 부분은 추가적인 구강 이미지(709)로부터의 데이터에 기초하여 렌더링 된다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따라, 불완전 치아 또는 다른 대상이 검출된 구강 내 부위의 모델을 확장하는 방법(600)에 대한 흐름도를 나타낸다. 방법(600)의 블록 605에서, 프로세싱 로직은 3D 모델의 프레퍼레이션 치아(또는 다른 구강 내 부위)에 대한 데이터가 불완전한 것으로 결정한다. 예를 들어, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아의 엣지가 절단되었음을 결정할 수 있다. 이 결정은, 예를 들어 프레퍼레이션 치아 또는 다른 치아의 예상된 윤곽과 계산된 3D 모델에서의 프레퍼레이션 치아 또는 다른 치아의 윤곽을 비교하는 것에 기초하여 이루어질 수 있다. 계산된 윤곽이 예상된 윤곽과 임계값 이상 차이가 나는 경우, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아 또는 다른 치아가 모델에서 절단됐다고 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 결정은 3D 모델에서 프레퍼레이션 치아 또는 다른 치아가 불완전하다는 사용자 지시에 응답하여 행해진다. 예를 들어, 사용자는 3D 모델을 검토하고, 치아의 일부가 절단됐다고 결정하며, 절단된 영역에 대한 데이터를 추가하기 위해 수동으로 확장 모드로 진입할 수 있다. 대안적으로, 이러한 결정은 먼저 사용자 입력을 수신하지 않고 (이미지 프로세싱 수행에 기초하여) 알고리즘적으로 이루어질 수 있다.

도 7e를 참조하면, 구강 이미지 세트(750)는 구강 이미지(714 및 752)를 포함한다. 구강 이미지 세트(750)는 피니시 라인(709)을 갖는 프레퍼레이션 치아(708)를 나타낸다. 그러나, 프레퍼레이션 치아(708)의 엣지(754)는 절단된다.

블록 610에서, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아 (또는 다른 치아)의 추가 구강 이미지를 수신한다. 블록 615에서, 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아의 엣지에 대한 경계를 식별할 수 있다. 일 실시예에서, 이는 경계에서 프레퍼레이션 치아의 엣지의 윤곽을 생성하는 것을 포함한다. 어떤 경우에는, 이는 블록 605에서 이미 수행되었을 수 있다. 엣지의 형상은 윤곽 또는 경계를 생성하는데 사용될 수 있다. 윤곽 내부의 모든 데이터는 잠긴 상태로 변하지 않고 유지될 수 있다.

블록 620에서, 프로세싱 로직은 경계 외부의 데이터를 추가 구강 이미지로부터의 추가적인 데이터로 대체하는 것에 기초하여 모델을 업데이트 한다. 프로세싱 로직은 프레퍼레이션 치아의 추가적인 구강 이미지의 어느 부분이 초기 구강 이미지 세트에서 절단된 프레퍼레이션 치아의 부분(예를 들면, 데이터가 절단된 엣지의 경계 외부)을 나타내는지 결정한다. 추가 구강 이미지의 식별된 부분은 초기 구강 이미지 세트에 병합될 수 있으며, 모델에서 프레퍼레이션 치아 (또는 다른 치아)를 확장하는데 사용될 수 있다.

도 7f를 참조하면, 도 7e의 추가적인 구강 이미지(726)로부터의 데이터를 갖는 구강 이미지 세트(750)로부터 생성된 가상 3D 모델(760)이 도시된다. 프레퍼레이션 치아(708)의 윤곽 내부에서의 프레퍼레이션 치아(708)의 렌더링은 추가 구강 이미지(762)로부터의 이미지 데이터에 영향을 받지 않는다. 그러나, 엣지(754)의 외부 영역의 절단을 나타내는 구강 이미지(762)의 부분은 3D 모델(760)에서 프레퍼레이션 치아(708)를 확장시키는데 사용된다.

도 8은 컴퓨팅 디바이스(800)의 예시적인 형태의 기계의 개략도를 나타내는데, 이 기계의 내부에서는 기계를 본 명세서에서 논의된 하나 이상의 방법을 수행하도록 하는 명령 세트가 실행될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 기계는 근거리 통신망(LAN), 인트라넷, 엑스트라넷, 또는 인터넷에서 다른 기계에 연결(예를 들면, 네트워크화) 될 수 있다. 기계는 클라이언트-서버 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 기계의 성능으로 작동하거나, 피어-투-피어(peer-to-peer)(또는 분산된) 네트워크 환경에서 피어 기계로서 작동할 수 있다. 기계는 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 셋탑 박스(STB), 휴대용 정보 단말기(PDA), 휴대폰, 웹 어플라이언스(appliance), 서버, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브릿지, 또는 그 기계에 의해 취해질 특정 행동을 규정하는 명령 세트를 (순차적으로 또는 그와 달리) 실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다. 또한, 단지 하나의 기계가 도시되어 있으나, “기계”라는 용어는 본 명세서에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법을 수행하기 위해 개별적으로 또는 공동으로 명령 세트 (또는 다중 세트)를 실행하는 기계의 임의의 조합(예를 들면, 컴퓨터)을 포함하는 것으로 간주된다. 기계라는 용어는 또한, 구강 스캐너 및 컴퓨팅 디바이스(예를 들면, 도 1의 스캐너(150)와 컴퓨팅 디바이스(105))를 포함하는 통합된 올인원(all-in-one) 디바이스를 지칭한다.

예시적인 컴퓨팅 디바이스(800)는 버스(808)를 통해 서로 통신하는 프로세싱 디바이스(8020), 메인 메모리(804)(예를 들면, 판독 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 동기식 DRAM(SDRAM) 같은 다이나믹 랜덤 엑세스 메모리(DRAM) 등), 정적 메모리(806)(예를 들면, 플래시 메모리, 정적 랜덤 엑세스 메모리(SRAM) 등), 및 2차 메모리(예를 들면, 데이터 저장 디바이스(828))를 포함한다.

프로세싱 디바이스(802)는 마이크로 프로세서, 중앙 처리 장치 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세서를 나타낸다. 특히, 프로세싱 디바이스(802)는 CISC(complex instruction set computing) 마이크로 프로세서, RISC(reduced instruction set computing) 마이크로 프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로 프로세서, 다른 명령 세트를 구현하는 프로세서, 또는 명령 세트의 조합을 구현하는 프로세서일 수 있다. 프로세싱 디바이스(802)는 ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array), DSP(digital signal processor), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 프로세싱 디바이스일 수도 있다. 프로세싱 디바이스(802)는 본 명세서에서 논의된 동작과 단계를 수행하는 프로세싱 로직(명령들(826))을 실행하도록 구성된다.

컴퓨팅 디바이스(800)는 네트워크(864)와 통신하는 네트워크 인터페이스 디바이스(822)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(800)는 비디오 디스플레이 유닛(810)(예를 들면, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선관(CRT)), 알파수치적(alphanumeric) 입력 디바이스(812)(예를 들면, 키보드), 커서 제어 디바이스(814)(예를 들면, 마우스), 및 신호 생성 디바이스(820)(예를 들면, 스피커)를 포함할 수 있다.

데이터 저장 디바이스(828)는 본 명세서에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법 또는 기능을 구현하는 하나 이상의 명령 세트(826)가 저장되는 기계 판독 가능 저장 매체(또는 보다 구체적으로는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체)(824)를 포함할 수 있다. 비일시적 저장 매체는 반송파(carrier wave) 이외의 저장 매체를 지칭한다. 명령들(826)은 또한, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 구성하는 프로세싱 디바이스(802), 컴퓨팅 디바이스(800), 및 메인 메모리(804)에 의해 실행되는 동안 메인 메모리(804) 및/또는 프로세싱 디바이스(802) 내부에서 완전하게 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 저장 매체(824)는 또한, 도 1의 유사하게 명명된 구성요소에 대응할 수 있는 구강 스캔 어플리케이션(850)을 저장하는데 사용될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(824)는 또한, 구강 스캔 어플리케이션(850)에 대한 방법을 포함하는 소프트웨어 라이브러리를 저장할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(824)는 예시적인 실시예에서 단일 매체로 표시되지만, “컴퓨터 판독 가능 저장 매체”라는 용어는 하나 이상의 명령 세트를 저장하는 단일 매체 또는 다중 매체(예를 들면, 중앙 집중식 또는 분산식 데이터 베이스 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하도록 취해져야 한다. “컴퓨터 판독 가능 저장 매체”라는 용어는 기계에 의해 실행되는 명령 세트를 인코딩할 수 있고, 기계가 본 발명의 임의의 하나 이상의 방법을 수행하게 하는 반송파 이외의 임의의 매체를 포함하도록 취해진다. “컴퓨터 판독 가능 저장 매체”라는 용어는 이에 따라, 고체 상태 메모리와 광학 및 자기 매체를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

상기 설명은 예시적인 것이며, 제한하려는 것은 아니라는 것을 이해하여야 한다. 많은 다른 실시 예들은 상기 설명을 읽고 이해함으로써 명백해질 것이다. 본 발명의 실시예들이 특정 예시적인 실시예를 참조하여 기술되었지만, 본 발명은 설명된 실시 예들에 한정되지 않고, 첨부된 청구 범위의 사상과 범위 내에서의 수정 및 변경으로 실시될 수 있음이 인식될 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미라기보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 그러므로, 본 발명의 범위는 첨부된 청구 범위를 참조하여, 그러한 청구 범위가 부여되는 균등물의 전체 범위와 함께 결정되어야 한다.

Claims

프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 프로세싱 디바이스가 동작을 수행하도록 하는 명령을 갖는 비일시적 저장 매체로서,
상기 동작은
구강 내 부위의 제1 구강 내 스캔 데이터를 수신하는 단계 - 상기 제1 구강 내 스캔 데이터는 제1 시간에 생성됨 -;
상기 구강 내 부위의 제2 구강 내 스캔 데이터를 수신하는 단계 - 상기 제2 구강 내 스캔 데이터는 상기 제1 시간 이후인 제2 시간에 생성됨 -;
상기 구강 내 부위의 상기 제1 구강 내 스캔 데이터에 대해 상기 구강 내 부위의 상기 제2 구강 내 스캔 데이터를 분석하는 단계;
상기 분석에 기초하여 관심 영역(Area of Interest, AOI)을 식별하는 단계; 및
상기 제1 구강 내 스캔 데이터, 상기 제2 구강 내 스캔 데이터, 또는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터와 상기 제2 구강 내 스캔 데이터로부터 생성된 상기 구강 내 부위의 3차원(3D) 모델 중 적어도 하나로부터 상기 관심 영역에 대한 데이터를 제거하는 단계를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 1에 있어서,
상기 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 프로세싱 디바이스가 동작을 더 수행하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
상기 동작은
상기 관심 영역을 포함하지 않는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터의 제1 부분을 잠그는 단계; 및
상기 관심 영역을 포함하지 않는 상기 제2 구강 내 스캔 데이터의 제2 부분을 잠그는 단계를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 2에 있어서,
상기 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 프로세싱 디바이스가 동작을 더 수행하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
상기 동작은
상기 관심 영역을 나타내는 제3 구강 내 스캔 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 제1 구강 내 스캔 데이터로부터의 상기 구강 내 부위의 제1 부분, 상기 제2 구강 내 스캔 데이터로부터의 상기 구강 내 부위의 제2 부분 및 상기 제3 구강 내 스캔 데이터로부터의 상기 관심 영역의 묘사를 사용하여 상기 구강 내 부위의 3차원 모델을 생성하는 단계 - 상기 제3 구강 내 스캔 데이터로부터의 상기 관심 영역의 묘사는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터 또는 상기 제2 구강 내 스캔 데이터 중 적어도 하나로부터 상기 관심 영역에 대한 데이터를 대체함 - 를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 1에 있어서,
상기 관심 영역은 이상(anomaly)을 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 4에 있어서,
상기 이상을 식별하는 단계는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터와 상기 제2 구강 내 스캔 데이터 간의 충돌 영역을 식별하는 단계를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 5에 있어서,
상기 충돌 영역은
상기 제1 구강 내 스캔 데이터에는 혈액, 타액 또는 이물질 중 적어도 하나가 존재하지만 상기 제2 구강 내 스캔 데이터에는 존재하지 않는 영역; 또는
상기 제2 구강 내 스캔 데이터에는 혈액, 타액 또는 이물질 중 적어도 하나가 존재하지만 상기 제1 구강 내 스캔 데이터에는 존재하지 않는 영역 중 적어도 하나를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 5에 있어서,
상기 충돌 영역은 상기 제1 구강 내 스캔 데이터와 상기 제2 구강 내 스캔 데이터 간의 마진(margin) 라인의 묘사의 차이를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 1에 있어서,
상기 제1 구강 내 스캔 데이터에 대해 상기 제2 구강 내 스캔 데이터를 분석하는 단계는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터와 상기 제2 구강 내 스캔 데이터 간의 직접 픽셀 기반 또는 포인트 기반의 분석을 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 1에 있어서,
상기 제1 구강 내 스캔 데이터와 상기 제2 구강 내 스캔 데이터는 단일 환자 방문으로부터 생성되고, 상기 제2 시간은 상기 단일 환자 방문 이후이며, 상기 제1 시간은 상기 단일 환자 방문 이전인 비일시적 저장 매체.
프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 프로세싱 디바이스가 동작을 수행하도록 하는 명령을 갖는 비일시적 저장 매체로서,
상기 동작은
하나 이상의 구강 내 부위의 구강 내 이미지의 제1 세트를 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 구강 내 부위의 구강 내 이미지의 제2 세트를 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 구강 내 부위의 구강 내 이미지의 상기 제1 세트에 대해 상기 구강 내 부위의 구강 내 이미지의 상기 제2 세트를 분석하는 단계;
상기 분석에 기초하여 상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트 사이의 중첩 데이터의 하나 이상의 불일치를 식별하는 단계;
상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 제1 우선순위에 기초하여 상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 제1 병합 결과를 결정하는 단계;
상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 제2 우선순위에 기초하여 상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 제2 병합 결과를 결정하는 단계;
상기 제1 병합 결과의 선택을 수신하는 단계; 및
상기 구강 내 이미지의 제1 세트, 상기 구강 내 이미지의 제2 세트 및 상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 상기 제1 우선순위를 사용하여 상기 하나 이상의 구강 내 부위의 3차원(3D) 모델을 생성하는 단계 - 상기 중첩 데이터의 하나 이상의 불일치는 상기 제1 우선순위를 사용하여 상기 3차원 모델에서 해결됨 - 를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 10에 있어서,
상기 구강 내 이미지의 제1 세트는 제1 시간에 생성되고, 상기 구강 내 이미지의 제2 세트는 상기 제1 시간 이후인 제2 시간에 생성되는 비일시적 저장 매체.
청구항 11에 있어서,
상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트는 단일 환자 방문으로부터 생성되고, 상기 제2 시간은 상기 단일 환자 방문 이후이며, 상기 제1 시간은 상기 단일 환자 방문 이전인 비일시적 저장 매체.
청구항 10에 있어서,
상기 제1 우선순위는 상기 구강 내 이미지의 제1 세트에 대한 제1 가중치와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트에 대한 제2 가중치를 포함하고;
상기 제1 병합 결과를 결정하는 단계는 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치를 사용하여 상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트 간의 중첩 데이터의 제1 가중 평균을 적용하여 상기 중첩 데이터를 병합하는 단계를 포함하고;
상기 제2 우선순위는 상기 구강 내 이미지의 제1 세트에 대한 제3 가중치와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트에 대한 제4 가중치를 포함하고;
상기 제2 병합 결과를 결정하는 단계는 상기 제3 가중치와 상기 제4 가중치를 사용하여 상기 구강 내 이미지의 제1 세트와 상기 구강 내 이미지의 제2 세트 간의 중첩 데이터의 제2 가중 평균을 적용하여 상기 중첩 데이터를 병합하는 단계를 포함하는 비일시적 저장 매체.
청구항 10에 있어서,
상기 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 프로세싱 디바이스가 동작을 더 수행하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
상기 동작은
상기 하나 이상의 구강 내 부위의 특정 구강 내 부위를 나타내는 상기 구강 내 이미지의 제1 세트의 부분을 잠그는 단계를 포함하며, 상기 특정 구강 내 부위를 나타내는 상기 구강 내 이미지의 제2 세트로부터의 데이터는 상기 3차원 모델의 생성에는 사용되지 않는 비일시적 저장 매체.
청구항 10에 있어서,
상기 구강 내 이미지의 제1 세트는 상기 하나 이상의 구강 내 부위 중 제1 구강 내 부위와 연관되는 비일시적 저장 매체.
청구항 10에 있어서,
상기 제1 우선순위 또는 상기 제2 우선순위 중 적어도 하나는 상기 하나 이상의 구강 내 부위의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하는 비일시적 저장 매체.
프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 프로세싱 디바이스가 동작을 수행하도록 하는 명령을 갖는 비일시적 저장 매체로서,
상기 동작은
구강 내 부위의 제1 구강 내 스캔 데이터를 수신하는 단계 - 상기 제1 구강 내 스캔 데이터는 제1 시간에 생성됨 -;
상기 구강 내 부위를 나타내는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터의 적어도 부분을 잠그는 단계;
상기 구강 내 부위와 하나 이상의 추가적인 구강 내 부위를 나타내는 제2 구강 내 스캔 데이터를 수신하는 단계 - 상기 제2 구강 내 스캔 데이터는 상기 제1 시간 이전인 제2 시간에 생성됨 -; 및
상기 제1 구강 내 스캔 데이터와 상기 제2 구강 내 스캔 데이터에 기초하여 상기 구강 내 부위와 상기 하나 이상의 추가적인 구강 내 부위를 포함하는 3차원(3D) 모델을 생성하는 단계 - 상기 제1 구강 내 스캔 데이터의 잠금된 부분은 상기 구강 내 부위를 나타내는 상기 3차원 모델의 제1 영역에 사용되고, 상기 구강 내 부위를 나타내는 상기 제2 구강 내 스캔 데이터의 데이터는 상기 3차원 모델의 제1 영역에 사용되지 않으며, 상기 하나 이상의 추가적인 구강 내 부위를 나타내는 상기 제2 구강 내 스캔 데이터의 추가적인 데이터는 상기 하나 이상의 추가적인 구강 내 부위를 나타내는 상기 3차원 모델의 제2 영역에 사용되는 비일시적 저장 매체.
청구항 17에 있어서,
상기 제2 구강 내 스캔 데이터는 환자의 치열궁(dental arch)의 전체 또는 부분 스캔을 포함하고, 상기 구강 내 부위는 상기 환자의 특정 치아인 비일시적 저장 매체.
청구항 18에 있어서,
상기 특정 치아는 상기 제1 구강 내 스캔 데이터의 프레퍼레이션(preparation) 치아이고, 상기 프레퍼레이션 치아는 상기 제2 구강 내 스캔 데이터가 생성된 이후에 생성된 비일시적 저장 매체.
청구항 17에 있어서,
상기 제1 구강 내 스캔 데이터는 제1 환자 방문 동안 생성되고, 상기 제2 구강 내 스캔 데이터는 상기 제1 환자 방문 이전의 제2 환자 방문 동안 생성된 비일시적 저장 매체.
제1 구강 내 부위의 구강 내 이미지를 수신하는 단계;
상기 제1 구강 내 부위의 아이덴티티를 결정하는 단계;
프로세싱 디바이스에 의해 알고리즘적으로 다음을 수행하는 단계
- 상기 구강 내 이미지를 잠그는 단계; 및
상기 제1 구강 내 부위의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 제1 구강 내 부위의 부분을 나타내는 상기 구강 내 이미지의 부분을 선택하는 단계 -; 및
상기 잠금된 구강 내 이미지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제1 구강 내 부위를 포함하는 모델을 생성하는 단계 - 상기 잠금된 구강 내 이미지의 부분은 상기 모델의 제1 영역에 사용되고, 상기 제1 구강 내 부위의 부분을 또한 나타내는 하나 이상의 추가적인 구강 내 이미지로부터의 데이터는 상기 모델의 제1 영역에 사용되지 않는 방법.
청구항 21에 있어서,
상기 구강 내 이미지는 구강 내 이미지의 제1 세트의 멤버이고,
상기 방법은
상기 구강 내 이미지의 제1 세트를 잠그는 단계; 및
상기 구강 내 이미지의 제1 세트의 멤버인 각각의 구강 내 이미지에 대해, 상기 구강 내 부위의 부분을 나타내는 상기 구강 내 이미지의 부분을 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 22에 있어서,
제2 구강 내 부위의 구강 내 이미지의 제2 세트를 수신하는 단계 - 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 하나 이상의 부분은 또한 상기 제1 구강 내 부위를 나타냄 -; 및
상기 모델을 생성할 때, 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 하나 이상의 부분을 무시하는 단계 - 상기 구강 내 이미지의 제2 세트는 상기 구강 내 이미지의 제1 세트가 잠금되는 결과로서 상기 모델의 제1 영역에 노이즈를 변경하거나 추가하지 않음 - 를 포함하는 방법.
청구항 23에 있어서,
상기 제2 구강 내 부위의 아이덴티티를 결정하는 단계;
상기 구강 내 이미지의 제2 세트를 잠그는 단계; 및
상기 제2 구강 내 부위의 아이덴티티에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 제2 구강 내 부위의 부분을 나타내는 구강 내 이미지의 상기 제2 세트의 하나 이상의 부분을 선택하는 단계 - 상기 모델은 상기 제2 구강 내 부위를 더 포함하고, 상기 모델의 제2 구강 내 부위는 상기 구강 내 부위의 잠금된 제2 세트에 적어도 부분적으로 기초함 - 를 포함하는 방법.
청구항 24에 있어서,
상기 이미지의 제1 세트를 상기 이미지의 제2 세트에 스티칭(stitching)하는 단계 -
상기 스티칭은
상기 이미지의 제1 세트와 상기 이미지의 제2 세트 사이의 중첩 데이터의 하나 이상의 불일치를 식별하는 단계;
상기 이미지의 제2 세트에 대해 상기 이미지의 제1 세트의 우선순위를 매기는 단계; 및
상기 이미지의 제1 세트와 상기 이미지의 제2 세트 사이의 상기 중첩 데이터의 가중 평균을 적용하는 단계 - 상기 이미지의 제1 세트로부터의 데이터는 상기 이미지의 제2 세트로부터의 데이터보다 높은 가중치를 가짐 - 를 포함하는 방법.
청구항 23에 있어서,
상기 구강 내 이미지의 잠금된 제1 세트는 상기 구강 내 이미지의 제1 세트의 선택된 부분에 대한 경계를 포함하고, 상기 경계의 내부인 상기 구강 내 이미지의 제2 구강 내 세트의 하나 이상의 부분은 상기 모델에 대해 적용되지 않고, 상기 경계의 외부인 상기 구강 내 이미지의 제2 세트의 하나 이상의 추가적인 부분은 상기 모델에 대해 적용되는 방법.
청구항 21에 있어서,
상기 구강 내 부위의 아이덴티티의 표시를 수신하는 단계를 포함하고, 상기 구강 내 부위의 아이덴티티는 상기 표시에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는 방법.
청구항 21에 있어서,
상기 잠금된 구강 내 이미지는 상기 잠금된 구강 내 이미지의 부분 내부의 이상을 포함하고,
상기 방법은
상기 이상을 식별하는 단계;
상기 이상의 경계를 결정하는 단계;
상기 제1 구강 내 부위의 추가적인 이미지를 수신하는 단계; 및
상기 구강 내 이미지로부터의 경계 내부의 데이터를 상기 추가적인 이미지로부터의 추가적인 데이터로 대체하는 것에 기초하여 상기 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 27에 있어서,
상기 이상은 상기 구강 내 이미지의 공극(void), 상기 구강 내 이미지의 노이즈, 충돌 또는 결함 스캔 데이터의 영역, 이물질을 나타내는 영역, 또는 상기 구강 내 이미지의 불명확한 마진 라인 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
청구항 21에 있어서,
상기 구강 내 부위의 부분은 상기 구강 내 부위의 프레퍼레이션 치아를 포함하고,
상기 방법은
상기 프레퍼레이션 치아에 대한 데이터가 불완전하다는 것을 결정하는 단계;
상기 프레퍼레이션 치아의 추가적인 구강 내 이미지를 수신하는 단계;
상기 프레퍼레이션 치아의 데이터가 불완전한 상기 프레퍼레이션 치아의 에지에 대한 경계를 식별하는 단계; 및
상기 경계 외부의 데이터를 상기 추가적인 이미지로부터의 추가적인 데이터로 대체하는 것에 기초하여 상기 모델을 업데이트하여 상기 에지에서의 상기 모델을 확장(expand)시키는 단계를 포함하는 방법.