KR102512005B1 - 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 - Google Patents

3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 Download PDF

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Abstract

3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 치아들이 이루는 치아 곡선을 판단하는 단계, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단하는 단계, 상기 구강 스캔 특징점을 기초로 상기 관심 영역에서 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축, 제2 축 및 제3 축을 판단하는 단계, 3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단하는 단계, 상기 단일 치아 특징점을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 제4 축, 제5 축 및 제6 축을 판단하는 단계 및 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축, 상기 제5 축 및 상기 제6 축이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축, 상기 제2 축 및 상기 제3 축과 각각 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬하는 단계를 포함한다.

Description

3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체{AUTOMATED METHOD FOR ALIGNING THREE DIMENSIONAL SINGLE DENTAL MODEL TO THREE DIMENSIONAL ORAL SCAN DATA AND COMPUTER READABLE MEDIUM HAVING PROGRAM FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 자동으로 수행되어 보철물 제작 시간 및 과정을 단축할 수 있는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다.
3차원 구강 스캔 데이터는 치아 및 구강 혹은 그것을 본뜨거나 재구성한 대상을 3차원 스캐너로 스캔한 데이터를 의미한다. 인레이(in-ray), 온레이(on-ray), 크라운(crown) 등의 보철 치료, 임플란트(implant), 교정 등의 치과 치료는 환자의 구강 데이터를 획득하여 보철물 혹은 임플란트 디자인, 교정기 제작 등에 이용할 수 있다.
종래에는 알지네이트 등을 이용하여 구강을 직접 본을 뜬 후 수작업으로 보철물, 임플란트 및 교정기 등을 제작하는 방식이 주로 이용되었다. 최근에는 3차원 스캐너를 이용하여 환자의 3차원 구강 스캔 데이터를 획득하고, 컴퓨터를 이용하여 보철물, 임플란트 및 교정기 등을 디자인하고, 이를 3차원 프린팅하는 디지털 방식이 점차 이용되고 있다.
디지털 방식에서는 치식(치아번호) 별로 어느 정도 미리 디자인 되어 있는 치아 라이브러리 모델 또는 치기공사, 치과의사 등 개인에 의해 생성된 메쉬 데이터 등의 3차원 단일 치아 모델이 사용될 수 있다.
디지털 방식에서 보철물, 임플란트 및 교정기 등을 제작하기 위해 상기 3차원 단일 치아 모델이 3차원 구강 스캔 데이터 상에 정렬될 필요가 있다. 상기 3차원 단일 치아 모델을 3차원 구강 스캔 데이터 상에 정렬하는 과정이 수작업으로 이루어지는 경우 치과 의사 또는 치기공사의 작업 피로도가 증가하며, 결과물의 정확도 및 생산성이 감소하는 문제가 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2020-0109273호 대한민국 등록특허공보 제10-2302587호
본 발명이 이루고자 하는 목적은 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 제작 시간 및 과정을 단축하기 위해 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 치아들이 이루는 치아 곡선을 판단하는 단계, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단하는 단계, 상기 구강 스캔 특징점을 기초로 상기 관심 영역에서 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축, 제2 축 및 제3 축을 판단하는 단계, 3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단하는 단계, 상기 단일 치아 특징점을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 제4 축, 제5 축 및 제6 축을 판단하는 단계 및 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축, 상기 제5 축 및 상기 제6 축이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축, 상기 제2 축 및 상기 제3 축과 각각 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아와 인접한 인접치의 높이를 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아와 인접한 인접치와 상기 3차원 단일 치아 모델이 접촉하는 컨택 포인트를 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 폭을 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축은 상기 치아 곡선의 접선 방향에 의해 정의될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제2 축은 치아의 삽입 방향 또는 상기 삽입 방향의 반대 방향을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제3 축은 상기 제1 축의 제1 벡터 및 상기 제2 축의 제2 벡터의 외적에 의해 정의될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내에 배치되는 적어도 3개의 특징점을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 치아 곡선의 제1 단에 배치되는 제1 특징점, 상기 치아 곡선의 제2 단에 배치되는 제2 특징점 및 상기 치아 곡선의 중점에 배치되는 제3 특징점을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축은 상기 3차원 단일 치아 모델 내의 치아의 좌우 방향을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제5 축은 상기 단일 치아 모델 내의 치아의 교합면 방향 또는 상기 교합면 방향의 반대 방향을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제6 축은 상기 제4 축의 제4 벡터 및 상기 제5 축의 제5 벡터의 외적에 의해 정의될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 단일 치아 특징점은 상기 제4 축을 판단하기 위해 상기 단일 치아 모델 내의 치아 상에 정의되는 적어도 2개의 특징점을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 단일 치아 특징점은 상기 제5 축을 판단하기 위해 상기 단일 치아 모델 내의 치아 상에 정의되는 적어도 2개의 특징점을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 구강 스캔 특징점 및 상기 치아 곡선은 제1 인공지능 신경망을 이용하여 판단될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인 및 상기 관심 영역은 상기 제1 인공지능 신경망과 상이한 제2 인공지능 신경망을 이용하여 판단될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 단일 치아 특징점은 상기 제1 인공지능 신경망 및 상기 제2 인공지능 신경망과 상이한 제3 인공지능 신경망을 이용하여 판단될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 제1 평면으로부터 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아 내의 제1 점까지의 제1 거리 및 상기 제1 평면으로부터 상기 3차원 단일 치아 모델까지의 제2 점까지의 제2 거리를 기초로, 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 거리는 상기 대상 치아 중 상기 제1 평면으로부터 가장 멀리 떨어진 위치까지의 거리일 수 있다. 상기 제2 거리는 상기 3차원 단일 치아 모델의 교합면 중 상기 제1 평면으로부터 가장 가까운 위치까지의 거리일 수 있다. 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이는 상기 제2 거리가 상기 제1 거리에 일치하도록 조절될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법에 따르면, 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델이 자동 정렬되므로, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 정렬하기 위한 치과 의사 또는 치기공사의 작업 피로도를 감소시킬 수 있고, 상기 단일 치아 모델의 정렬의 정확도를 높일 수 있다.
또한, 상기 정렬된 상기 단일 치아 모델은 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 제작에 활용될 수 있으므로, 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 제작을 위한 노력과 시간을 감소시킬 수 있고, 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 정확도 및 생산성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법의 일부 단계들에서는 딥러닝이 사용될 수 있으며, 딥러닝이 사용되는 경우, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 단일 치아 모델을 정렬하기 위한 치과 의사 또는 치기공사의 작업 피로도를 더욱 감소시킬 수 있고, 상기 단일 치아 모델의 정렬의 정확도를 더욱 높일 수 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2a는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2b는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2c는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2d는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2e는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2f는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 특징점 및 치아 곡선을 나타내는 도면이다.
도 4는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 마진 라인을 나타내는 도면이다.
도 5는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축, 제2 축 및 제3 축을 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1의 단일 치아 모델의 제4 축, 제5 축 및 제6 축을 나타내는 도면이다.
도 7은 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 마진 라인에 대응하는 도 1의 단일 치아 모델의 하면을 나타내는 도면이다.
도 8은 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 마진 라인을 고려하여 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9 및 도 10은 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11a는 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이고, 도 11b는 도 11a의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델이 결합된 결과를 나타내는 도면이다.
도 12a는 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이고, 도 12b는 도 12a의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델이 결합된 결과를 나타내는 도면이다.
도 13a는 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이고, 도 13b는 도 13a의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델이 결합된 결과를 나타내는 도면이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
한편, 어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 순서도에 명기된 순서와 다르게 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 상기 블록들이 거꾸로 수행될 수도 있다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 치아들이 이루는 치아 곡선을 판단하는 단계(단계 S100), 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단하는 단계(단계 S200), 상기 구강 스캔 특징점을 기초로 상기 관심 영역에서 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축, 제2 축 및 제3 축을 판단하는 단계(단계 S300), 3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단하는 단계(단계 S400), 상기 단일 치아 특징점을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 제4 축, 제5 축 및 제6 축을 판단하는 단계(단계 S500) 및 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축, 상기 제5 축 및 상기 제6 축이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축, 상기 제2 축 및 상기 제3 축과 각각 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬하는 단계(단계 S600)를 포함한다. 또한, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인 및 상기 대상 치아와 인접한 인접치를 고려하여 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 단계(단계 S700)를 더 포함할 수 있다.
본 실시예의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 2a는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이다. 도 2b는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이다. 도 2c는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다. 도 2d는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다. 도 2e는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다. 도 2f는 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
상기 3차원 구강 스캔 데이터는 치아 및 구강 혹은 그것을 본뜨거나 재구성한 대상을 3차원 스캐너로 스캔한 데이터를 의미한다. 예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터는 3차원 점들(Vertex)과 상기 점들을 연결하여 생성된 삼각형 면(Triangle) 또는 사각형 면(Rectangle)을 포함하는 메쉬(Mesh) 데이터일 수 있다. 상기 3차원 구강 스캔 데이터는 3차원 스캐너를 통해 촬영된 영상 데이터일 수 있다. 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 파일 확장자에는 제한이 없으며, 예를 들어, ply, obj, stl 중 하나일 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 각각 3차원 구강 스캔 데이터의 일례를 나타낸다. 도 2a는 상악 또는 하악의 전체 부분(full arch)에 대한 3차원 구강 스캔 데이터일 수 있으며, 도 2b는 상악 또는 하악의 일부분(partial arch)에 대한 3차원 구강 스캔 데이터일 수 있다. 본 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 도 2a의 풀 아치에 대한 구강 스캔 데이터 및 도 2b의 파셜 아치에 대한 구강 스캔 데이터에 모두 적용될 수 있다.
상기 3차원 단일 모델은 치식(치아번호) 별로 어느 정도 미리 디자인 되어 있는 치아 라이브러리 모델이거나, 치기공사, 치과의사 등 개인에 의해 생성된 메쉬 데이터일 수 있다.
상기 치아 라이브러리 모델은 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하기 위해 사용되는 일종의 샘플 치아(표준 치아)이며, 전형적인 치아 형태를 가질 수 있다. 상기 치아 라이브러리 모델은 각 치아 번호 별로 1개의 샘플 치아(표준 치아)를 가질 수 있다. 상기 3차원 구강 스캔 데이터는 스캐너에 의해 촬영된 것으로, 메쉬의 완성도가 다소 낮을 수 있으며, 상기 메쉬의 완성도가 낮은 경우 3D 프린팅으로 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하기에 부적절할 수 있다. 반대로, 상기 3차원 치아 라이브러리 모델은 메쉬의 완성도가 상대적으로 높은 치아 모델일 수 있다. 따라서, 상기 3차원 치아 라이브러리 모델을 변형하여 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하는 경우, 3D 프린팅 방식을 이용하기에 매우 적합할 수 있다. 따라서, 상기 3차원 치아 라이브러리 모델을 환자의 상기 구강 스캔 데이터에 정렬할 경우, 디지털 방식으로 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하기에 적절한 중간 모델이 될 수 있다.
도 2c, 도 2d, 도 2e 및 도 2f는 각각 3차원 단일 치아 모델의 일례를 나타낸다. 도 2c는 앞니(전치)에 대한 3차원 단일 치아 모델일 수 있고, 도 2d는 송곳니(견치)에 대한 3차원 단일 치아 모델일 수 있으며, 도 2e는 작은 어금니(소구치)에 대한 3차원 단일 치아 모델일 수 있고, 도 2f는 큰 어금니(대구치)에 대한 3차원 단일 치아 모델일 수 있다. 본 실시예에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 도 2c의 전치에 대한 단일 치아 모델, 도 2d의 견치에 대한 단일 치아 모델, 도 2e의 소구치에 대한 단일 치아 모델, 도 2f의 대구치에 대한 단일 치아 모델에 모두 적용될 수 있다.
도 3은 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 특징점 및 치아 곡선을 나타내는 도면이다. 도 4는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 마진 라인을 나타내는 도면이다. 도 5는 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축(LR1), 제2 축(XA1) 및 제3 축(BL1)을 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 치아들이 이루는 치아 곡선을 판단할 수 있다(단계 S100). 도 3에서는 상기 구강 스캔 특징점 및 상기 치아 곡선의 일례를 나타내었다.
상기 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 치아 곡선을 판단하는 단계(단계 S100)는 사용자에 의해 수동으로 처리될 수도 있고, 딥러닝에 의해 자동으로 처리될 수도 있다. 예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 구강 스캔 특징점 및 상기 치아 곡선은 제1 인공지능 신경망을 이용하여 판단될 수 있다.
상기 구강 스캔 특징점은 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내에 배치되는 적어도 3개의 특징점을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 치아 상에 배치될 수 있다.
예를 들어, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 치아들이 형성하는 치아 곡선의 제1 단에 배치되는 제1 특징점, 상기 치아 곡선의 제2 단에 배치되는 제2 특징점 및 상기 치아 곡선의 중점에 배치되는 제3 특징점을 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 수평 방향의 제1 단의 마지막 치아 상에 배치되는 제1 특징점, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 수평 방향의 제2 단의 마지막 치아 상에 배치되는 제2 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 2개의 중절치의 중심을 나타내는 제3 특징점을 포함할 수 있다.
상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단할 수 있다(단계 S200). 도 4에서는 상기 마진 라인 및 상기 관심 영역의 일례를 나타내었다.
도 4에서 3차원 단일 모델을 자동 정렬하기 위한 대상 치아는 프렙된 치아(prepared tooth, prepped tooth) 일 수 있다. 상기 프렙된 치아는 크라운을 위해 준비된 치아를 의미할 수 있으며, 상기 프렙된 치아는 치아의 일부를 깎은 치아를 의미할 수 있다.
도 4에서 상기 대상 치아의 마진 라인이 판단될 수 있으며, 상기 마진 라인에 의해 형성되는 폐곡선 내의 영역이 관심 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 상기 마진 라인은 프렙된 치아의 영역을 기초로 판단될 수 있다. 이와는 달리, 상기 마진 라인은 프렙되지 않은 상태에서의 치아의 영역을 예측하여 판단될 수도 있다.
상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단하는 단계(단계 S200)는 사용자에 의해 수동으로 처리될 수도 있고, 딥러닝에 의해 자동으로 처리될 수도 있다. 예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인 및 상기 관심 영역은 상기 제1 인공지능 신경망과 상이한 제2 인공지능 신경망을 이용하여 판단될 수 있다.
상기 구강 스캔 특징점을 기초로 상기 관심 영역에서 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축(LR1), 제2 축(XA1) 및 제3 축(BL1)을 판단할 수 있다(단계 S300).
예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축(LR1)은 상기 치아 곡선의 접선 방향에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축(LR1)은 상기 대상 치아에서의 상기 치아 곡선의 접선 방향에 의해 정의될 수 있다. 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축(LR1)은 상기 대상 치아의 좌우 방향을 의미할 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제2 축(XA1)은 치아의 삽입 방향 또는 상기 삽입 방향의 반대 방향을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제2 축(XA1)은 상기 대상 치아의 상하 방향을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 축(XA1)은 상기 제1 축(LR1)과 수직할 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제3 축(BL1)은 상기 제1 축(LR1) 및 상기 제2 축(XA1)과 각각 수직할 수 있다. 예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제3 축(BL1)은 상기 제1 축(LR1)의 벡터 및 상기 제2 축(XA1)의 벡터의 외적에 의해 정의될 수 있다.
도 6은 도 1의 단일 치아 모델의 제4 축(LR2), 제5 축(XA2) 및 제6 축(BL2)을 나타내는 도면이다. 도 7은 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 마진 라인에 대응하는 도 1의 단일 치아 모델의 하면을 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 상기 3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단할 수 있다(단계 S400).
상기 3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단하는 단계(단계 S400)는 사용자에 의해 수동으로 처리될 수도 있고, 딥러닝에 의해 자동으로 처리될 수도 있다. 예를 들어, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 단일 치아 특징점은 상기 제1 인공지능 신경망 및 상기 제2 인공지능 신경망과 상이한 제3 인공지능 신경망을 이용하여 판단될 수 있다. 즉, 본 발명의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법에서는 서로 다른 3개 이상의 인공지능 신경망이 사용될 수 있다.
상기 단일 치아 특징점을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 제4 축(LR2), 제5 축(XA2) 및 제6 축(BL2)을 판단할 수 있다 (단계 S500).
예를 들어, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축(LR2)은 상기 3차원 단일 치아 모델 내의 치아의 좌우 방향을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제5 축(XA2)은 상기 단일 치아 모델 내의 치아의 교합면 방향 또는 상기 교합면 방향의 반대 방향을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 상기 제5 축(XA2)은 상기 제4 축(LR2)과 수직할 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제6 축(BL2)은 상기 제4 축(LR2) 및 상기 제5 축(XA2)과 각각 수직할 수 있다. 예를 들어, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제6 축(BL2)은 상기 제4 축(LR2)의 벡터 및 상기 제5 축(XA2)의 벡터의 외적에 의해 정의될 수 있다.
예를 들어, 상기 단일 치아 특징점은 상기 제4 축(LR2)을 판단하기 위해 상기 단일 치아 모델 내의 치아 상에 정의되는 적어도 2개의 특징점을 포함할 수 있다.
또한, 상기 단일 치아 특징점은 상기 제5 축(XA2)을 판단하기 위해 상기 단일 치아 모델 내의 치아 상에 정의되는 적어도 2개의 특징점을 더 포함할 수 있다.
도 6에서 단일 치아 특징점의 예시를 백색 원들로 표시하였다.
상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축(LR2), 상기 제5 축(XA2) 및 상기 제6 축(BL2)이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축(LR1), 상기 제2 축(XA1) 및 상기 제3 축(BL1)과 각각 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬할 수 있다(단계 S600).
이 때, 도 7의 3차원 단일 치아 모델의 하면의 외곽선이 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인에 대응하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬할 수 있다.
도 8은 도 1의 3차원 구강 스캔 데이터의 마진 라인을 고려하여 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 예시를 나타내는 도면이다. 도 9 및 도 10은 도 1의 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인 및 상기 대상 치아와 인접한 인접치를 고려하여 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절할 수 있다(단계 S700).
예를 들어, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절할 수 있다. 좌표 축 기반으로 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 초기 정렬한 결과가 도 8과 같이 된 경우, 즉, 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인에 비해 3차원 단일 치아 모델의 크기가 작은 경우, 3차원 단일 치아 모델이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인에 대응하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 수평 방향으로 확대할 수 있다. 반대로, 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인에 비해 3차원 단일 치아 모델의 크기가 큰 경우, 3차원 단일 치아 모델이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인에 대응하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 수평 방향으로 축소할 수도 있다.
도 9에서는 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절하는 방법의 예시를 나타낸다. 도 9에서, 점 M'은 프렙된 대상 치아 내의 점이고, 평면 A는 상기 점 M'과 상기 제2 축(XA)에 의해 상기 구강 스캔 데이터 내에 정의되는 평면이다. 제1 거리 d1은 상기 프렙된 대상 치아 중 상기 평면 A로부터 가장 멀리 떨어진 위치까지의 거리를 나타내고, 제2 거리 d2는 상기 3차원 단일 치아 모델의 교합면 중 상기 평면 A로부터 가장 가까운 위치까지의 거리를 나타낸다. 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이는 상기 제2 거리 d2가 상기 제1 거리 d1에 일치하도록 조절될 수 있다.
또한, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아와 인접한 인접치의 높이를 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절할 수도 있다. 예를 들어, 상기 초기 정렬된 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이가 상기 인접치의 높이와 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절할 수 있다.
예를 들어, 도 10에서 보듯이, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아와 인접한 인접치와 상기 3차원 단일 치아 모델이 접촉하는 컨택 포인트를 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 폭을 조절할 수 있다. 상기 초기 정렬된 상기 3차원 단일 치아 모델이 인접치와 떨어진 경우, 인접치와 컨택하도록 상기 3차원 단일 치아 모델의 폭을 확대할 수 있다. 반대로, 상기 초기 정렬된 상기 3차원 단일 치아 모델이 인접치와 일부 영역에서 중첩되는 경우, 상기 3차원 단일 치아 모델이 인접치와 중첩되지 않도록 상기 3차원 단일 치아 모델의 폭을 축소할 수 있다.
도 11a는 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이고, 도 11b는 도 11a의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델이 결합된 결과를 나타내는 도면이다.
도 11a의 3차원 구강 스캔 데이터 내에서 프렙된 치아(대상 치아)에는 도 11b와 같이 3차원 단일 치아 모델이 정렬될 수 있다. 상기한 바와 같이, 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 정렬하는 방법은 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 치아들이 이루는 치아 곡선을 판단하는 단계(단계 S100), 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단하는 단계(단계 S200), 상기 구강 스캔 특징점을 기초로 상기 관심 영역에서 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축, 제2 축 및 제3 축을 판단하는 단계(단계 S300), 3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단하는 단계(단계 S400), 상기 단일 치아 특징점을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 제4 축, 제5 축 및 제6 축을 판단하는 단계(단계 S500) 및 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축, 상기 제5 축 및 상기 제6 축이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축, 상기 제2 축 및 상기 제3 축과 각각 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬하는 단계를 거쳐 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델이 초기 정렬하는 단계(단계 S600)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 초기 정렬 이후에 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인 및 상기 대상 치아와 인접한 인접치를 고려하여 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 단계(단계 S700)를 더 포함할 수 있다.
도 12a는 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이고, 도 12b는 도 12a의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델이 결합된 결과를 나타내는 도면이다.
도 12a의 3차원 구강 스캔 데이터 내에서 프렙된 치아(대상 치아)에는 도 12b와 같이 3차원 단일 치아 모델이 정렬될 수 있다.
도 13a는 3차원 구강 스캔 데이터의 예시를 나타내는 도면이고, 도 13b는 도 13a의 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델이 결합된 결과를 나타내는 도면이다.
도 13a의 3차원 구강 스캔 데이터 내에서 프렙된 치아(대상 치아)에는 도 13b와 같이 3차원 단일 치아 모델이 정렬될 수 있다.
본 실시예에 따르면, 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델이 자동 정렬되므로, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 정렬하기 위한 치과 의사 또는 치기공사의 작업 피로도를 감소시킬 수 있고, 상기 단일 치아 모델의 정렬의 정확도를 높일 수 있다.
또한, 상기 정렬된 상기 단일 치아 모델은 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 제작에 활용될 수 있으므로, 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 제작을 위한 노력과 시간을 감소시킬 수 있고, 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 정확도 및 생산성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법의 일부 단계들에서는 딥러닝이 사용될 수 있으며, 딥러닝이 사용되는 경우, 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 단일 치아 모델을 정렬하기 위한 치과 의사 또는 치기공사의 작업 피로도를 더욱 감소시킬 수 있고, 상기 단일 치아 모델의 정렬의 정확도를 더욱 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 실시예들에 따른 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체가 제공될 수 있다. 전술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 전술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있다.
또한, 전술한 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
본 발명은 3차원 구강 스캔 데이터에 상기 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 대한 것으로, 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 제작을 위한 노력과 시간을 감소시킬 수 있고, 보철물, 임플란트, 교정기, 치과 치료용 기구 등의 정확도 및 생산성을 향상시킬 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (20)

  1. 3차원 구강 스캔 데이터의 구강 스캔 특징점 및 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 치아들이 이루는 치아 곡선을 판단하는 단계;
    상기 3차원 구강 스캔 데이터의 대상 치아의 마진 라인 및 관심 영역을 판단하는 단계;
    상기 구강 스캔 특징점을 기초로 상기 관심 영역에서 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 제1 축, 제2 축 및 제3 축을 판단하는 단계;
    3차원 단일 치아 모델의 단일 치아 특징점을 판단하는 단계;
    상기 단일 치아 특징점을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 제4 축, 제5 축 및 제6 축을 판단하는 단계; 및
    상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축, 상기 제5 축 및 상기 제6 축이 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축, 상기 제2 축 및 상기 제3 축과 각각 일치하도록 상기 3차원 단일 치아 모델을 상기 3차원 구강 스캔 데이터에 정렬하는 단계를 포함하고,
    상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제1 축은 상기 치아 곡선의 접선 방향에 의해 정의되며,
    상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제2 축은 치아의 삽입 방향 또는 상기 삽입 방향의 반대 방향을 나타내며,
    상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 제3 축은 상기 제1 축의 제1 벡터 및 상기 제2 축의 제2 벡터의 외적에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인을 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 크기를 조절하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아와 인접한 인접치의 높이를 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아와 인접한 인접치와 상기 3차원 단일 치아 모델이 접촉하는 컨택 포인트를 기초로 상기 3차원 단일 치아 모델의 폭을 조절하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내에 배치되는 적어도 3개의 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 구강 스캔 특징점은 상기 치아 곡선의 제1 단에 배치되는 제1 특징점, 상기 치아 곡선의 제2 단에 배치되는 제2 특징점 및 상기 치아 곡선의 중점에 배치되는 제3 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제4 축은 상기 3차원 단일 치아 모델 내의 치아의 좌우 방향을 나타내는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제5 축은 상기 단일 치아 모델 내의 치아의 교합면 방향 또는 상기 교합면 방향의 반대 방향을 나타내는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 제6 축은 상기 제4 축의 제4 벡터 및 상기 제5 축의 제5 벡터의 외적에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 단일 치아 특징점은 상기 제4 축을 판단하기 위해 상기 단일 치아 모델 내의 치아 상에 정의되는 적어도 2개의 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 단일 치아 특징점은 상기 제5 축을 판단하기 위해 상기 단일 치아 모델 내의 치아 상에 정의되는 적어도 2개의 특징점을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 구강 스캔 특징점 및 상기 치아 곡선은 제1 인공지능 신경망을 이용하여 판단되는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아의 상기 마진 라인 및 상기 관심 영역은 상기 제1 인공지능 신경망과 상이한 제2 인공지능 신경망을 이용하여 판단되는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 3차원 단일 치아 모델의 상기 단일 치아 특징점은 상기 제1 인공지능 신경망 및 상기 제2 인공지능 신경망과 상이한 제3 인공지능 신경망을 이용하여 판단되는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  18. 제1항에 있어서, 상기 3차원 구강 스캔 데이터 내의 제1 평면으로부터 상기 3차원 구강 스캔 데이터의 상기 대상 치아 내의 제1 점까지의 제1 거리 및 상기 제1 평면으로부터 상기 3차원 단일 치아 모델까지의 제2 점까지의 제2 거리를 기초로, 상기 3차원 단일 치아 모델의 높이를 조절하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 제1 거리는 상기 대상 치아 중 상기 제1 평면으로부터 가장 멀리 떨어진 위치까지의 거리이고,
    상기 제2 거리는 상기 3차원 단일 치아 모델의 교합면 중 상기 제1 평면으로부터 가장 가까운 위치까지의 거리이며,
    상기 3차원 단일 치아 모델의 높이는 상기 제2 거리가 상기 제1 거리에 일치하도록 조절되는 것을 특징으로 하는 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법.
  20. 제1항 내지 제4항, 제8항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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