KR102351684B1 - 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 - Google Patents

구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102351684B1
KR102351684B1 KR1020200064618A KR20200064618A KR102351684B1 KR 102351684 B1 KR102351684 B1 KR 102351684B1 KR 1020200064618 A KR1020200064618 A KR 1020200064618A KR 20200064618 A KR20200064618 A KR 20200064618A KR 102351684 B1 KR102351684 B1 KR 102351684B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
oral
oral cavity
orthodontic device
bracket
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020200064618A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210147412A (ko
Inventor
이동훈
Original Assignee
주식회사 메디트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 메디트 filed Critical 주식회사 메디트
Priority to KR1020200064618A priority Critical patent/KR102351684B1/ko
Priority to PCT/KR2021/006691 priority patent/WO2021242050A1/ko
Priority to US17/924,448 priority patent/US20230337898A1/en
Priority to EP21813893.1A priority patent/EP4159156A4/en
Publication of KR20210147412A publication Critical patent/KR20210147412A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102351684B1 publication Critical patent/KR102351684B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C7/00—Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
    • A61C7/002—Orthodontic computer assisted systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A61B1/00163—Optical arrangements
    • A61B1/00172—Optical arrangements with means for scanning
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A61B1/00002—Operational features of endoscopes
    • A61B1/00043—Operational features of endoscopes provided with output arrangements
    • A61B1/00045—Display arrangement
    • A61B1/0005—Display arrangement combining images e.g. side-by-side, superimposed or tiled
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; Arrangements of imaging apparatus in a room
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A61B5/0088—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes for oral or dental tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/45—For evaluating or diagnosing the musculoskeletal system or teeth
    • A61B5/4538—Evaluating a particular part of the muscoloskeletal system or a particular medical condition
    • A61B5/4542—Evaluating the mouth, e.g. the jaw
    • A61B5/4547—Evaluating teeth
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4842—Monitoring progression or stage of a disease
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A61C9/004—Means or methods for taking digitized impressions
    • A61C9/0046—Data acquisition means or methods
    • A61C9/0053—Optical means or methods, e.g. scanning the teeth by a laser or light beam
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G06T7/251—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving models
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C7/00—Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
    • A61C7/002—Orthodontic computer assisted systems
    • A61C2007/004—Automatic construction of a set of axes for a tooth or a plurality of teeth
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C7/00—Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
    • A61C7/12—Brackets; Arch wires; Combinations thereof; Accessories therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A61C9/004—Means or methods for taking digitized impressions
    • A61C9/0046—Data acquisition means or methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30036—Dental; Teeth

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Rheumatology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)

Abstract

개시된 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계; 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계; 및 상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 {Method for processing a intraoral image, intraoral diagnosis apparatus performing the same method, and computer readable medium storing a program for performing the same method }
개시된 실시예는 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 대한 것이다.
구체적으로, 개시된 실시예는 치아 교정을 위한 브라켓이 부착된 적어도 하나의 치아에 대한 구강 이미지의 처리 방법, 및 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 대한 것이다.
환자의 치과 치료에는 다양한 분야가 존재한다. 치과 치료 분야로는 치아 교정을 예로 들 수 있다.
치열 교정에 대한 출원으로는 일본 공표특허공보 특표2009-528145호(공개일: 2009.08.06.) 문헌을 예로 들 수 있다.
치아 교정을 하기 위해서, 환자는 치아에 브라켓을 설치하고, 설치된 적어도 하나의 브라켓에 와이어를 연결한다. 와이어에 연결된 브라켓를 이용하여, 적어도 하나의 치아를 목적하는 위치로 이동시킴으로써 치아의 위치에 대한 교정을 수행할 수 있다.
이러한 교정 치료를 수행하기 위해서는 일반적으로 1년 이상의 많은 시간이 소요된다. 그리고, 교정 치료 기간 동안에, 치과 의사는 환자의 치아가 목적하는 위치에 대응되도록 교정되고 있는지를 주기적으로 검진하여야 한다. 또한, 치과 의사는 교정 진행 상황을 고려하여, 치아가 목표하는 교정 위치로 이동될 수 있도록 와이어를 이용하여 브라켓들 간의 간격을 조절할 수 있다.
교정 치료에 있어서, 치과 의사가 환자의 교정 과정 또는 교정 이력을 정확하게 파악하여야, 향후의 교정 치료를 정확히 진행할 수 있다. 그러나, 구강 이미지(예를 들어, 후속하여 설명할 도 2의 200)를 참조하여 교정 이력을 파악하는데 있어서, 치아에 부착된 브라켓으로 인하여 치아의 이동을 명확하게 파악하기가 어려운 문제가 있다.
따라서, 치과 의사가 교정 치료를 진행하는데 있어서, 브라켓과 같이 교정 장치가 부착된 치아의 이동을 명확하게 파악하기 어렵다는 전술한 문제점을 극복하여, 교정 진행 상황을 빠르고 정확하게 파악할 수 있도록 하는 방법 및 장치를 제공할 필요가 있다.
개시된 실시예는, 교정 진행 상황을 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 하는 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 제공을 목적으로 한다.
구체적으로, 개시된 실시예는, 브라켓의 이동을 나타내는 구강 이미지를 제공함으로써, 교정 진행 상황을 빠르고 용이하게 파악할 수 있도록 하는 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 제공을 목적으로 한다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법은, 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계; 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계; 및 상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 적어도 하나의 교정 장치의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 제3 구강 이미지는 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 상기 적어도 하나의 교정 장치 각각의 이동에 대응되는 이동 거리, 이동 방향, 위치 차이, 이동 시간, 및 이동 속도 중 적어도 하나를 나타내는 정보가 표시된 구강 이미지가 될 수 있다.
또한, 상기 제3 구강 이미지는 상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치가 상호 구별되도록 표시된 구강 이미지가 될 수 있다.
또한, 상기 제3 구강 이미지는 서로 다른 컬러, 투명도, 패턴, 기호, 도형, 및 텍스트 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치가 상호 구별되도록 표시된 구강 이미지가 될 수 있다.
또한, 상기 제3 구강 이미지는 상기 제2 구강 이미지 상에 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치를 중첩적으로 표시하여 생성한 이미지가 될 수 있다.
또한, 상기 제3 구강 이미지는 상기 적어도 하나의 교정 장치의 최종 목표 위치가 표시된 이미지가 될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 교정 장치에 의해서 교정되는 상기 적어도 하나의 치아에 대한 최종 목표 위치를 가이드 하기 위한 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계는 교정 장치를 추출하도록 학습된 신경망으로 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각을 입력하는 단계; 및 상기 신경망에서 출력되는, 상기 제1 구강 이미지에 대응되는 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에 대응되는 적어도 하나의 교정 장치를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법은 교정 장치가 부착된 치아를 적어도 하나 포함하는 복수개의 구강 이미지들에 근거하여 교정 장치를 추출하도록 학습된(trained) 상기 신경망을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 신경망은 구강 이미지로부터 픽셀 와이즈(pixel-wise)한 분할(segmentation)을 실행하여 교정 장치를 분리하기 위한 컨볼루션(convolution) 연산을 수행하는 심층 신경망(DNN: Deep neural network)가 될 수 있다.
또한, 브라켓의 이동 정보를 획득하는 단계는 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 각각을 추출된 브라켓에 대응되는 라이브러리로 치환하는 단계; 및 상기 치환된 라이브러리에 근거하여 브라켓의 이동 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법은 상기 제3 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 교정 장치는 브라켓, 어태치먼트(attachment), 교정용 나사, 설측 교정 장치, 및 가철식 교정 유지 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치는 구강 이미지를 처리하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여, 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하고, 상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하며, 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하고, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 교정 장치의 이동 정보를 획득하며, 상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성하는 프로세서를 포함한다.
개시된 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 구강 이미지의 처리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 프로그램이 기록된 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체이다. 여기서, 상기 구강 이미지의 처리 방법은, 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계; 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계; 및 상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
개시된 실시예에 따른 프로그램 제품은 구강 이미지의 처리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 프로그램이 기록된 저장 매체를 포함하는 프로그램 제품이다. 여기서, 상기 구강 이미지의 처리 방법은, 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계; 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계; 및 상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는, 서로 다른 복수개의 시점들 간의 교정 이력을 직관적으로 파악할 수 있도록 하는 구강 이미지를 제공할 수 있다. 그에 따라서, 사용자가 쉽고 빠르게 교정 치료의 이력을 파악하여 후속되는 치료에 참고할 수 있도록 한다.
본 발명은, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있으며, 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 브라켓이 부착된 적어도 하나의 차이를 스캔하여 획득한 구강 이미지를 나타내는 도면이다.
도 3은 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법을 나타내는 일 플로우차트이다.
도 4a는 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 나타내는 일 블록도이다.
도 4b는 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 나타내는 다른 블록도이다.
도 5는 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 나타내는 다른 블록도이다.
도 6은 구강 스캔을 통하여 획득된 구강 이미지의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 구강 스캔을 통하여 획득된 구강 이미지의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 구강 스캔을 통하여 획득된 구강 이미지의 또 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법을 나타내는 다른 플로우차트이다.
도 10은 구강 이미지를 입력받고 브라켓을 추출하기 위한 연산을 수행하는 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 구강 진단 장치와 외부 장치들 간의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 개시된 실시예에 따라서 브라켓의 이동을 산출하기 위한 동작을 설명하는 도면이다.
도 13은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 15는 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 16은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 17은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 19는 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 20은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 또 다른 예를 나타내는 도면이다.
본 명세서는 본 발명의 권리범위를 명확히 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있도록, 본 발명의 원리를 설명하고, 실시예들을 개시한다. 개시된 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부'(part, portion)라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부'가 하나의 요소(unit, element)로 구현되거나, 하나의 '부'가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
본 명세서에서 이미지는 적어도 하나의 치아, 또는 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강을 나타내는 이미지(이하, '구강 이미지')를 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 이미지는 대상체에 대한 2차원 이미지 또는 대상체를 입체적으로 나타내는 3차원 모델 또는 3차원 이미지가 될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 이미지는 대상체를 2차원 또는 3차원적으로 표현하기 위해서 필요한 데이터, 예를 들어, 적어도 하나의 이미지 센서로부터 획득된 로우 데이터(raw data) 등을 의미할 수 있다. 구체적으로, 로우 데이터는 구강 이미지를 생성하기 위해서 획득되는 데이터로, 구강 스캐너(intraoral scanner)를 이용하여 대상체인 환자의 구강 내를 스캔(scan)할 때 구강 스캐너에 포함되는 적어도 하나의 이미지 센서에서 획득되는 데이터(예를 들어, 3차원 데이터)가 될 수 있다.
본 명세서에서 '대상체(object)'는 치아, 치은, 구강의 적어도 일부 영역, 및/또는 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물(예를 들어, 교정 장치, 임플란트, 인공 치아, 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구 등) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 교정 장치는 브라켓, 어태치먼트(attachment), 교정용 나사, 설측 교정 장치, 및 가철식 교정 유지 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 구강 스캐너(100)는 구강 내의 이미지를 획득하기 위한 의료 장치이다.
구체적으로, 구강 스캐너(100)는 구강 내에 삽입되어 비 접촉식으로 치아를 스캐닝함으로써, 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강에 대한 3차원 모델을 생성하기 위한 장치가 될 수 있다. 또한, 구강 스캐너(100)는 구강 내에 인입 및 인출이 가능한 형태를 가질 수 있으며, 적어도 하나의 이미지 센서(예를 들어, 광학 카메라 등)를 이용하여 환자의 구강 내부를 스캔 한다. 구강 스캐너(100)는 대상체인 구강 내부의 치아, 치은 및 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물(예를 들어, 브라켓 및 와이어 등을 포함하는 교정 장치, 임플란트, 인공 치아, 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구 등) 중 적어도 하나의 표면을 이미징하기 위해서, 대상체에 대한 표면 정보를 로우 데이터(raw data)로 획득할 수 있다.
구강 스캐너(100)에서 획득된 이미지 데이터는 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되는 구강 진단 장치(120)로 전송될 수 있다.
구강 진단 장치(120)는 구강 스캐너(100)와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되며, 구강 스캐너(100)로부터 구강을 스캔하여 획득된 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 근거하여 구강 이미지를 생성, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있는 모든 전자 장치가 될 수 있다.
구강 진단 장치(120)는 구강 스캐너(100)에서 수신된 데이터에 근거하여, 구강의 진단에 필요한 정보 및 구강 이미지 중 적어도 하나를 생성하고, 생성된 정보 및 이미지를 디스플레이(125)를 통하여 디스플레이 할 수 있다.
구강 진단 장치(120)는 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등의 컴퓨팅 장치가 될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
또한, 구강 진단 장치(120)는 구강 이미지를 처리하기 위한 서버(또는 서버 장치) 등의 형태로 존재할 수도 있을 것이다.
또한, 구강 스캐너(100)는 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터(raw data)를 그대로 구강 진단 장치(120)로 전송할 수 있다. 이 경우, 구강 진단 장치(120)는 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강을 3차원적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다. 또한, '3차원 구강 이미지'는 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강의 내부 구조를 3차원적으로 모델링(modeling)하여 생성될 수 있으므로, '3차원 구강 모델' 또는 '3차원 구강 이미지'로 호칭될 수도 있다. 이하에서는, 구강을 2차원 또는 3차원적으로 나타내는 모델 또는 이미지를 통칭하여, '구강 이미지'라 칭하도록 한다.
또한, 구강 진단 장치(120)는 생성된 구강 이미지를 분석, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있을 것이다.
또 다른 예로, 구강 스캐너(100)가 구강 스캔을 통하여 로우 데이터(raw data)를 획득하고, 획득된 로우 데이터를 가공하여 대상체인 구강에 대응되는 이미지를 생성하여 구강 진단 장치(120)로 전송할 수 있다. 이 경우, 구강 진단 장치(120)는 수신된 이미지를 분석, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있을 것이다.
개시된 실시예에서, 구강 진단 장치(120)는 교정을 위하여 브라켓이 부착된 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 생성 및 디스플레이할 수 있는 전자 장치로, 이하에서 도 2 내지 도 20을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 브라켓이 부착된 적어도 하나의 차이를 스캔하여 획득한 구강 이미지를 나타내는 도면이다.
예를 들어, 도 1에서 설명한 구강 스캐너(100)를 이용하여 브라켓이 부착된 치아를 스캔할 수 있다. 그리고, 구강 진단 장치(120)는 구강 스캐너(100)에서 획득된 데이터에 근거하여, 브라켓이 부착된 치아를 나타내는 구강 이미지(200)를 생성할 수 있다.
구강 스캐너(100)는 대상체에 대한 표면 정보만을 획득할 수 있다. 따라서, 구강 스캐너(100)가 브라켓이 설치된 치아를 스캔할 경우, 브라켓이 부착된 치아의 표면을 나타내는 정보를 3차원 데이터로 획득하게 된다. 그리고, 구강 진단 장치(120)는 구강 스캐너(100)에서 획득된 3차원 데이터에 근거하여 구강 이미지(200)를 생성할 수 있다.
구강 이미지(200)는 환자의 구강 내의 표면이 전체적으로 이미징되므로, 치아(예를 들어, 211, 221)에 부착된 교정 장치, 예를 들어, 브라켓들(231, 233), 및 브라켓들(231, 233)을 연결하는 와이어(230) 등이 모두 함께 이미징된다.
교정 치료에 있어서, 치과 의사가 환자의 교정 과정 또는 교정 이력을 정확하게 파악하여야, 향후의 교정 치료를 정확히 진행할 수 있다. 그러나, 구강 이미지(200)를 참조하여 교정 이력을 파악하는데 있어서, 치아에 부착된 브라켓으로 인하여 치아의 이동을 명확하게 파악하기가 어려운 문제가 있다.
따라서, 개시된 실시예에서는 소정 시간 동안의 브라켓의 이동을 직관적으로 나타내는 구강 이미지를 제공함으로써, 치과 의사 등의 사용자가 용이하게 교정 치료를 진행할 수 있도록 한다.
도 3은 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법을 나타내는 일 플로우차트이다.
도 3을 참조하면, 구강 이미지의 처리 방법(300)은 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득한다(S310).
개시된 실시예에서, '교정 장치'는 치아의 위치를 교정하기 위해서 치아 상에 부착되는 인공물을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 교정 장치는, 브라켓, 어태치먼트(attachment), 교정용 나사, 설측 교정 장치, 가철식 (교정) 유지 장치 등이 포함될 수 있다. 또한, 교정 장치는 브라켓과 같이 치아 상에 직접 접촉되는 형태로 부착될 수 있다. 또한, 교정 장치는 가철식 유지 장치와 같이 치아에 탈착 되는 형태 또는 직접 접촉되지 않는 형태로 부착될 수도 있을 것이다. 치아의 전면 및 후면 중 적어도 하나에 부착될 수 있다.
개시된 실시예에 있어서, '교정 장치'는 개시된 실시예에 따른 이동, 움직임, 또는 위치 차이에 대한 측정의 대상이 되는 객체를 의미한다. 이하에서 설명한 도면들 전체 및 상세한 설명에서는, 교정 장치가 브라켓인 경우를 예로 들어 도시 및 설명하도록 한다.
제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)이 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득한다(S320).
S310 단계에서 획득된 제1 구강 이미지 및 S320 단계에서 획득된 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)을 추출한다(S330).
제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 및 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)에 근거하여, 교정 장치(브라켓)의 이동 정보를 획득한다(S340).
교정 장치를 치아에 부착하여 교정 치료를 진행하는 과정에 있어서, 시간이 경과되어 교정이 진행됨에 따라서 교정 장치가 부착된 치아의 위치가 변화된다. 이와 같이, 교정에 따라서 치아의 위치가 변화되면, 치아에 부착된 교정 장치의 위치 또한 변화된다. 교정이 진행됨에 따라서 치아 및 치아에 부착된 교정 장치의 위치가 변화될 때, 복수개의 시점들 각각에 대응되는 교정 장치의 위치 변화를 '교정 장치의 이동' 또는 '교정 장치의 움직임'이라 할 수 있다.
첨부되는 명세서 및 도면에 있어서, 설명의 편의 상, 전술한 '교정 장치의 이동', '교정 장치의 움직임', '교정 장치의 위치 차이' 또는 '교정 장치의 위치 변화'를 통칭하여 '교정 장치의 이동'이라고 칭하도록 하겠다. 따라서, 개시된 실시예를 설명하는데 있어서, '이동'은 서로 다른 복수의 시점(예를 들어, 제1 시점 및 제2 시점) 사이에 발생한 객체(예를 들어, 교정 장치)의 위치 차이, 서로 다른 복수의 시점(예를 들어, 제1 시점 및 제2 시점) 사이에 발생한 객체(예를 들어, 교정 장치)의 위치 변화, 또는 서로 다른 복수의 시점(예를 들어, 제1 시점 및 제2 시점) 사이에 발생한 객체(예를 들어, 교정 장치)의 움직임을 의미할 수 있다.
S340 단계에서 획득된 이동 정보에 근거하여, 제1 시점에서 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성한다(S350).
또한, 개시된 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법(300)은 340 단계에서 생성된 제3 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 단계(단계 미도시)를 더 포함 할 수 있다.
또는, 개시된 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법(300)은 340 단계에서 생성된 제3 구강 이미지를 외부 장치(예를 들어, 의사의 컴퓨팅 장치 등)로 전송하는 단계(단계 미도시)를 더 포함 할 수 있다.
개시된 실시예에서, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은 치아에 브라켓을 부착하여 교정 치료 중에 있는 환자의 구강을 스캔하여 획득된 이미지로, 제1 구강 이미지는 제1 시점에서 환자의 구강을 스캔하여 획득된 이미지를 지칭한다. 그리고, 제2 구강 이미지는 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 환자의 구강을 스캔하여 획득된 이미지를 지칭한다. 그리고, 제3 구강 이미지는 제1 시점에서 제2 시점까지의 적어도 하나의 브라켓의 이동을 나타내는 구강 이미지가 될 수 있다.
또한, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은, 환자의 구강을 스캔하여 획득된 스캔 데이터, 예를 들어, 로우 데이터가 될 수 있다. 또는, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은, 환자의 구강을 스캔하여 획득된 스캔 데이터, 예를 들어, 로우 데이터를 이미지 평면 상에서 처리하여 이미지 형태로 생성한 데이터가 될 수 있다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법(예를 들어, 도 3에 도시된 방법(300))은 설명의 편의상 '처리 방법'으로 호칭될 수 있으며, 이하에서 도 4a 내지 도 13을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
도 4a는 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 나타내는 일 블록도이다.
구강 이미지의 처리 방법(300)은 구강 진단 장치(401)를 통하여 수행될 수 있다. 따라서, 도 3에 도시된 구강 이미지의 처리 방법(300)은 구강 진단 장치(401)의 동작들을 나타내는 흐름도가 될 수 있다.
도 4a에 도시된 구강 진단 장치(401)는 도 1에서 설명한 구강 진단 장치(120)의 일 예로서, 중복되는 설명은 생략한다.
도 4a를 참조하면, 구강 진단 장치(401)는 구강 이미지를 처리하는 프로세서(410)를 포함한다.
프로세서(410)는 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 소정 동작을 수행한다.
개시된 실시예에 따라서, 프로세서(410)는 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하고, 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득한다. 그리고, 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 상기 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)를 추출하고, 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓) 및 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)에 근거하여, 교정 장치(예를 들어, 브라켓)의 이동 정보를 획득한다. 그리고, 이동 정보에 근거하여, 제1 시점에서 제2 시점까지의 시간 동안에 상기 적어도 하나의 교정 장치(예를 들어, 브라켓)의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성한다.
여기서, 프로세서(410)에서 전술한 '추출', '획득', '생성' 등의 동작을 수행한다는 것은, 프로세서(410)에서 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 전술한 동작들을 직접 수행하는 경우 뿐만 아니라, 전술한 동작들이 수행되도록 다른 구성 요소들을 제어하는 것을 의미할 수 있다.
도 4b는 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 나타내는 다른 블록도이다.
도 4b를 참조하면, 구강 진단 장치(400)는 도 4a 에 도시된 구강 진단 장치(401)에 비하여, 통신 인터페이스(420), 및 디스플레이(430) 중 적어도 하나를 더 포함한다.
디스플레이(430)는 화면을 디스플레이 한다. 구체적으로, 디스플레이(430)는 프로세서(410)의 제어에 따라서 소정 화면을 디스플레이 할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이(430)는 구강 스캐너(예를 들어, 도 1의 100)(도 3에서 미도시 됨)에서 환자의 구강을 스캔하여 획득한 데이터에 근거하여 생성된 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다. 또는, 디스플레이(430)는 환자의 치과 치료와 관련되는 정보를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다.
통신 인터페이스(420)는 적어도 하나의 외부 전자 장치(미도시)와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스(420)는 프로세서(410)의 제어에 따라서 구강 스캐너(예를 들어, 도 1의 100)(도 3에 미도시 됨)와 통신을 수행할 수 있다. 통신 인터페이스(420)는 프로세서(410)의 제어에 따라서 유무선의 통신 네트워크를 통하여 연결되는 외부의 전자 장치 또는 서버 등과 통신을 수행할 수 있다.
이하에서는, 도 4a 및 4b에서 설명한 프로세서(410)를 더욱 상세히 설명하도록 한다. 구체적으로, 프로세서(410)는 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 제어한다. 여기서, 적어도 하나의 인스트럭션은 프로세서(410) 내에 포함되는 내부 메모리(미도시) 또는 프로세서(410)와 별도로 구강 진단 장치(400) 내에 포함되는 메모리(미도시)에 저장되어 있을 수 있다.
구체적으로, 프로세서(410)는 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 구강 진단 장치(400) 내부에 포함되는 적어도 하나의 구성들을 제어할 수 있다. 따라서, 프로세서(410)가 소정 동작들을 수행하는 경우를 예로 들어 설명하더라도, 프로세서(410)가 소정 동작들이 수행되도록 구강 진단 장치(400) 내부에 포함하는 적어도 하나의 구성들을 제어하는 것을 의미할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(410)는 구강 진단 장치(400)의 외부에서부터 입력되는 신호 또는 데이터를 저장하거나, 구강 진단 장치(400)에서 수행되는 다양한 작업에 대응되는 저장 영역으로 사용되는 RAM(미도시), 구강 진단 장치(400)의 제어를 위한 제어 프로그램 및/또는 복수개의 인스트럭션이 저장된 ROM(미도시) 및 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 (Processor)(미도시)(이하, '내부 프로세서'로 지칭함)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 도 4b에 도시된 프로세서(410)는 내부적으로 적어도 하나의 내부 프로세서 및 내부 프로세서에서 처리 또는 이용될 프로그램, 인스트럭션, 신호, 및 데이터 중 적어도 하나 저장하기 위한 메모리 소자(예를 들어, RAM, ROM 등)을 포함하는 형태로 구현될 수 있다.
또한, 프로세서(410)는 비디오에 대응되는 그래픽 처리를 위한 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit, 미도시)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(410)는 코어(core, 미도시)와 GPU(미도시)를 통합한 SoC(System On Chip)로 구현될 수 있다. 또한, 프로세서(410)는 싱글 코어 이상의 멀티 코어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 듀얼 코어, 트리플 코어, 쿼드 코어, 헥사 코어, 옥타 코어, 데카 코어, 도데카 코어, 헥사 다시 벌 코어 등을 포함할 수 있다.
개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 구강 스캐너(미도시)로부터 수신되는 데이터에 근거하여 구강 이미지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(410)의 제어에 따라서 통신 인터페이스(420)는 구강 스캐너(예를 들어, 도 1의 100)에서 획득된 데이터, 예를 들어 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터(raw data)를 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(410)는 통신 인터페이스(420)에서 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강을 3차원적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 구강 스캐너(미도시)는 광 삼각 방식에 따라서 3차원 이미지를 복원하기 위해서, 좌안 시야(left Field of View)에 대응되는 L 카메라(미도시) 및 우안 시야(Right Field of View)에 대응되는 R 카메라(미도시)를 포함할 수 있다. 그리고, 구강 스캐너(미도시)는 L 카메라(미도시) 및 R 카메라(미도시) 각각에서 좌안 시야(left Field of View)에 대응되는 L 이미지 데이터 및 우안 시야(Right Field of View)에 대응되는 R 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 계속하여, 구강 스캐너(미도시)는 L 이미지 데이터 및 R 이미지 데이터를 포함하는 로우 데이터를 구강 진단 장치(400)의 통신 인터페이스(420)로 전송할 수 있다.
그러면, 통신 인터페이스(420)는 수신되는 로우 데이터를 프로세서(410)로 전달하고, 프로세서(410)는 전달받은 로우 데이터에 근거하여, 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(410)는 통신 인터페이스(420)를 제어하여, 외부의 서버(미도시), 의료 장치 등으로부터 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 직접 수신할 수 있을 것이다. 이 경우, 프로세서(410)는 로우 데이터에 근거한 3차원 구강 이미지를 생성하지 않고, 3차원 구강 이미지를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(410)는 서로 다른 복수개의 시점들 각각에 대응되는 복수개의 3차원 구강 이미지들을 획득할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의 상 '구강 이미지'는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지이며, 브라켓이 부착된 적어도 하나의 치아를 나타내는 이미지인 경우를 예로 들어 설명 및 도시한다.
통신 인터페이스(420)는 유무선의 통신 네트워크를 통하여 외부의 전자 장치(미도시)(예를 들어, 구강 스캐너, 서버, 또는 외부의 의료 장치 등)와 통신할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스(420)는 블루투스, 와이파이, BLE(Bluetooth Low Energy), NFC/RFID, 와이파이 다이렉트(Wifi Direct), UWB, 또는 ZIGBEE 등의 통신 규격에 따른 통신을 수행하는 적어도 하나의 근거리 통신 모듈(미도시)를 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스(420)는 원거리 통신 규격에 따라서 원거리 통신을 지원하기 위한 서버(미도시)와 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈(미도시)를 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스(420)는 인터넷 통신을 위한 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈(미도시)를 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스(420)는 3G, 4G, 및/또는 5G 등의 통신 규격에 따르는 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈(미도시)를 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스(420)는 외부 전자 장치(예를 들어, 구강 스캐너 등)와 유선으로 통신하기 위해서, 외부 전자 장치 와 유선 케이블로 연결되기 위한 적어도 하나의 포트(미도시)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(420)는 HDMI 포트(미도시) 등과 같이 케이블 연결 포트를 포함할 수 있다. 그에 따라서, 통신 인터페이스(420)는 적어도 하나의 포트(미도시)를 통하여 유선 연결된 외부 전자 장치와 통신을 수행할 수 있다.
디스플레이(430)는 사용자 인터페이스 화면에 대응되는 비디오 데이터를 사용자가 시각적으로 인식할 수 있도록, 내부적으로 포함되는 디스플레이 패널(미도시)을 통하여, 비디오 데이터에 대응되는 사용자 인터페이스 화면을 출력할 수 있다.
도 5는 개시된 실시예에 따른 구강 진단 장치를 나타내는 다른 블록도이다. 도 5에 도시된 구강 진단 장치(500)는 도 1 및 도 4b에 각각 도시된 구강 진단 장치(120, 400)에 동일 대응될 수 있다. 도 5를 참조하면, 구강 진단 장치(500)는 구강 진단 장치(400)에 비하여, 메모리(440), 및 사용자 인터페이스(450) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 첨부된 도면들에 있어서, 동일한 도면 기호는 동일한 구성을 나타내므로, 중복되는 설명은 생략한다.
메모리(440)는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(440)는 프로세서(410)가 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하고 있을 수 있다. 또한, 메모리(440)는 프로세서(410)가 실행하는 적어도 하나의 프로그램을 저장하고 있을 수 있다. 또한, 메모리(440)는 구강 스캐너(미도시)로부터 수신되는 데이터(예를 들어, 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터 등)를 저장할 수 있다. 또는, 메모리(440)는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 저장할 수 있다.
사용자 인터페이스(450)는 구강 진단 장치(500)를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자 인터페이스(450)는 사용자의 터치를 감지하는 터치 패널, 사용자의 푸시 조작을 수신하는 버튼, 사용자 인터페이스 화면 상의 일 지점을 지칭 또는 선택하기 위한 마우스(mouse) 또는 키보드(key board) 등을 포함하는 사용자 입력 디바이스를 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
또한, 사용자 인터페이스(450)는 음성 인식을 위한 음성 인식 장치(미도시)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 장치(미도시)는 마이크가 될 수 있으며, 음성 인식 장치는 사용자의 음성 명령 또는 음성 요청을 수신할 수 있다. 그에 따라서, 프로세서(410)는 음성 명령 또는 음성 요청에 대응되는 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(410)는 제어부(411) 및 영상 처리부(413)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(411)는 구강 진단 장치(500)를 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(411)는, 메모리(440) 또는 제어부(411) 내부에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션 및/또는 프로그램들을 실행함으로써, 내부 구성들을 전반적으로 제어할 수 있다.
영상 처리부(413)는 이미지의 생성 및/또는 처리를 위한 동작들을 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 처리부(413)는 구강 스캐너(미도시)로부터 획득된 로우 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 근거하여 구강 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 영상 처리부(413)는 제1 시점 및 제2 시점에 각각 대응되는 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지를 생성할 수 있다. 또는, 영상 처리부(413)는 소정의 간격을 갖는 복수개의 시점들 각각에 대응되는 복수개의 구강 이미지들을 생성할 수 있다.
구체적으로, 영상 처리부(413)는 제1 시점에 대응되는 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 및 제2 시점에 대응되는 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓에 근거하여, 브라켓의 이동 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 이동 정보에 근거하여, 제1 시점에서 제2 시점 동안에 상기 적어도 하나의 브라켓의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 시점은 임의의 시점을 나타낼 수 있고, 제2 시점은 제1 시점으로부터 일정한 시간, 예를 들어, 1개월 또는 3개월이 경과한 시점을 나타낼 수 있다.
이하에서는, 도 6 내지 도 8을 참조하여, 도 3의 S310 및 S320 단계에서 각각 획득되는 구강 이미지를 상세히 설명한다. 또한, 이하에서는 설명의 편의 상, 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법(300)을 설명하는데 있어서, 도 4b에 도시된 구강 진단 장치(400)를 함께 참조하여 상세히 설명하도록 한다. 즉, 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법(예를 들어, 300)의 동작 주체가 도 4b에 도시된 구강 진단 장치(400)인 경우를 예로 들어 설명하도록 한다.
또한, 구강 진단 장치(400)는 구강 스캐너에 연동되는 전용 소프트웨어를 저장 및 실행할 수 있다. 여기서, 전용 소프트웨어는 전용 프로그램, 전용 툴(tool), 또는 전용 어플리케이션으로 호칭될 수 있다. 구강 진단 장치(400)가 구강 스캐너(도 1의 120)와 상호 연동되어 동작하는 경우, 구강 진단 장치(400)에 저장되는 전용 소프트웨어는 구강 스캐너(도 1의 120)와 연결되어 구강 스캔을 통하여 획득되는 데이터들을 실시간을 수신할 수 있다. 예를 들어, 자사의 구강 스캐너인 i500 제품에 대응되는 i500 에서 구강 스캔을 통하여 획득된 데이터를 처리하기 위한 전용 소프트웨어가 존재한다. 구체적으로, 자사에서는 구강 스캐너(예를 들어, i500)에서 획득된 데이터를 처리, 관리, 이용, 및/또는 전송하기 위한 소프트웨어인 'Medit Link'를 제작하여 배포하고 있다. 여기서, '전용 소프트웨어'는 구강 스캐너와 연동되어 동작 가능한 프로그램, 툴, 또는 어플리케이션을 의미하는 것이므로 다양한 제작자에 의해서 개발 및 판매되는 다양한 구강 스캐너들이 공용으로 이용할 수도 있을 것이다. 또한, 전술한 전용 소프트웨어는 구강 스캔을 수행하는 구강 스캐너와 별도로 제작 및 배포될 수 있다.
구강 진단 장치(400)는 i500 제품에 대응되는 전용 소프트웨어를 저장 및 실행할 수 있다. 전송 소프트웨어는 구강 이미지를 획득, 처리, 저장, 및/또는 전송하기 위한 적어도 하나의 동작들을 수행할 수 있다. 여기서, 전용 소프트웨어는 프로세서(410)에 저장될 수 있다. 또한, 전용 소프트웨어는 구강 스캐너에서 획득된 데이터의 이용을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 여기서, 전용 소프트웨어에서 제공되는 사용자 인터페이스 화면은 개시된 실시예에 따라서 생성되는 구강 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 개시된 실시예에서, 전용 소프트웨어에서 제공되는 사용자 인터페이스 화면은 도 12 내지 도 20에서 도시되는 사용자 인터페이스 화면들 중 어느 하나가 될 수 있다.
도 5에 도시된 구강 진단 장치(500)의 경우, 전용 소프트웨어는 제어부(411) 및 메모리(440) 중 적어도 하나에 저장될 수 있다.
이하의 도 6 내지 도 8에서는 전용 프로세서가 저장 및 실행되는 프로세서(410)가 구강 스캐너(미도시)에서 획득된 데이터에 근거하여 구강 이미지를 생성 및 처리하기 위한 동작들을 수행하는 경우를 예로 들어 설명하도록 한다. 또한, 이하에서 설명될 도면들에는, 적어도 하나의 치아에 적어도 하나의 브라켓을 부착하여 교정 치료 중에 있는 환자의 구강을 스캔하여 획득된 로우 데이터에 근거하여, 구강 이미지를 획득하는 경우가 예시된다.
도 6은 구강 스캔을 통하여 획득된 구강 이미지의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 구강 스캔을 통하여 획득된 구강 이미지의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 구강 스캔을 통하여 획득된 구강 이미지의 또 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 프로세서(410)는 구강 스캐너(미도시)에서 환자의 상악을 스캔하여 획득된 로우 데이터에 근거하여, 환자의 상악(611)을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지(610)를 획득할 수 있다. 교정 치료 중의 환자의 치아(예를 들어, 621)에는 브라켓(622)이 부착되어 있다. 따라서, 환자의 상악을 나타내는 구강 이미지(610)는 치아(621)와 브라켓(622)이 이미징되어 있다.
또한, 프로세서(410)는 구강 이미지(610)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(600)을 생성하여, 디스플레이(430)를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다. 여기서, 사용자 인터페이스 화면(600)은 사용자(예를 들어, 치과 의사 등)가 구강 스캐너(미도시)에서 치아를 스캔하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록 하기 위한 적어도 하나의 메뉴를 포함하는 메뉴 바(630, 640)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 화면(600)은 현재 스캔되는 대상체의 부위를 나타내는 메뉴 바(630)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메뉴 바(630)는 스캔 대상이 구강의 상악임을 나타내는 상악 메뉴(631), 스캔 대상이 구강의 하악임을 나타내는 하악 메뉴(632), 및 스캔 대상이 구강의 상악 및 하악을 모두 포함함을 나타내는 교합 메뉴(633)를 포함할 수 있다.
도 6에 있어서, 구강 이미지(610)가 구강의 상악에 대응되므로, 메뉴(631)가 하이라이팅 처리되어 표시될 수 있다.
또한, 사용자 인터페이스 화면(600)은 획득되는 구강 이미지에 대한 편집 또는 변경을 위한 적어도 하나의 메뉴를 포함하는 메뉴바(640)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 메뉴바(640)는 구강 이미지(610)의 확대, 축소, 전체 화면으로 보기, 이전 이미지 보기 등을 포함하는 메뉴들을 포함할 수 있다.
도 7을 참조하면, 프로세서(410)는 구강 스캐너(미도시)에서 환자의 하악을 스캔하여 획득된 로우 데이터에 근거하여, 환자의 하악(711)을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지(710)를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(410)는 구강 이미지(710)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(700)을 생성하여, 디스플레이(430)를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다.
도 8을 참조하면, 프로세서(410)는 구강 스캐너(미도시)에서 환자의 상악 및 하악이 교합된 상태의 구강을 스캔하여 획득된 로우 데이터에 근거하여, 환자의 상하악(811)을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지(810)를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(410)는 구강 이미지(810)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(700)을 생성하여, 디스플레이(430)를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다. 이하에서는, 상하악을 모두 나타내는 구강 이미지를 '교합 이미지'라 칭하도록 한다.
다시 도 3을 참조하면, 처리 방법(300)은 제1 시점에 대응되는 제1 구강 이미지를 획득할 수 있다(S310). S310 단계는 프로세서(410)에서 수행될 수 있다. 여기서, '제1 시점에 대응되는 제1 구강 이미지'는 제1 시점에서 환자의 구강을 스캔하여 획득된 데이터에 근거하여 생성되는 구강 이미지를 의미한다.
그리고, 처리 방법(300)은 제1 시점에 후속하는 제2 시점에 대응되는 제2 구강 이미지를 획득할 수 있다(S320). S320 단계는 프로세서(410)에서 수행될 수 있다.
여기서, 제1 시점 및 제2 시점은 각각 교정 치료 과정에 있는 환자가 교정 과정을 점검하기 위해서 치과에 방문하는 시점들에 대응될 수 있다.
예를 들어, 제2 시점은 교정 치료 과정에 있어서 현재 시점 또는 현재에 가장 근접하는 최근 시점이 될 수 있다. 그리고, 제1 시점은 제2 시점에 이전하는 일 시점이 될 수 있다.
예를 들어, 교정 치료에 있어서 1달에 한번씩 치과에 방문하여 교정 과정을 점검할 필요가 있는 경우, 제1 시점은 2020.02.01일이 될 수 있으며, 제2 시점은 인접하는 점검 주기인 2020.03.01일이 될 수 있을 것이다. 예를 들어, 현재 시점인 2020.03.01일에 환자가 치과를 방문하여 교정 과정을 점검하는 경우, 2020.03.01일 에 환자의 구강을 스캔하여 제2 구강 이미지를 획득할 수 있다. 그리고, 제1 시점은 제2 시점을 기준으로 직전의 치과 방문 시점인 2020.02.01일이 될 수 있다. 전술한 예와 같이, 제2 시점 및 제1 시점 각각을 현재의 교정 점검 시점 및 직전 교정 점검 시점으로 설정하고, 설정된 제1 시점 및 제2 시점 간의 시간 구간 동안에 브라켓의 이동을 표시한 제3 구강 이미지를 생성할 수 있다. 그러면, 치과 의사는 제3 구강 이미지를 참조하여 향후의 어떠한 방향으로 교정 치료를 진행하여야 하는지를 더욱 용이하게 판단 및 진단할 수 있을 것이다.
또 다른 예로, 제1 시점 및 제2 시점은 의사 등의 사용자가 설정한 서로 다른 두 시점이 될 수 있다. 예를 들어, 치과 의사가 해당 환자의 과거 교정 이력을 점검하고 싶은 경우, 치과 의사는 점검하기를 원하는 과거의 두 시점을 제1 시점 및 제2 시점으로 설정할 수 있을 것이다.
구체적으로, 제2 시점은 현재 시점 또는 현재에 근접하는 최근 시점, 또는 과거의 일 시점이 될 수 있다. 또한, 제1 시점은 제2 시점보다 선행하는 시점이면 족하다.
여기서, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은 도 6 내지 도 8에서 설명한 상악 이미지(610), 하악 이미지(710) 및 교합 이미지(810) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 개시된 실시예에서는, 사용자가 교정 진행 상황을 보다 정확하게 분석 및 진단할 수 있도록 구강 이미지를 제공하는데 있어서, 상악 이미지(610), 하악 이미지(710) 및 교합 이미지(810)를 모두 이용할 수 있다.
즉, 개시된 실시예에서, 사용자가 교정 진행 상황을 보다 정확하게 분석 및 진단할 수 있도록 하기 위해서 제공되는 '브라켓의 이동을 나타내는 제3 구강 이미지'는 브라켓의 이동을 나타내는 상악 이미지, 브라켓의 이동을 나타내는 하악 이미지, 및 브라켓의 이동을 나타내는 교합 이미지를 각각 제공할 수 있다.
다만 이하에서는, 설명의 편의 상 S310 및 S320 단계에서 획득된 구강 이미지가 상악 이미지인 경우를 예로 들어 설명하도록 한다.
또한, 도 3에서는, 제1 시점 및 제2 시점 각각에서 구강 이미지를 획득하는 경우를 예로 들어 설명하였으나, 서로 다른 3개 이상의 시점들 각각에서, 구강 이미지를 획득하고, 획득된 구강 이미지들 중 서로 다른 두 개의 시점들 각각에 대응되는 구강 이미지를 선택하여 이용할 수도 있을 것이다.
또한, 서로 다른 3개 이상의 시점들 각각에서, 구강 이미지를 획득하여 이용할 수도 있을 것이다. 구체적으로, 제1 시점, 제2 시점, 및 제2 시점에 후속하는 제3 시점 각각에서 구강 이미지를 획득하는 경우, 전술한 1 시점, 제2 시점, 및 제3 시점 각각에 대응되는 구강 이미지에서 브라켓을 추출할 수 있다(S330). 그리고, 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓, 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓, 및 제3 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓에 근거하여, 브라켓의 이동 정보를 획득할 수 있다(S340). 그리고, 이동 정보에 근거하여, 제1 시점, 제2 시점, 및 제3 시점을 포함하는 시간 구간 동안에 적어도 하나의 브라켓의 움직임 또는 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다(S350).
본 명세서의 도 3 내지 도 20에서는, 설명의 편의 상 제1 시점 및 제2 시점 각각에서 구강 이미지를 획득한 후, 제3 구강 이미지를 생성하는 경우를 들어서 설명 및 도시하도록 한다.
다시 도 3을 참조하면, 제1 구강 이미지에서 브라켓을 추출하고, 제2 구강 이미지에서 브라켓을 추출한다(S330). S330 단계의 동작은 프로세서(410)에서 수행될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(410)는 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각에서, 브라켓만을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 3차원 구강 모델인 제1 구강 이미지에서 브라켓이 이미징된 영역만을 추출하며, 추출된 브라켓은 제1 구강 이미지에 포함되는 브라켓에 대응되는 3차원 좌표에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(410)는 3차원 구강 모델인 구강 이미지 상에서 브라켓이 이미징된 영역만을 추출하므로, 브라켓이 이미징된 영역에 대한 3차원적 좌표 정보를 획득할 수 있다.
또한, S330 단계는 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 및 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 각각을 브라켓에 대응되는 라이브러리로 치환하는 단계(단계 미도시); 및 치환된 라이브러리들에 근거하여 브라켓의 이동 정보를 획득하는 단계(단계 미도시)를 포함할 수 있다.
구체적으로, S330 단계에 있어서, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각에서 브라켓이 추출된 후, 추출된 브라켓을 브라켓에 대응되는 라이브러리로 치환할 수 있다. 여기서, '브라켓에 대응되는 라이브러리'란 브라켓을 나타내는 모형, 이미지, 도형, 또는 마커 등을 의미할 수 있다. 또한, 브라켓에 대응되는 라이브러리는 구강 이미지에서 추출된 브라켓과 완전히 동일한 브라켓을 나타내는 이미지가 될 수도 있고, 구강 이미지에서 추출된 브라켓과 유사한 브라켓을 나타내는 이미지가 될 수도 있을 것이다.
구체적으로, 브라켓이 금속성 물질로 형성되는 경우, 빛을 반사하는 성질로 인하여 구강 스캔을 통하여 완전한 형태로 이미징되지 못하는 경우가 있을 수 있다. 그에 따라서, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각에서 추출된 브라켓의 형태가 불완전한 형태를 가질 수 있다. 따라서, 추출된 브라켓을 라이브러리로 대체하는 경우에는, 더욱 정확하게 브라켓의 추출 영역을 확인할 수 있을 것이다. 이 경우, 대체된 라이브러리들 간을 비교함으로써 브라켓의 이동 정보를 획득할 수 있다.
또한, S330 단계에 있어서, 구강 이미지 내에서 브라켓을 추출하는 것은 기계 학습에 근거한 이미지 처리 방법을 통하여 수행될 수 있다.
여기서, 기계 학습은 컴퓨터 연산을 통하여 입력된 이미지 내에 추출하고자 하는 객체(예를 들어, 브라켓)가 포함되어 있는지 판단 및 검출하는 캐드(CAD: Computer Aided Detection & Diagnosis) 시스템, 데이터 기반의 통계적인 기계 학습(Statistical learning), 또는 인공지능 기술에 따라 기계학습을 수행하는 인공지능 시스템을 통하여 수행될 수 있다.
개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 컴퓨터 기반의 이미지 처리 기술을 이용하여 구강 이미지를 분석하고, 분석의 결과 목적하는 정보인 브라켓을 추출하기 위한 정보(예를 들어, 브라켓이 존재하는 영역에 대한 정보)를 획득할 수 있다.
여기서, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 기존 규칙 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하여, 사용자가 요구하는 결과를 생성하는 시스템이다. 인공지능 시스템을 이용하여 브라켓을 추출하는 예는 이하에서 도 9 및 도 11을 참조하여 상세히 설명한다.
도 9는 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법을 나타내는 다른 플로우차트이다. 도 9에 도시된 구강 이미지의 처리 방법(900)에 있어서, 도 3에서 설명한 구강 이미지의 처리 방법(300)과 동일한 구성들은 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였다. 따라서, 구강 이미지의 처리 방법(900)을 설명하는데 있어서, 구강 이미지의 처리 방법(300)과 중복되는 설명은 생략한다.
도 9를 참조하면, 구강 이미지의 처리 방법(900)은 제1 구강 이미지에서 브라켓을 추출하고, 제2 구강 이미지에서 브라켓을 추출하는 단계(S330)를 포함한다. S330 단계의 동작은 프로세서(410)에서 수행될 수 있다.
구체적으로, S330 단계는 신경망을 이용하여, 제1 구강 이미지에서 브라켓을 추출하고 제2 구강 이미지에서 브라켓을 추출할 수 있다(S333). 즉, S333 단계는 신경망(Neural Network)을 통한 연산을 수행하여, 입력된 이미지를 분석하여 브라켓을 추출하는 인공 지능(AI) 기술을 이용하여 수행될 수 있다.
여기서, 신경망은 구강 이미지에서 브라켓을 추출하도록 하기 위한 신경망으로, 학습 데이터(예를 들어, 브라켓이 부착된 치아를 스캔하여 획득된 복수개의 서로 다른 구강 이미지들)를 학습(training)하여 신경망 내부의 가중치 값들을 최적화할 수 있다. 그리고, 최적화된 가중치 값을 가지는 신경망을 통하여, 입력된 데이터를 스스로 학습(learning)함으로써, 목적하는 결과를 출력할 수 있다.
구체적으로, S333 단계는 브라켓을 추출하도록 학습된 신경망으로 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각을 입력하는 단계(단계 미도시), 및 상기 신경망에서 출력되는, 상기 제1 구강 이미지에 대응되는 상기 적어도 하나의 브라켓 및 상기 제2 구강 이미지에 대응되는 적어도 하나의 브라켓을 획득하는 단계(단계 미도시)를 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(410)는 신경망에 따른 연산을 수행하기 위한 프로그램을 포함하여 신경망을 통한 연산을 직접 수행할 수 있다. 즉, 프로세서(410)는 신경망에 따른 연산을 직접 수행하여 구강 이미지에서 브라켓을 추출할 수 있다. 또한, 전술한 신경망을 통한 연산은, 도 5에 도시된 영상 처리부(413) 및 제어부(411)중 적어도 하나에서 수행될 수도 있을 것이다.
구체적으로, 프로세서(410)는 브라켓을 추출하도록 학습된 신경망을 획득할 수 있다(S331). 상세하게, 프로세서(410)는 브라켓이 부착된 치아를 적어도 하나 포함하는 복수개의 구강 이미지들에 근거하여 브라켓이 부착된 치아에서 브라켓을 추출하도록 학습된(trained) 신경망을 획득할 수 있다(S331).
그리고, 프로세서(410)는 S331 단계에서 획득된 신경망을 이용하여, S333 단계의 동작을 수행할 수 있다.
브라켓의 추출에 이용되는 신경망은 이하에서 도 10을 참조하여 상세히 설명한다.
도 10은 구강 이미지를 입력받고 브라켓을 추출하기 위한 연산을 수행하는 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
개시된 실시예에서 이용되는 신경망은 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)이 될 수 있다. 또한, 심층 신경망(DNN)은 컨볼루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network)으로 형성될 수 있다. 여기서, 컨볼루션 신경망은, 컨볼루션 연산에 근거한 연산을 수행하는 신경망을 지칭하는 것으로, 컨볼루션 연산 및 다른 방식의 연산을 종합적으로 수행하는 단일 신경망 또는 복수개의 신경망이 결합된 형태의 신경망이 될 수 있을 것이다.
개시된 실시예에서, 신경망을 통하여 데이터 인식 모델을 구현하고, 구현된 데이터 인식 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습(training)시킬 수 있다. 여기서, 학습 데이터는 브라켓이 이미징된 구강 이미지들이 될 수 있다. 그리고, 학습된 데이터 인식 모델을 이용하여 입력 데이터에 포함되는 특정 영역(예를 들어, 브라켓 영역) 또는 특정 부분 이미지(예를 들어, 브라켓이 표시된 부분 이미지)를 분류할 수 있다. 여기서, 입력 이미지는 교정 치료 중에 있는 환자의 구강 이미지로, 2차원 이미지가 될 수 있다. 또는, 환자의 구강을 스캔하여 생성된 3차원 구강 모델인 3차원 이미지가 될 수 있다.
신경망은, 입력 이미지를 입력받고, 브라켓을 추출하기 위한 컨볼루션 연산을 수행하여, 브라켓이 추출된 출력 이미지를 생성할 수 있다.
도 10에서는, 개시된 실시예에서 이용되는 신경망이, 3개의 숨은 계층을 포함하는 심층 신경망 (DNN: Deep Neural Network) 인 경우를 예를 들어 도시하였다. 또한, 도 6에 도시된 구강 이미지(610)가 입력 이미지(1010)로 이용되는 경우를 예로 들어 도시한다.
도 10을 참조하면, 신경망(1000)은 입력 계층(1020), 숨은 계층(hidden layer)(1030) 및 출력 계층(1070)을 포함한다. 구체적으로, 신경망(1000)을 형성하는 복수개의 계층들 각각은 데이터를 수신하는 복수개의 노드(node)(예를 들어, 1021)들을 포함할 수 있다. 그리고, 인접한 두 개의 계층들은 도시된 바와 같이 복수개의 엣지(edge)(예를 들어, 1025)들로 연결된다. 각각의 노드들은 대응되는 가중치값을 가지고 있다. 그에 따라서, 신경망(1000)은 입력된 신호와 가중치 값을 연산(예를 들어, 컨볼루션 연산 등)한 값에 근거하여, 출력 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 신경망(1000)의 입력 계층(1020)에 포함되는 복수개의 노드들은 입력 이미지(1010)에 대응되는 복수개의 데이터들을 수신한다. 여기서, 복수개의 데이터들은 입력 이미지(1010)는 분할하는 필터 처리를 하여 생성된 복수개의 부분 이미지들이 될 수 있다.
그리고, 숨은 계층(1030)에 포함되는 복수개의 계층들(1040, 1050, 1060)에서의 연산을 통하여, 출력 계층(1070)에서는 입력 이미지(1010)를 분석한 결과 획득된 출력 데이터를 출력할 수 있다. 여기서, 출력 데이터는 입력 이미지(1010)에 포함되는 브라켓 만을 추출한 이미지(1015)가 될 수 있다. 도 10에서는, 이미지(1015)에 브라켓들을 연결하는 와이어가 함께 포함되는 경우를 예로 들어 도시하였으나, 신경망(1000)에서 출력되는 이미지(1015)는 와이어가 제외되고 브라켓들만이 포함될 수 있을 것이다.
구체적으로, 신경망(1000)은 컨볼루션(CNN: Convolution Neural Network) 연산에 기반하는 CNN 신경망으로 형성될 수 있다. 여기서, 신경망(1000)의 구체적인 형태 및 사양은 이용되는 모델 및 구체적인 설계 사양에 따라서 달라질 수 있다.
구체적으로, 신경망(1000)은 구강 이미지로부터 픽셀 와이즈(pixel-wise)한 분할(segmentation)을 실행하여 브라켓을 분리하기 위한 컨볼루션(convolution) 연산을 수행하는 심층 신경망(DNN: Deep neural network)이 될 수 있다. 예를 들어, 신경망(1000)은 Deeplab-Mobilenet을 기반으로 하는 신경망이 될 수 있다. 이하에서는, Deeplab-Mobilenet을 기반의 신경망을 'Deeplab 모델' 이라고 칭하도록 한다. Deeplab 모델은 2차원(2-dimensional) 이미지로부터 Pixel-wise 기반의 분할을 실행하여, 입력된 2차원의 구강 이미지에서 각 픽셀이 브라켓에 해당하는지 분류할 수 있다. 그리고, Deeplab 모델은 분류 결과에 근거하여 브라켓과 브라켓이 아닌 영역(예를 들어, 치아, 치은 등)을 구분하여 브라켓을 추출한 출력 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 신경망(1000)을 통하여 출력된 출력 데이터의 정확도를 높이기 위해서, 출력 계층(1070)에서 입력 계층(1020) 방향으로 학습(training)을 수행하며 출력 데이터의 정확도가 높아지도록 신경망(1000)을 형성하는 노드들(예를 들어, 1921)의 가중치값들을 수정할 수 있다. 따라서, 신경망(1000)는 입력 이미지(1010)가 입력되기 이전에, 교정 치료 중에 있는 환자의 구강을 스캔하여 획득된 복수개의 구강 이미지들을 학습하여, 브라켓의 검출 정확도가 높아지는 방향으로, 각 노드들의 가중치값을 수정할 수 있다. 또한, 신경망의 정확도를 높이기 위해서, 사용자(예를 들어, 치과 의사, 신경망(1000)의 설계자 등)가 신경망의 학습(training)에 이용되는 복수개의 구강 이미지들 각각에서 직접 브라켓 영역을 표시 또는 마스킹하여 마스킹 이미지를 생성할 수 있다. 그리고, 마스킹 이미지를 검증을 위한 실측 정보인 Ground truth 정보로 하여, 신경망에의 출력 이미지와 비교하는 신경망 학습 과정을 수행할 수 있다.
도 11은 구강 진단 장치와 외부 장치들 간의 통신을 설명하기 위한 도면이다. 도 11에 도시된 구강 진단 장치(1120)는 도 4b 또는 도 5에서 설명한 구강 진단 장치(400 또는 500)에 동일 대응될 수 있다. 또한, 도 11에 도시된 구강 스캐너(1110)는 도 1에서 설명한 구강 진단 장치(120)에 동일 대응될 수 있다. 그러므로, 도 11에 도시된 구강 스캐너(1110) 및 구강 진단 장치(1120)을 설명하는데 있어서, 도 1 내지 도 10과 중복되는 설명은 생략한다.
개시된 실시예에서, 전술한 신경망을 통한 연산은, 구강 진단 장치(1120)와 통신 가능한 외부의 장치를 통하여 수행될 수 있다. 도 11에서는, 외부의 장치가 서버(1130)인 경우를 예로 들어 도시하였다. 이 경우, 구강 진단 장치(1120)는 서버(1130)에서 획득된 브라켓의 추출 정보를 통신 인터페이스(420)를 통하여 수신할 수 있다. 구체적으로, 구강 진단 장치(1120)는 유무선의 통신 네트워크(1160)를 통하여 구강 스캐너(1110)로부터 구강 스캔 데이터를 수신할 수 있다. 그리고, 구강 진단 장치(1120)는 수신된 구강 스캔 데이터에 근거하여 구강 이미지를 획득하고, 획득된 구강 이미지를 유무선의 통신 네트워크(1150)를 통하여 서버(1130)로 전송할 수 있다. 그러면, 서버(1130)는 수신된 구강 이미지를 신경망에 입력하여 그에 대응되는 출력 데이터(예를 들어, 브라켓이 추출된 이미지)를 획득할 수 있다. 그러면, 서버(1130)는 신경망의 출력 데이터를 통신 네트워크(1150)를 통하여 구강 진단 장치(1120)로 전송할 수 있다.
또한, 서버(1130)는 도 10에서 설명한 신경망(1000)을 생성하고, 생성된 신경망(1000)을 유무선의 통신 네트워크(1150)를 통하여 수신할 수 있다. 구강 진단 장치(1120)가 수신하는 신경망(예를 들어, 도 10의 1000)은 구강 이미지에서 브라켓을 추출하도록 학습이 완료된 신경망이 될 수 있다.
서버(1130)의 경우 고사양의 메모리 장치를 포함할 수 있으며 고속으로 연산 동작을 수행할 수 있다. 따라서, 서버(1130)는 학습된 신경망을 획득하는데 있어서, 더 많은 학습 데이터들을 학습할 수 있는 메모리 용량을 제공할 수 있다. 따라서, 서버(1130)에서 신경망(1000)을 학습하거나 신경망(1000)에서 출력 데이터를 획득하는 경우, 복잡한 연산을 빠르게 수행할 수 있다는 장점이 있다.
다시 도 3을 참조하면, 구강 이미지의 처리 방법(300)은 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 및 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓에 근거하여, 브라켓의 이동 정보를 획득할 수 있다(S340). S340 단계는 프로세서(410)에서 수행될 수 있다. 여기서, 브라켓의 이동 정보는 제1 시점에서 제2 시점 동안의 브라켓의 이동에 대응되는 거리, 이동방향, 위치 차이, 이동 시간, 및 이동 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은 구강 스캔을 통하여 획득된 복수개의 2차원 이미지 또는 2차원 스캔 데이터가 될 수 있다. 이 경우, 브라켓의 이동 정보는 2차원 이미지인 제1 구강 이미지와 제2 구강 이미지 각각을 비교하여, 2차원 상의 브라켓의 이동에 대한 정보를 획득할 수 있다. 브라켓의 이동 정보는 복수개의 스캔 데이터들 각각에 대하여 획득될 수 있다. 따라서, 복수개의 스캔 데이터들 각각에서 획득된 이동 정보에 근거하여, 브라켓의 이동을 3차원적으로 재구성할 수도 있을 것이다.
또한, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은 구강을 3차원 적으로 나타내는 구강의 3차원 모델이 될 수 있다. 신경망(1000)이 제1 구강 이미지에 부착된 브라켓을 추출하는 경우, 출력 이미지(1015)는 브라켓이 존재하는 영역을 나타내는 이미지 및 브라켓이 존재하는 영역에 대한 3차원 좌표 값을 같이 획득할 수 있다. 이 경우, 제1 구강 이미지에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지에서 추출된 브라켓은 모두 3차원 좌표 값에 대한 정보를 포함한다. 따라서, 제1 구강 이미지에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지에서 추출된 브라켓에 근거하여 브라켓의 이동 정보를 획득하는 경우, 브라켓이 3차원 상의 X, Y, 및 Z 방향 각각에 대한 이동 량을 획득할 수 있다.
도 12는 개시된 실시예에 따라서 브라켓의 이동을 산출하기 위한 동작을 설명하는 도면이다. 도 12에서는 제1 및 제2 구강 이미지가 도 6에 도시된 구상 이미지(610)와 같이 환자의 상악을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지(1215, 1225)인 경우를 예로 들어 도시 및 설명하도록 한다.
도 12를 참조하면, 제1 시점에서 구강을 스캔하여 획득된 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓(1227, 1228)과 제2 시점에서 구강을 스캔하여 획득된 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓(1217, 1218)에 근거하여, 브라켓의 이동 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(410)는 제1 구강 이미지(1225)에서 치아에 부착된 브라켓을 추출할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(410)는 제1 구강 이미지(1225)로부터 21번 치아(1202)에 부착된 브라켓(1228)을 추출하고, 11번 치아(1201)에 부착된 브라켓(1227)을 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(410)는 제1 구강 이미지(1225)에 포함되는 다른 브라켓들을 모두 추출할 수 있다.
또한, 프로세서(410)는 제2 구강 이미지(1215)에서 치아에 부착된 브라켓을 추출할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(410)는 제2 구강 이미지(1215)로부터 21번 치아(1202)에 부착된 브라켓(1218)을 추출하고, 11번 치아(1201)에 부착된 브라켓(1217)을 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(410)는 제2 구강 이미지(1215)에 포함되는 다른 브라켓들을 모두 추출할 수 있다.
그리고, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓들(1227, 1228)과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓들(1217, 1218)에 근거하여, 브라켓들 간의 이동을 나타내는 브라켓 이동 정보를 획득하고, 획득된 이동 정보에 근거하여 제3 이미지(1235)를 생성할 수 있다.
여기서, 브라켓 이동 정보는 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓들(1227, 1228)과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓들(1217, 1218) 간의 기준 위치 또는 기준 좌표를 정합하고, 정합 결과에 근거하여 획득할 수 있다. 여기서, 기준 위치 또는 기준 좌표란, 교정 시간이 경과됨에 따라서 브라켓이 부착된 치아의 위치가 변경될 때, 서로 다른 두 시점 사이의 브라켓의 이동량(또는 움직임 량)을 측정할 수 있도록 기준이 되는 위치 또는 좌표를 의미할 수 있다. 여기서, 이동량 또는 움직임 량은 움직임 측정의 대상이 되는 객체(예를 들어, 브라켓)의 이동 거리, 이동 방향, 이동 벡터, 이동 속도, 및 이동 시간 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
구체적으로, 획득 시점, 스캔을 수행한 사람, 스캔 방법 등의 차이로 인하여, 제1 구강 이미지(1225) 및 제2 구강 이미지(1215)는 객체(예를 들어, 치아, 잇몸, 브라켓 등)가 이미징된 위치 및 객체들 간의 크기 등에서 차이가 존재할 수 있다. 따라서, 서로 다른 두 개의 구강 이미지인 제1 구강 이미지(1225) 및 제2 구강 이미지(1215)들에 있어서, 구강 이미지 내에서 이미징된 객체의 위치 및/또는 크기를 전체적으로 맞춰주어야, 서로 다른 두 시점 간의 브라켓의 이동을 측정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 서로 다른 두 시점 간의 브라켓의 이동을 측정 하기 이전에, 서로 다른 구강 이미지들 내에서 이미징된 객체의 기준 위치, 크기, 및/또는 배율를 전체적으로 맞추어주는 동작을 전술한 '정합'이라 칭할 수 있다.
예를 들어, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓(1227)과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓(1217)이 동일한 크기로 동일한 좌표계에서 표시되도록 서로 맞춰줄 수 있다.
구체적으로, 강체 정합(Rigid Registration) 및 비강체 정합(Non-rigid Registration) 중 적어도 하나를 이용하여, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지를 정합하여 정합 이미지(미도시)를 생성할 수 있다. 여기서, 정합 이미지는 도 12에 도시된 바와 같이 동일 대응되는 브라켓(1227)과 브라켓(1217)이 상호 중첩적으로 이미징되는 이미지가 될 수 있다. 예를 들어, 브라켓의 이동 정보를 획득하기 위해서, 광학적 플로우(optical flow), 특징점 매칭(feature matching), 유사성 측정에 기반한 방법 등의 다양한 움직임 측정 기법을 이용하여 추출된 브라켓을 나타내는 복수개의 이미지들간의 변화량을 측정하고, 측정된 변화량을 이용하여 정합 영상인 브라켓의 이동을 나타내는 이미지를 획득할 수 있다.
또는, 추출된 브라켓들 각각을 비교하여, 브라켓 각각의 이동 량을 측정할 수 있다. 예를 들어, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓(1228)과 그에 대응되는 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓(1218) 간의 이동 량을 획득할 수 있다. 또한, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓(1227)과 그에 대응되는 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓(1217) 간의 이동 량을 획득할 수 있다. 즉, 상호 대응되는 브라켓들 각각의 이동 량을 획득할 수 있다.
그에 따라서, 프로세서(410)는 브라켓의 이동 정보에 근거하여, 추출된 브라켓의 이동을 제3 구강 이미지(예를 들어, 도 12에 도시된 구강 이미지(1235))에서와 같이 표시할 수 있다. 구체적으로, 제1 시점에 대응되는 브라켓과 제2 시점에 대응되는 브라켓이 상호 중첩적으로 표시될 수 있다.
구체적으로, 제3 이미지는 현재 시점, 제1 시점, 제2 시점, 또는 현재 이전의 소정 시점 중 어느 하나의 시점에서 스캐닝된 구강 이미지 상에, 전술한 제1 시점에서 제2 시점까지의 적어도 하나의 브라켓의 이동을 표시한 이미지가 될 수 있다.
교정 치료가 진행됨에 따라서, 브라켓이 부착된 치아가 이동하게 되고 그에 따라서 브라켓을 연결하는 와이어도 이동하게 된다. 즉, 제1 시점에서의 브라켓, 브라켓이 부착된 치아, 및 와이어 각각의 위치는 제2 시점에서의 브라켓, 브라켓이 부착된 치아, 및 와이어와 서로 상이할 수 있다.
개시된 실시예에 있어서, 사용자가 브라켓의 이동을 더욱 명확하게 파악할 수 있도록, 치아 및 와이어의 이동은 나타내지 않고 브라켓의 이동이 나타나도록 제3 구강 이미지를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제3 구강 이미지(1235)는 제2 구강 이미지(1215) 상에 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 적어도 하나의 브라켓(예를 들어, 1227, 1228)을 중첩적으로 표시하여 생성한 이미지가 될 수 있다. 구체적으로, 치아들(1201, 1202)은 제1 시점 및 제2 시점 중 최근 시점인 제2 시점에서 스캔된 치아들을 나타낼 수 있다. 도 12에서는, 제3 구강 이미지(1235) 상에 표시되는 와이어는 제2 시점에서 스캔된 와이어를 나타낼 수 있다. 즉, 도 12에 도시된 제3 구강 이미지(1235)의 예시에 있어서, 제1 시점에서 제2 시점까지의 와이어의 이동은 표시하지 않았다.
또한, 도 12에 도시된 제3 구강 이미지(1235)의 예에서와 다르게, 제3 구강 이미지가 브라켓의 이동을 나타내면서, 브라켓이 부착된 치아 및 브라켓을 연결하는 와이어 중 적어도 하나의 이동까지 나타낼 수 있도록, 제1 시점과 제2 시점 각각에서의 치아 및 와이어 중 적어도 하나가 중첩적으로 표시된 이미지가 될 수도 있을 것이다.
또한, 도 12에 도시된 제3 구강 이미지(1235)의 예에서와 다르게, 제3 구강 이미지 내에 와이어가 이미징 되지 않을 수도 있을 것이다.
이하에서는 설명의 편의 상, 제3 구강 이미지가 제2 시점에서 환자의 구강을 스캔하여 획득된 제2 구강 이미지 상에, 제1 구강 이미지에서 추출된 브라켓을 중첩적으로 표시하여, 제1 시점에서 제2 시점까지의 브라켓의 이동을 나타내도록 생성된 경우를 예로 들어 설명 및 도시하도록 한다. 또한, 제3 구강 이미지 상에 제2 시점에서 추출된 브라켓을 연결하는 와이어만을 표시하고, 제1 시점에서 추출된 브라켓을 연결하는 와이어는 표시하지 않은 경우를 예로 들어 도시하였다.
구체적으로, 제3 구강 이미지(1235)에 있어서, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓은 상호 구별되도록 표시될 수 있다.
구체적으로, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓은 서로 다른 컬러, 투명도, 패턴, 기호, 도형, 및 텍스트 중 적어도 하나를 이용하여, 상호 구별되도록 표시될 수 있다.
도 12에 도시된 제3 구강 이미지(1235)에 있어서, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓은 점선을 이용하여 도시하고, 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓은 실선을 이용하여 도시하였다. 또한, 제3 구강 이미지(1235)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(미도시)은, 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓은 점선으로 표시되고, 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓은 실선으로 표시되는 것을 설명하는 정보를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 제3 구강 이미지(1235)는 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓이 상호 구별되도록 중첩적으로 표시된 이미지로, 사용자는 제2 구강 이미지(1235)를 보고 제1 시점에서 제2 시점 사이의 시간 동안에, 브라켓의 이동을 보다 직관적으로 인식할 수 있다. 그에 따라서, 교정 치료를 수행하는 사용자는 이전 교정 과정 및 향후 교정 과정에 있어서, 제3 구강 이미지(1235)를 참고하여, 보다 편리하게 교정 치료를 수행할 수 있다.
또한, 제3 구강 이미지(1235)에 있어서, 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓들 및 이를 연결하기 위한 와이어를 함께 도시하였다. 그러나, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1235)에서 와이어는 이미징되지 않고, 브라켓들만이 이미징되도록 제어할 수 있을 것이다. 이하의 도 13 내지 도 20에서 도시되는 제3 구강 이미지들 각각에 있어서는, 와이어가 브라켓과 함께 이미징된 경우를 예로 들어 도시하였다.
제3 구강 이미지(예를 들어, 도 12의 1235)는 이하에서 도 13 내지 도 20을 참조하여 상세히 설명한다. 도 13 내지 도 20에 있어서, 동일한 구성은 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였다.
개시된 실시예에서, 제3 구강 이미지는 제1 시점에서 상기 제2 시점 동안에 적어도 하나의 치아에 부착된 적어도 하나의 브라켓 각각의 이동에 대응되는 거리, 이동방향, 위치 차이, 이동 시간, 및 이동 속도 중 적어도 하나를 나타내는 정보가 표시된 구강 이미지가 될 수 있다.
도 13은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1310)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1300)을 출력할 수 있다. 도 13에 도시된 제3 구강 이미지(1310)에 있어서, 도 12의 구강 이미지(1235)와 동일한 구성은 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
도 13을 참조하면, 제3 구강 이미지(1310)는 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓(예를 들어, 1227)과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓(예를 들어, 1217)의 이동을 나타내는 화살표(1351)가 도시된 바와 같이 표시될 수 있다. 여기서, 화살표(1351)는 동일 대응되는 브라켓들(예를 들어, 1217과 1227) 간의 이동 거리, 및 이동 방향을 나타낼 수 있다. 즉, 화살표(1351)의 길이는 동일 대응되는 브라켓들(1217과 1227) 간의 이동 거리에 대응되며, 화살표(1351)의 방향은 동일 대응되는 브라켓들(1217과 1227) 간의 이동 방향에 대응될 수 있다. 예를 들어, 동일 대응되는 브라켓들(1217과 1227) 간의 이동 거리가 길면 표시되는 화살표의 길이가 길어지고, 동일 대응되는 브라켓들(1217과 1227) 간의 이동 방향이 남서쪽일 경우 화살표(1351)의 진행 방향은 남서쪽을 향하여 표시될 수 있다.
또한, 추출된 브라켓(예를 들어, 1217)의 이동을 나타내기 위해서, 화살표(1351) 대신에 브라켓의 이동 방향 및 이동 거리를 나타낼 수 있는 마커, 도형, 또는 표식이 이용될 수도 있을 것이다.
또한, 도 3의 S310 및 S320 단계에 대한 설명에 있어서, 서로 다른 3개 이상의 시점들 각각에서, 구강 이미지를 획득하여 이용하는 경우가 있다.
구체적으로, 제1 시점, 제2 시점, 및 제2 시점에 후속하는 제3 시점 각각에서 구강 이미지를 획득하는 경우, 전술한 1 시점, 제2 시점, 및 제3 시점 각각에 대응되는 구강 이미지 각각에서 브라켓을 추출할 수 있다(S330). 그리고, 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓, 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓, 및 제3 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓에 근거하여, 브라켓의 이동 정보를 획득할 수 있다(S340). 그리고, 이동 정보에 근거하여, 제1 시점, 제2 시점, 및 제3 시점을 포함하는 시간 구간 동안에 적어도 하나의 브라켓의 움직임 또는 이동을 나타내는 제3 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다.
구체적으로, 3개 이상의 복수개의 시점들에 있어서, 시간상 인접하는 두 개의 시점들 사이에 발생한 브라켓의 이동 정보를 각각 획득할 수 있다. 예를 들어, 전술한 3개의 시점들이 존재하는 경우, 제1 시점과 제2 시점 사이에 발생한 브라켓의 이동 정보(이하, '제1 이동 정보'), 제2 시점과 제3 시점 사이에 발생한 이동 정보(이하, '제2 이동 정보')를 각각 획득하고, 제1 이동 정보 및 제2 이동 정보에 근거하여, 제1 시점과 제2 시점 사이의 브라켓의 이동(이하, '제1 이동') 및 제2 시점과 제3 시점 사이의 브라켓의 이동(이하, '제2 이동')을 모두 나타내는 제3 구강 이미지를 생성할 수 있을 것이다. 이 경우, 제3 구강 이미지(미도시) 상에서, 제1 이동을 나타내는 화살표 및 제2 이동을 나타내는 화살표를 각각 동시에 또는 순차적으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 이동을 나타내는 화살표와 제2 이동을 나타내는 화살표를 모두 표시한 제3 구강 이미지(미도시)를 생성할 수 있을 것이다. 또는, 제3 구강 이미지 상에 제1 이동을 나타내는 화살표를 먼저 표시한 뒤, 순차적 또는 연속적으로 제2 이동을 나타내는 화살표가 표시되도록 하는 방식으로, 제3 구강 이미지를 생성할 수도 있을 것이다. 구체적으로, 제1 이동을 나타내는 화살표와 제2 이동을 나타내는 화살표가 순차적으로 또는 연속적으로 표시되는 것을 애니메이션 효과 적용 표시, 모션 효과 적용 표시 등으로 표현할 수 있다.
도 13에 도시된 제3 구강 이미지(1310)에서와 같이, 동일 대응되는 브라켓들(1217과 1227) 간의 이동을 이동 거리 및 이동 방향을 나타내는 화살표로 표시하면, 치과 의사 등의 사용자는 교정 치료 과정에서의 브라켓의 이동을 더욱 직관적으로 인식할 수 있을 것이다.
도 14는 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1410)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1400)을 출력할 수 있다. 제3 구강 이미지(1410)는 제3 구강 이미지(1310)와 동일 대응되며, 제3 구강 이미지(1310)에 비하여 이동량을 구체적으로 나타내는 정보(예를 들어, 1431)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보(1431)에는 이동 측정의 대상이 되는 객체(예를 들어, 브라켓)의 이동 거리, 이동 방향, 이동 벡터, 이동 속도, 및 이동 시간 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
전술한 바와 같이, 제1 구강 이미지 및 제2 구강 이미지 각각은 스캔된 구강을 3차원 적으로 나타내는 구강의 3차원 모델인 경우, 제1 구강 이미지에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지에서 추출된 브라켓은 모두 3차원 좌표 값에 대한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 제1 구강 이미지에서 추출된 브라켓과 제2 구강 이미지에서 추출된 브라켓에 근거하여, 브라켓의 이동 정보를 획득하는 경우, 브라켓이 3차원 좌표 상의 X, Y, 및 Z 방향 각각에 대한 이동 량을 획득할 수 있다.
프로세서(410)는 3차원 좌표 상의 이동 량에 근거하여, 브라켓의 이동량을 구체적으로 나타내는 정보(예를 들어, 1431)가 사용자 인터페이스 화면(1400) 상에 표시되도록 제어할 수 있다. 여기서, 브라켓의 이동량을 구체적으로 나타내는 정보(예를 들어, 1431) 3차원 좌표 상의 X, Y, 및 Z 방향 각각에 대응되는 값이 될 수 있다. 예를 들어, 11번 치아(1201)에 부착된 브라켓의 이동 량은 (x2-x1, y2-y1, z2-z1) 으로 표현될 수 있으며, 정보(예를 들어, 1431)는 “이동량: (x2-x1, y2-y1, z2-z1)”과 같은 팝업 메시지의 형태로 표시될 수 있다. 여기서, (x1, y1, z1)은 제1 시점에서의 브라켓(1227)의 좌표 정보가 될 수 있으며, (x2, y2, z2)은 제1 시점에서의 브라켓(1217)의 좌표 정보가 될 수 있다.
도 14에 있어서, 브라켓의 이동량을 나타내는 정보(예를 들어, 1431)는 사용자에 의해서 지칭된 브라켓에 대하여 표시될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 포인터(1420) 등을 이용하여, 11번 치아(1201)과 21번 치아(1202)를 포인팅한 경우, 포인터(1420)의 위치에 인접한 적어도 하나의 치아에 대하여, 브라켓의 이동량을 나타내는 정보(예를 들어, 1431)가 제공될 수 있다.
또한, 포인터(1420)가 위치하는 일정 반경 내에 복수개의 브라켓들이 이미징되어 있는 경우, 일정 반경 내에 이미징된 복수개의 브라켓들 각각에 대응되는 브라켓의 이동량 정보를 표시할 수 있을 것이다.
또한, 브라켓의 이동량을 나타내는 정보는, 포인터(1420)의 위치와 무관하게, 브라켓들 각각에 대하여 생성 및 표시될 수 있을 것이다.
도 15는 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1510)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1500)을 출력할 수 있다.
도 15를 참조하면, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1510) 상의 소정 영역(1520)이 선택되면, 소정 영역(1520)을 확대하여 표시한 서브 화면(1550)이 표시되도록 제어할 수 있다.
구체적으로, 사용자가 21번 치아(1202)를 포함하는 관심 영역(1520)을 설정하면, 설정된 관심 영역(1520)이 확대되어 표시된 서브 화면(1550)이 사용자 인터페이스 화면(1500) 상에 포함되어 표시될 수 있다.
여기서, 서브 화면(1550)은 제1 구강 이미지(1225)에서 추출된 브라켓(예를 들어, 1228)과 제2 구강 이미지(1215)에서 추출된 브라켓(예를 들어, 1218)의 움직임이 더욱 명확히 나타나도록, 도 13에서 설명한 화살표(1560) 및 도 14에서 설명한 브라켓의 이동량을 구체적으로 나타내는 정보(1570)을 더 포함할 수 있다.
또한, 서브 화면(1550)에서 표시되는 소정 영역을 선택하는데 있어서, 도 15에서는 관심 영역(1520)을 설정하는 경우를 예로 들어 도시 및 설명하였다. 이와 관련하여, 도 14에서 설명한 포인터(1420)를 이용하여 서브 화면(1550)에서 표시되는 소정 영역을 선택될 수도 있을 것이다. 예를 들어, 포인터(1420)로 치아(1202) 상의 일 지점이 선택되면, 상기 일 지점을 중심으로 소정 크기를 갖는 관심 영역(1520)이 자동으로 설정될 수 있을 것이다.
도 16은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 일 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1610)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1600)을 출력할 수 있다.
도 16을 참조하면, 프로세서(410)는 적어도 하나의 브라켓에 의해서 교정되는 적어도 하나의 치아에 대한 최종 목표 위치를 가이드 하기 위한 정보(1630)(이하, '가이드 정보')가 사용자 인터페이스 화면(1600)에 포함되어 표시되도록 제어할 수 있다.
구체적으로, 가이드 정보(1630)는 포인터(1620)에 의해서 선택된 치아에 대응되어 생성될 수 있다. 구체적으로, 가이드 정보(1630)는 포인터(1620)에 의해서 선택된 치아의 최종 이동 목표를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 가이드 정보(1630)는 제2 시점에서 스캔된 치아(1202)에 대하여 최종적으로 목표하는 교정 위치를 나타내는 가상의 치아(1642)를 중첩적으로 표시하고, 최종적으로 목표하는 교정 위치까지 이동하기 위해서 필요한 이동 목표에 따른 이동 량(1650)을 포함할 수 있다.
도 16에서 설명한 바와 같이, 최종 목표 위치를 가이드하기 위한 정보(1630)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1600)이 출력되면, 사용자는 정보(1630)를 참조하여 후속되는 교정 치료를 더욱 편리하고 용이하게 수행할 수 있을 것이다.
도 17은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1710)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1700)을 출력할 수 있다. 도 17에 도시된 제3 구강 이미지(1710)에 있어서, 도 12의 구강 이미지(1235)와 동일한 구성은 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
개시된 실시예에서, 도 17에 도시된 제3 구강 이미지(1710)는 도 12에 도시된 제3 구강 이미지(1235)와 동일 대응되며, 제3 구강 이미지(1235)에 추가하여, 적어도 하나의 브라켓의 최종 목표 위치가 추가적으로 표시될 수 있다.
도 17을 참조하면, 21번 치아(1202)에 있어서, 제1 시점에 대응되는 브라켓(1228) 및 제2 시점에 대응되는 브라켓(1218)이 중첩적으로 표시되어, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점 동안에 상기 적어도 하나의 브라켓의 이동이 나타나 있다. 이에 추가하여, 교정 치료로 목적하는 브라켓의 최종 목표 위치(1732)가 추가적으로 표시될 수 있다. 여기서, 브라켓의 최종 목표 위치(1732)는, 제1 시점에 대응되는 브라켓(1228) 및 제2 시점에 대응되는 브라켓(1218)과 구별되도록, 서로 다른 컬러, 투명도, 패턴, 기호, 도형, 및 텍스트 중 적어도 하나를 이용하여 표시될 수 있다. 여기서, 텍스트는 예를 들어, “최종 목표 위치(1732)가 교정 치료로 목적하는 브라켓의 최종 목표 위치입니다” 와 같은 텍스트를 포함할 수 있다.
도 17에 도시된 예시에서는, 제1 시점에 대응되는 브라켓(1228)은 점선으로, 제2 시점에 대응되는 브라켓(1218)은 실선으로, 브라켓의 최종 목표 위치(1732)는 사선 표시를 이용하여, 상호 구별되도록 표시되었다.
개시된 실시예에 따른 제3 구강 이미지(1710)가 사용자에게 제공되는 경우, 사용자는 현재까지의 교정 치료 이력과 브라켓의 최종 목표 위치(1732)를 보다 직관적으로 파악할 수 있다. 그에 따라서, 사용자는 후속되는 교정 치료에 있어서, 교정 치료의 정도를 정확하게 진단하여 수행할 수 있다.
도 18은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1810)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1800)을 출력할 수 있다. 도 18에 도시된 제3 구강 이미지(1810)에 있어서, 도 17에 도시된 제3 구강 이미지(1710)와 동일한 구성은 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
개시된 실시예에서, 도 18에 도시된 제3 구강 이미지(1810)는 도 17에 도시된 제3 구강 이미지(1710)와 동일 대응되며, 도 17에 도시된 제3 구강 이미지(1710)에 추가하여, 브라켓의 현재까지의 이동량을 나타내는 정보 및 목표 위치까지의 잔여 이동량을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 나타내는 창(1840)이 추가적으로 표시될 수 있다. 여기서, 현재까지의 이동량은 제1 시점에 대응되는 브라켓(1821)과 제2 시점에 대응되는 브라켓(1822) 간의 이동량을 나타내는 것으로, 도 14에서 설명된 정보(예를 들어, 1431)에 대응될 수 있다. 그리고, 잔여 이동량은, 현재에 대응되는 제2 시점에서의 브라켓(1822)의 위치와 브라켓의 최종 목표 위치(1823) 간의 이동량을 나타낼 수 있다.
또한, 창(1840)은 사용자에 의해서 지칭된 브라켓에 대하여 표시될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 포인터(1820) 등을 이용하여, 상악의 가장 오른쪽 치아를 포인팅한 경우, 포인팅된 치아에 대응되는 창(1840)이 제공될 수 있다.
도 19는 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다. 개시된 실시예에서, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1310)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1900)을 출력할 수 있다. 사용자 인터페이스 화면(1900)에 포함되는 제3 구강 이미지(1310)은 도 13의 사용자 인터페이스 화면(1300)에 포함되는 제3 구강 이미지(1310)와 동일하므로, 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였다.
도 19를 참조하면, 사용자 인터페이스 화면(1900)이 디스플레이(430)를 통하여 출력되면, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1310) 상의 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 입력은 도 5에서 설명한 사용자 인터페이스(450)를 통하여 수신된 후 프로세서(410)로 전송될 수 있다.
도 19에 도시된 소정 영역(1910)은 관심 영역으로 호칭될 수 있다. 관심 영역을 선택하는 구성은 도 15에서 상세히 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략한다.
도 19를 참조하면, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1310)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1900)이 출력되도록 제어할 수 있다. 후속하여, 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력이 수신되면, 도시된 바와 같이 사용자 인터페이스 화면이 전환되도록 제어할 수 있다. 구체적으로, 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력의 수신에 대응하여, 디스플레이(430)는 사용자 인터페이스 화면(1900)을 출력하던 디스플레이(430)는, 프로세서(410)의 제어에 따라서 사용자 인터페이스 화면(1950)이 출력되도록 화면을 전환하여 출력할 수 있다.
구체적으로, 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력이 수신되면, 선택된 소정 영역(1910)에 대응되는 구강 이미지가 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 메인 화면(1970) 내에 표시되고, 변경 전의 사용자 인터페이스 화면(1900) 내에서 메인 화면으로 표시되었던 제3 구강 이미지(1310)는 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 서브 화면(1960) 내에 표시될 수 있다.
여기서, 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 메인 화면(1970)으로 표시되는 이미지는, 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지, 및 소정 영역(1910)에 대응되는 제3 이미지 중 어느 하나가 될 수 있다. 도 19에서는, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지가 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 메인 화면(1970) 상에 표시되는 경우를 예로 들어 도시하였다.
또한, 프로세서(410)는 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 메인 화면(1970)으로, 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지, 및 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지가 순차적으로 전환 출력되도록 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(410)는, 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 메인 화면(1970)으로, 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지가 소정 시간(예를 들어, 5 초 등) 동안 디스플레이 된 후에, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지가 소정 시간(예를 들어, 5 초 등) 동안 디스플레이되도록 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(410)는 변경된 사용자 인터페이스 화면(1950) 내의 메인 화면(1970)으로, 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지, 및 소정 영역(1910)에 대응되는 제3 이미지가 순차적으로 전환 출력되도록 제어할 수 있다.
관심 영역은 사용자가 정밀한 진단을 위하여 설정하는 경우가 일반적이다. 따라서, 도 19에서와 같이 관심 영역이 사용자 인터페이스 화면 상에서 메인 화면으로 확대되어 디스플레이되면, 사용자가 좀 더 편리하게 관심 영역에 대응되는 구강 이미지를 볼 수 있을 것이다. 따라서, 사용자의 이용 편리성을 증가시킬 수 있다.
도 20은 개시된 실시예에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면의 또 다른 예를 나타내는 도면이다. 도 20에 있어서, 도 19에 도시된 구성들과 동일한 구성은 동일한 도면 기호를 이용하여 도시하였다.
도 20를 참조하면, 프로세서(410)는 제3 구강 이미지(1310)를 포함하는 사용자 인터페이스 화면(1900)이 출력되도록 제어할 수 있다. 후속하여, 프로세서(410)는 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력이 수신되면, 도시된 바와 같이 사용자 인터페이스 화면이 전환되도록 제어할 수 있다. 구체적으로, 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력의 수신에 대응하여, 디스플레이(430)는 사용자 인터페이스 화면(1900)을 출력하던 디스플레이(430)는, 프로세서(410)의 제어에 따라서 사용자 인터페이스 화면(2000)이 출력되도록 화면을 전환하여 출력할 수 있다.
구체적으로, 소정 영역(1910)을 선택하기 위한 사용자 입력이 수신되면, 선택된 소정 영역(1910)에 대응되는 구강 이미지가 변경된 사용자 인터페이스 화면(2000) 내의 메인 화면(1970) 내에 표시되고, 변경 전의 사용자 인터페이스 화면(1900) 내에서 메인 화면으로 표시되었던 제3 구강 이미지(1310)는 변경된 사용자 인터페이스 화면(2000) 내의 서브 화면(1960) 내에 표시될 수 있다.
도 20을 참조하면, 변경된 사용자 인터페이스 화면(2000) 내의 메인 화면(1970)에는 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지, 및 소정 영역(1910)에 대응되는 제3 이미지 중 적어도 하나가 다단의 구조로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지가 상단 메인 화면(1970) 상에 표시되고, 메인 화면(1970)의 하단에는 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지를 포함하는 하단 메인 화면(2070)이 표시될 수 있다.
또한, 소정 영역(1910)에 대응되는 제2 구강 이미지가 포함되는 메인 화면(1970)에는 제2 시점에서의 스캔임을 나타내는 마커(1971)가 표시될 수 있다. 예를 들어, 마커(1971)는 제2 시점에서의 스캔임을 나타내는 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 또한, 소정 영역(1910)에 대응되는 제1 구강 이미지가 포함되는 하단 메인 화면(2070)에는 제1 시점에서의 스캔임을 나타내는 마커(2071)가 표시될 수 있다.
도 20에서는, t1 시점에서 스캔된 제1 구강 이미지가 하단 메인 화면(2070)에 표시되고, t2 시점에서 스캔된 제2 구강 이미지가 상단 메인 화면(1970) 상에 표시되는 경우를 예로 들어 도시하였으나, 메인 화면 상에서 표시되는 다단의 이미지들간의 순서 및 종류는 변경될 수 있을 것이다.
이 경우, 사용자가 마커(2071)을 선택하는 사용자 입력을 입력하면, 프로세서(410)는 사용자 입력에 대응하여, 마커(2071)에 대응되는 제1 구강 이미지가 상단 메인 화면에 표시되도록 제어할 수 있을 것이다.
본 개시의 일 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예는, 구강 이미지의 처리 방법을 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체가 될 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 여기서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다.
여기서, 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치임을 의미할 수 있다. 또한, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 구강 이미지의 처리 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포될 수 있다. 또는, 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어 등)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 구체적으로, 개시된 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램 제품은 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 프로그램이 기록된 저장 매체를 포함할 수 있다.
이상에서 실시예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
100: 구강 스캐너
120, 400, 500: 구강 진단 장치
410: 프로세서
411: 제어부
413: 영상 처리부
420: 통신 인터페이스
430: 디스플레이
440: 메모리
450: 사용자 인터페이스

Claims (23)

  1. 제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하는 단계;
    상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하는 단계;
    상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계;
    상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 치아에 부착된 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 적어도 하나의 교정 장치 각각의 이동에 대응되는 이동 거리, 이동 방향, 위치 차이, 이동 시간, 및 이동 속도 중 적어도 하나를 나타내는 정보가 표시되는 제3 구강 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 제3 구강 이미지는
    상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치가 상호 구별되도록 표시된 구강 이미지인, 구강 이미지의 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제3 구강 이미지는
    서로 다른 컬러, 투명도, 패턴, 기호, 도형, 및 텍스트 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치가 상호 구별되도록 표시된 구강 이미지인, 구강 이미지의 처리 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 제3 구강 이미지는
    상기 제2 구강 이미지 상에 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치를 중첩적으로 표시하여 생성한 이미지인, 구강 이미지의 처리 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 제3 구강 이미지는
    상기 적어도 하나의 교정 장치의 최종 목표 위치가 표시된 이미지인, 구강 이미지의 처리 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 교정 장치에 의해서 교정되는 상기 적어도 하나의 치아에 대한 최종 목표 위치를 가이드 하기 위한 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계는
    교정 장치를 추출하도록 학습된 신경망으로 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각을 입력하는 단계; 및
    상기 신경망에서 출력되는, 상기 제1 구강 이미지에 대응되는 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에 대응되는 적어도 하나의 교정 장치를 획득하는 단계를 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    교정 장치가 부착된 치아를 적어도 하나 포함하는 복수개의 구강 이미지들에 근거하여 교정 장치를 추출하도록 학습된(trained) 상기 신경망을 획득하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 신경망은
    구강 이미지로부터 픽셀 와이즈(pixel-wise)한 분할(segmentation)을 실행하여 교정 장치를 분리하기 위한 컨볼루션(convolution) 연산을 수행하는 심층 신경망(DNN: Deep neural network)인, 구강 이미지의 처리 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계는
    상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 브라켓 각각을 추출된 브라켓에 대응되는 라이브러리로 치환하는 단계; 및
    상기 치환된 라이브러리에 근거하여 브라켓의 이동 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 제3 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 교정 장치는
    브라켓, 어태치먼트(attachment), 교정용 나사, 설측 교정 장치, 및 가철식 교정 유지 장치 중 적어도 하나를 포함하는, 구강 이미지의 처리 방법.
  14. 구강 이미지를 처리하는 프로세서를 포함하는 구강 진단 장치에 있어서,
    상기 프로세서는
    적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여,
    제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하고,
    상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하며,
    상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하고,
    상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 치아에 부착된 교정 장치의 이동 정보를 획득하며,
    상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치 각각의 이동에 대응되는 이동 거리, 이동 방향, 위치 차이, 이동 시간, 및 이동 속도 중 적어도 하나를 나타내는 정보가 표시되는 제3 구강 이미지를 생성하는 프로세서를 포함하는, 구강 진단 장치.
  15. 삭제
  16. 제14항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치가 상호 구별되도록 표시된 상기 제3 구강 이미지가 생성되도록 제어하는, 구강 진단 장치.
  17. 제14항에 있어서, 상기 프로세서는
    서로 다른 컬러, 투명도, 패턴, 기호, 도형, 및 텍스트 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 제1 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 상기 적어도 하나의 교정 장치가 상호 구별되도록 표시된 상기 제3 구강 이미지가 생성되도록 제어하는, 구강 진단 장치.
  18. 제14항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제3 구강 이미지 상에 상기 적어도 하나의 교정 장치의 최종 목표 위치가 표시되도록 제어하는, 구강 진단 장치.
  19. 제14항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 적어도 하나의 교정 장치에 의해서 교정되는 상기 적어도 하나의 치아에 대한 최종 목표 위치를 가이드 하기 위한 정보가 포함되는 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하는, 구강 진단 장치.
  20. 제14항에 있어서, 상기 프로세서는
    교정 장치를 추출하도록 학습된 신경망으로 상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각을 입력하고,
    상기 신경망에서 출력되는, 상기 제1 구강 이미지에 대응되는 상기 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에 대응되는 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는, 구강 진단 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    외부 장치와 통신을 수행하는 통신 인터페이스를 더 포함하며,
    상기 프로세서는
    상기 통신 인터페이스를 제어하여, 상기 외부 장치로부터 교정 장치가 부착된 치아를 적어도 하나 포함하는 복수개의 구강 이미지들에 근거하여 교정 장치를 추출하도록 학습된(trained) 상기 신경망이 수신되도록 제어하는, 구강 진단 장치.
  22. 제14항에 있어서,
    상기 제3 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 디스플레이를 더 포함하는, 구강 진단 장치.
  23. 구강 이미지의 처리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 프로그램이 기록된 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
    상기 구강 이미지의 처리 방법은,
    제1 시점에서 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제1 구강 이미지를 획득하는 단계;
    상기 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 상기 적어도 하나의 교정 장치가 부착된 상기 적어도 하나의 치아를 스캔하여 생성된 제2 구강 이미지를 획득하는 단계;
    상기 제1 구강 이미지 및 상기 제2 구강 이미지 각각에서 적어도 하나의 교정 장치를 추출하는 단계;
    상기 제1 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치 및 상기 제2 구강 이미지에서 추출된 적어도 하나의 교정 장치에 근거하여, 치아에 부착된 교정 장치의 이동 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 이동 정보에 근거하여, 상기 제1 시점에서 상기 제2 시점까지의 시간 동안에 적어도 하나의 교정 장치 각각의 이동에 대응되는 이동 거리, 이동 방향, 위치 차이, 이동 시간, 및 이동 속도 중 적어도 하나를 나타내는 정보가 표시되는 제3 구강 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 저장 매체.
KR1020200064618A 2020-05-28 2020-05-28 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 Active KR102351684B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200064618A KR102351684B1 (ko) 2020-05-28 2020-05-28 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
PCT/KR2021/006691 WO2021242050A1 (ko) 2020-05-28 2021-05-28 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
US17/924,448 US20230337898A1 (en) 2020-05-28 2021-05-28 Oral image processing method, oral diagnostic device for performing operation according thereto, and computer-readable storage medium in which program for performing method is stored
EP21813893.1A EP4159156A4 (en) 2020-05-28 2021-05-28 ORAL IMAGE PROCESSING METHOD, ORAL DIAGNOSIS DEVICE FOR PERFORMING AN OPERATION BASED ON THE SAME, AND COMPUTER-READABLE MEMORY MEDIUM IN WHICH A PROGRAM FOR IMPLEMENTING THE METHOD IS STORED

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200064618A KR102351684B1 (ko) 2020-05-28 2020-05-28 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210147412A KR20210147412A (ko) 2021-12-07
KR102351684B1 true KR102351684B1 (ko) 2022-01-17

Family

ID=78744769

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200064618A Active KR102351684B1 (ko) 2020-05-28 2020-05-28 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20230337898A1 (ko)
EP (1) EP4159156A4 (ko)
KR (1) KR102351684B1 (ko)
WO (1) WO2021242050A1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240069266A (ko) * 2022-11-11 2024-05-20 주식회사 인비전랩 인공지능을 이용한 치아질환 분석 방법
WO2024219832A1 (ko) * 2023-04-17 2024-10-24 요트 주식회사 치과용 리테이너 설계 툴 및 이를 이용한 치아의 위치와 방향 변경 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102502752B1 (ko) * 2020-07-16 2023-02-23 주식회사 메디트 구강 이미지 처리 장치 및 구강 이미지 처리 방법
KR102434187B1 (ko) * 2022-01-24 2022-08-22 김신엽 인공지능을 이용한 치열 진단 시스템 및 그 방법
KR102765154B1 (ko) * 2022-05-23 2025-02-06 정연호 치아교정을 위한 와이어 벤딩 경로 생성 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
KR102662008B1 (ko) * 2022-08-18 2024-04-30 오스템임플란트 주식회사 치아 병변 정보 시각화 방법 및 시스템
KR102793686B1 (ko) * 2022-10-07 2025-04-11 오스템임플란트 주식회사 교정에 이용되는 부착물에 대한 정보를 제공하는 방법, 디바이스 및 기록매체
KR20240166190A (ko) * 2023-05-17 2024-11-26 오스템임플란트 주식회사 전자차트 자동 기록 방법 및 상기 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치 및 이를 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
JP7686330B1 (ja) 2024-12-11 2025-06-02 有限会社オーソデント 歯列矯正器具に関する情報処理システム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080124681A1 (en) 2006-11-29 2008-05-29 Kangnung National University Industry Academy Corporation Group Automatic tooth movement measuring method employing three dimensional reverse engineering technique
JP2009528145A (ja) * 2006-02-28 2009-08-06 オルムコ コーポレイション 歯科治療計画立案のためのソフトウェアおよび方法
JP2013126578A (ja) * 2007-06-08 2013-06-27 Align Technology Inc 治療計画および進度追跡のシステムおよび方法
US20200100871A1 (en) 2018-09-27 2020-04-02 Align Technology, Inc. Aligner damage prediction and mitigation

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6733289B2 (en) * 2001-07-30 2004-05-11 3M Innovative Properties Company Method and apparatus for selecting a prescription for an orthodontic brace
US8512037B2 (en) * 2002-09-26 2013-08-20 Ormco Corporation Custom orthodontic appliance system and method
US7987099B2 (en) * 2004-02-27 2011-07-26 Align Technology, Inc. Dental data mining
WO2009085752A2 (en) * 2007-12-21 2009-07-09 3M Innovative Properties Company Orthodontic treatment monitoring based on reduced images
US9770217B2 (en) * 2015-01-30 2017-09-26 Dental Imaging Technologies Corporation Dental variation tracking and prediction
KR101862378B1 (ko) * 2016-05-13 2018-05-29 연세대학교 산학협력단 Ct 치아 영상의 자동 세그먼테이션 시스템 및 방법
KR101858824B1 (ko) * 2016-08-25 2018-05-17 경희대학교 산학협력단 지그를 이용한 치아의 위치 변화 측정 시스템 및 방법
US10888399B2 (en) * 2016-12-16 2021-01-12 Align Technology, Inc. Augmented reality enhancements for dental practitioners
KR102125813B1 (ko) * 2017-12-26 2020-06-23 오스템임플란트 주식회사 투명 교정기 디자인을 위한 치아배열 데이터 생성방법, 이를 위한 장치, 이를 기록한 기록매체
US10980613B2 (en) * 2017-12-29 2021-04-20 Align Technology, Inc. Augmented reality enhancements for dental practitioners
KR102121963B1 (ko) * 2018-10-25 2020-06-11 울산대학교 산학협력단 치아 교정 임상 빅데이터를 이용한 투명 교정 모델 설정 장치, 그 방법 및 프로그램
US20210321872A1 (en) * 2020-04-15 2021-10-21 Align Technology, Inc. Smart scanning for intraoral scanners
KR102502752B1 (ko) * 2020-07-16 2023-02-23 주식회사 메디트 구강 이미지 처리 장치 및 구강 이미지 처리 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009528145A (ja) * 2006-02-28 2009-08-06 オルムコ コーポレイション 歯科治療計画立案のためのソフトウェアおよび方法
US20080124681A1 (en) 2006-11-29 2008-05-29 Kangnung National University Industry Academy Corporation Group Automatic tooth movement measuring method employing three dimensional reverse engineering technique
JP2013126578A (ja) * 2007-06-08 2013-06-27 Align Technology Inc 治療計画および進度追跡のシステムおよび方法
US20200100871A1 (en) 2018-09-27 2020-04-02 Align Technology, Inc. Aligner damage prediction and mitigation

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240069266A (ko) * 2022-11-11 2024-05-20 주식회사 인비전랩 인공지능을 이용한 치아질환 분석 방법
KR102777067B1 (ko) * 2022-11-11 2025-03-14 주식회사 인비전랩 인공지능을 이용한 치아질환 분석 방법
WO2024219832A1 (ko) * 2023-04-17 2024-10-24 요트 주식회사 치과용 리테이너 설계 툴 및 이를 이용한 치아의 위치와 방향 변경 방법

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021242050A1 (ko) 2021-12-02
EP4159156A4 (en) 2024-06-12
EP4159156A1 (en) 2023-04-05
US20230337898A1 (en) 2023-10-26
KR20210147412A (ko) 2021-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102351684B1 (ko) 구강 이미지의 처리 방법, 그에 따른 동작을 수행하는 구강 진단 장치, 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
JP7581337B2 (ja) 口腔内測定値をレジストレーションするための方法、システムおよびコンピュータ可読記憶媒体
EP4066255A1 (en) Method, system and computer readable storage media for creating three-dimensional dental restorations from two dimensional sketches
CN118175973A (zh) 口内扫描仪实时和扫描后可视化
CN114365184A (zh) 用于检测三维测量中的错误的方法、系统和计算机可读存储介质
CN119923238A (zh) 牙科修复体自动化
KR102790353B1 (ko) 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법
US20230390032A1 (en) Method for determining object area from three-dimensional model, and three-dimensional model processing device
KR102460621B1 (ko) 구강 이미지 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법
KR20220017830A (ko) 3차원 데이터 획득 방법, 장치 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
US20240366345A1 (en) Image processing apparatus and image processing method
KR102785531B1 (ko) 3차원 구강 모델의 세그멘테이션 방법 및 그 시스템
KR102781489B1 (ko) 구강 이미지를 처리하는 데이터 처리 장치 및 구강 이미지 처리 방법
KR102790351B1 (ko) 구강 이미지를 처리하는 방법 및 데이터 처리 장치
US20240242433A1 (en) Electronic device and image processing method therefor
EP4212126A1 (en) Method for providing information for dental treatment and electronic device performing same
KR20240068667A (ko) 치아 수복 작업 흐름에서 자동화된 치아 관리
KR20220145598A (ko) 구강 이미지 처리 장치 및 구강 이미지 처리 방법
KR20220021752A (ko) 구강 이미지 처리 장치 및 구강 이미지 처리 방법
KR102680644B1 (ko) 3차원 모델 상에 텍스트를 추가하는 방법 및 3차원 모델 처리 장치
US20240338898A1 (en) Method for adding text on 3-dimensional model and 3-dimensional model processing apparatus
KR102810452B1 (ko) 이미지 처리 장치, 및 이미지 처리 방법
EP4510083A1 (en) Method, apparatus and recording medium storing commands for processing scanned image of intraoral scanner
EP4417161A1 (en) Data processing apparatus and data processing method
US20230298270A1 (en) Method and device for acquiring three-dimensional data, and computer-readable storage medium storing program for performing method

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20200528

PA0201 Request for examination
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20210728

Patent event code: PE09021S01D

PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20211125

PG1501 Laying open of application
GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20220111

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20220112

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20250107

Start annual number: 4

End annual number: 4