KR102549426B1 - 수복물의 제작 방법 - Google Patents

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시로나 덴탈 시스템스 게엠베하
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Abstract

본 발명은, 치아 상태(3)가 치과용 카메라(2)에 의해 측정되고 치아 상태(3)의 3D 모델(4)이 생성되는, 수복물(1)의 제작 방법에 관한 것이다. 이러한 경우에서, 컴퓨터 보조식 검출 알고리즘이 치아 상태(3)의 3D 모델(4)에 적용되며, 수복물 유형(17) 및/또는 적어도 하나의 치아 번호(18) 및/또는 삽입될 수복물(1)의 위치는 자동으로 결정된다.

Description

수복물의 제작 방법
본 발명은 치아 상태가 치과용 카메라에 의해 측정되고 치아 상태의 3D 모델이 생성되는, 수복물의 제작 방법에 관한 것이다.
수복물 제작 기획을 위한 다수의 방법이 배경기술로부터 공지되어 있지만, 사용자는 수복물 유형을 수동으로 결정해야 하고 생성될 수복물의 치아 번호를 표시해야만 한다.
상기 방법의 한 가지 단점은, 사용자가 생성될 수복물에 대해 부정확한 치아의 유형 또는 부정확한 치아 번호를 선택하면 잘못된 수복물이 생성될 수 있다는 것이다.
따라서, 본 발명의 목적은, 생성될 수복물의 치아 유형 및/또는 치아 번호를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 치아 상태가 치과용 카메라에 의해 측정되고 치아 상태의 3D 모델이 생성되는 수복물의 제작 방법에 관한 것이다. 치아 상태의 3D 모델에는 컴퓨터 보조식 검출 알고리즘이 적용되며, 수복물 유형 및/또는 적어도 하나의 치아 번호 및/또는 삽입될 수복물의 위치는 자동으로 결정된다.
수복물은, 예를 들어 CAD/CAM 방법에 의해 생성될 수 있는 임의의 수복물일 수 있다. 치과용 카메라는, 예를 들어 프린지 투영법 또는 공초점 측정법에 기초하는 임의의 3차원 치과용 카메라일 수 있다. 치아 상태는 삽입될 수복물의 바로 주위, 또는 삽입될 수복물 둘레의 넓은 영역을 포함할 수 있다. 치과용 카메라를 사용한 측정은, 교합 방향, 설측 방향, 협측 방향, 또는 순측 방향과 같은 다양한 방향으로부터 수행될 수 있다. 치아 상태의 3D 모델은 치과용 카메라에 의한 측정 후에 생성된다. 그런 뒤에, 검출 알고리즘을 치아 상태의 3D 모델에 적용한다. 검출 알고리즘은, 예를 들어, 머신 러닝 용 인공 신경망, 예를 들어, 템플릿 매칭(template matching) 절차에 기초할 수 있다. 검출 알고리즘에 의한 3D 모델의 분석 후, 수복물 유형 및/또는 적어도 하나의 치아의 치아 번호가, 삽입될 수복물에 대해 자동으로 결정된다.
이 방법의 한 가지 장점은, 사용자 조작 없이 수복물 유형 및 치아 번호가 자동으로 생성된다는 점이다. 이는 사용자에 의한 잠재적인 작동 오류를 방지하고, 수복물을 기획하는 데 필요한 시간을 감소시킨다.
수복물 유형은 유리하게는 인레이(inlay), 크라운(crown), 브리지(bridge), 지대주(abutment), 폰틱(pontic), 또는 비니어(veneer)일 수 있다.
브릿지는 임플란트 및 지대주를 사용하여 악골에 부착될 수 있고, 또는 인접하는 건강한 치아의 치근(tooth stump)에 부착될 수 있다. 브릿지는 고정식이거나 착탈식일 수 있다. 브릿지는 또한 금속 합금 베이스 및 세라믹 또는 플라스틱 상부 부분으로 이루어지는 베이스 브리지일 수 있다.
지대주는, 크라운과 같이, 치아 임플란트와 수복물 사이의 연결 부품으로서 기능하는 지지 기둥이다. 지대주는 임플란트에 분리 가능하게 또는 고정식으로 부착될 수 있다. 임플란트 지대주는 생산 방법에 따라 분류될 수 있다. 임플란트 지대주는 사전 제작식, 맞춤형 캐스터블 또는 과압형, CAD/CAM로 구분된다. 사전 제작식 지대주는, 상이한 크기, 형상 및 모서리각으로 제공되며, 연삭식 또는 비연삭식이 있다. 일체형 임플란트는 통합된 지대주를 갖는다. CAD/CAM 방법을 사용하여 생성되는 지대주는, 축선 경사 및 디자인 둘 모두에 대하여 맞춤화될 수 있다. 치아 색상의 지대주는, 특히 전방 치아의 영역에서, 심미적 수복물에 사용되며, 이는 가능한 한 자연적인 치아의 광학 인상을 최대한으로 본뜬다. 지대주는 통상적으로 티타늄 또는 세라믹으로 제조된다.
비니어는, 특히 앞니 용 얇고 투명한 세라믹 쉘 층이다.
인레이(inlay)는 치아 삭제부 내로 배치되는 인레이(inlay) 충전재이다. 성형 보조제를 통해 부드러운 농도로 치아에 주입되고 이어서 경화되는 플라스틱 충전재와는 달리, 인레이는 치아 삭제부 내로 접착제로 접착되는 맞춤형 제품이다.
폰틱은 건강한 인접치의 치근 또는 임플란트 지대주 상으로 접착제로 접착되는 브리지이다.
따라서 치아 상태의 3D 모델은 상기 수복물 유형들 중 하나를 선택하기 위해 검출 알고리즘에 의해 분석된다.
치아 상태는, 생성될 수복물을 위치시키기 위해, 유리하게는 적어도 하나의 삭제부 또는 지대주와 같은 임플란트 지지식 메조구조물(mesostructure)을 포함할 수 있다.
지대주와 같은 메조구조물은, 예를 들어 치아 크라운과 같은, 임플란트와 수복물 사이의 연결 요소로서 기능한다. 삭제부의 형상을 기반으로, 적절한 수복물, 예를 들어 인레이, 크라운, 폰틱 또는 비니어가 제작될 수 있다. 따라서, 생성될 수복물은 정밀한 끼워맞춤 방식으로 접착제에 의해 삭제부 내로 접착된다. 따라서 치아 상태의 3D 모델은 삭제부 또는 지대주를 포함할 수 있다.
컴퓨터 보조식 검출 알고리즘은 유리하게는 머신 러닝용 인공 신경망(합성곱 신경망: CNN)을 포함할 수 있고, 삭제부 또는 임플란트 지지식 메조구조물은 치아 상태의 3D 모델을 사용해 분석되고 적절한 수복물 유형이 선택된다.
머신 러닝 용 인공 신경망(CNN)은 수복물 유형의 자동 식별을 허용하는 컴퓨터 알고리즘이다. CNN을 사용하는 방법은 하기에서 논의될 것이다.
합성곱 신경망(CNN)은 순방향 인공 신경망(feedforward artificial neural network)이다. 이는 생물학적 과정에서 영감을 받는 머신 러닝 분야의 개념이다. 합성곱 신경망은, 특히 이미지 또는 오디오 데이터의 기계 처리에 있어서, 수많은 현대적인 인공 지능 기술에 사용된다.
고전적인 CNN의 구조는 일반적으로 합성곱층(convolutional layer) 다음에 풀링층(pooling layer)으로 구성된다. 이론상으로, 이 유닛은 원하는 만큼 자주 반복될 수 있다. 충분한 반복이 이루어지면, 심층 합성곱 신경망이라고 불리는데, 이는 딥러닝의 영역에 속한다.
CNN은 계층 당 컨볼루션 커널의 자유 매개 변수 또는 분류자를 학습하고 다음 계층에 대한 오프셋에 대해 가중치를 학습한다.
제1 단계에서, 치아 상태의 3D 모델을 치과용 카메라의 도움으로 기록한다. 기록은 교합 방향, 설측 방향 및/또는 순측 방향에서 일어날 수 있다. 삽입될 수복물의 위치는 제2 단계에서 결정된다. 이는, 예를 들어, 사용자가, 치아 상태의 3D 모델의 그래픽 디스플레이에 삽입될 수복물의 위치를 선택한다는 점에서 사용자에 의해 수동으로 행해질 수 있다. 삽입될 수복물의 위치는 기록 방향과 기록 영역의 중심을 식별함으로써 자동으로 결정될 수도 있다. 그런 뒤에, 삽입될 수복물의 위치는 측정하는 동안 치과용 카메라 지점이 있는 위치에 해당한다.
추가 단계에서, 교합 방향, 근심 방향, 설측 방향, 협측 방향 및/또는 순측 방향과 같은 다양한 방향에서 치아 상태의 3D 모델은 다수의 층, 소위 높이 필드(heightfield)들로 잘려지며, 이에 의해, 삽입될 수복물의 영역 내에서 분석이 수행되는데, 영역은 삭제부를 포함할 수 있다.
3D 모델의 다수의 층들의 형성을 대신해서, 3D 모델의 높이 필드는, 높이 필드의 각 픽셀의 밝기가 3D 모델의 각각의 표면점과 가상 카메라의 정의된 위치 사이의 거리에 해당한다는 사실에 의해 형성될 수도 있다. 그런 다음, 교합 방향으로부터의 이러한 높이 필드는, 예를 들어 카메라로부터 더 멀리 배치되는 3D 모델의 표면 영역에 해당하는 어두운 영역을 포함하고, 카메라에 더 가깝게 배치되는 3D 모델의 표면 영역에 해당하는 밝은 영역을 포함한다.
3D 모델의 높이 필드는 머신 러닝 시스템에 대한 입력으로서 사용되며, 이는 상이한 치아 상태의 3D 모델의 집합을 사용하여 훈련된 것이다.
추가 단계에서, 치아 상태의 3D 모델은 머신 러닝 시스템에 의해 분석되고, 적절한 수복물 유형 및/또는 삽입될 수복물의 치아 번호는 출력으로서 제안된다.
상기 방법의 나중에, 삽입될 수복물의 3D 모델은, 결정된 유형의 수복물에 기초하고 사용될 수복물의 결정된 치아 번호에 기초한 삭제부의 형상을 포함하는, 치아 상태의 공지된 3D 모델에 기초하여 계산될 수 있다. 그렇게 함으로써, 삭제부 에지가 자동으로 식별될 수 있고, 인접치, 대합치, 및 삭제부의 형상과 같은 구조물들이 고려될 수 있다. 수복물의 제작은 완전히 자동으로 수행될 수 있다.
다음 단계에서, 수복물은, 제작된 수복물의 3D 모델을 사용하는 CAM 연삭기에 의해 블랭크 재료를 사용하여 완전히 자동으로 생성될 수 있다. 따라서, 논의된 방법은, 수복물이 사용자 조작 없이 완전히 자동으로 생성될 수 있다는 장점을 갖는다.
머신 러닝 시스템은 하나 이상의 CNN으로 제작될 수 있다.
치아 상태의 색상 정보를 CNN에 대한 입력으로서 사용할 수도 있다. 그런 다음, 색상 정보는 치아 상태의 3D 모델의 표면 지점에 할당된다.
하나 이상의 CNN으로 이루어지는 머신 러닝 시스템을 훈련 또는 매개 변수화 하는 방법을 다음에서 논의한다. 공지된 수복물 유형과 공지된 치아 번호를 갖는 다수의 공지된 치아 상태의 3D 모델을 제1 단계에서 분석한다. 잠재적인 입력 데이터가 생성된다. 입력 데이터는 모든 가능한 자유도가 입력 데이터에 존재하는 방식으로 생성된다. 이는 데이터 증강(data augmentation)을 사용하여 달성된다. 이를 위해, 치아 상태의 3D 모델은 정의된 자유도를 중심으로 회전하고/회전하거나 자유도를 따라 스케일링된다.
그런 뒤에, CNN을 훈련시키기 위해 개별 CNN을 치아 상태의 개별 3D 모델의 개별 3D 데이터에 적용한다.
따라서, 이러한 방법으로, CNN은 트레이닝 세트의 도움으로 이미 공지된 수복물 유형 및 치아 번호를 갖는 치아 상태의 3D 모델을 자동으로 학습한다.
CNN를 사용하는 대신, 심층 신념 네트워크(deep belief network)에 기초한 머신 러닝/딥 러닝 분야로부터 높이 필드를 입력 데이터로 사용하는 대체 방법을 사용할 수도 있다.
추가적인 대안은, 치아 상태의 3D 모델을 분석하여 이에 의해 분류자가 사용자에 의해 수동으로 정의되고, 이에 의해 정의된 분류자의 매개 변수가 다수의 치아 상태의 공지된 3D 모델로 이루어지는 트레이닝 세트에 의해 훈련되도록 하기 위한 하이브리드 방법을 사용하는 것일 수 있다.
그러나 CNN의 장점은, 내부 컨볼루션 필터의 매개 변수 값 및 필터 출력의 추가 프로세싱은, 트레이닝 세트의 분석 동안에도 학습되고, 그 결과 추가 사용자 지정이 필요하지 않게 되는 것이다.
따라서, 분류자 또는 특성은, 트레이닝 세트의 분석 동안 자동으로 정의되고 정제된다. 치아 상태의 3D 모델의 자동 식별된 분류자는 예를 들어, 삭제부 또는 삭제부 에지의 윤곽의 전체 표면일 수 있다.
CNN은 다수의 계층으로 구성될 수 있는데, 예를 들어, 에지, 평평한 표면 또는 동일한 밝기의 영역과 같은 단순한 분류자가 제1 계층에서 자동으로 식별될 수 있다. 제2 계층에서, 분류자는 자동으로 정제된다. 제2 계층에서 분류자는, 예를 들어 서로에 대한 에지의 상대적인 배치, 에지의 상대적인 방향, 또는 에지의 프로파일일 수 있다. 분류자는 추가 계층에서 점점 더 정제되며, 그 결과 더욱 복잡해진다. 이러한 방식으로, 입력 매개 변수로서의 3D 모델을 기반으로, CNN은, 출력 매개 변수로서 적합한 수복물 유형 및/또는 치아 번호를 자동으로 결정하는 것을 자율적으로 학습한다.
각각의 치아의 적어도 하나의 잔여 치아 표면을 사용함으로써, 치아의 치아 번호 및/또는 위치가, 유리하게는 삽입될 수복물 및/또는 각각의 치아와 상대적으로 인접하는 치아에 대해 추가로 결정될 수 있다.
따라서 치아 번호 또는 치아의 위치는 잔여 치아 및/또는 인접하는 치아의 표면에 기초하여 자동으로 결정된다. 이는, 검출 알고리즘이, 생성될 수복물의 치아 번호가, 형상, 치수 및 인접치의 방향에 기초하여 무엇인지 자동으로 식별하기 때문이다.
컴퓨터 보조식 검출 알고리즘은, 유리하게는 교두정(cusp tip), 절단연(incisal edge) 또는 순측 표면(labial surface)과 같은 정의된 기하학적 형상을 갖는 템플릿 정합 절차를 포함할 수 있으며, 각각의 치아의 적어도 하나의 잔여 치아 표면을 사용함으로써, 치아의 치아 번호 및/또는 위치가 삽입될 수복물 및/또는 각각의 치아와 상대적으로 인접하는 치아에 대해 결정된다.
이 구현예는 적어도 하나의 CNN으로 이루어지는 완전 자동 머신 러닝 시스템에 대한 대안을 나타낸다. 따라서 치아 상태의 3D 모델의 기하학적 형상 또는 특성은 수동으로 정의되고 사용자에 의해 매개 변수화 된다. 그러므로, 템플릿 매칭 절차에서, 분석될 치아 상태의 3D 모델을 상기 정의된 기하학적 형태로 검색한다. 교두정에 대한 검색 알고리즘은, 예를 들어 구배법에 기초할 수 있다. 따라서, 검색 알고리즘은, 교두정, 절단연 또는 순측 표면과 같은 독특한 기하학적 형상을 식별하고 분할할 수 있다. 이러한 방식으로 치아 번호가 결정된다. 이것은 송곳니가 예를 들어 특유의 교두정에 기초하여 식별될 수 있기 때문이다.
결정된 수복물 유형 및/또는 치아 번호는 디스플레이 장치의 도움으로 사용자에게 유리하게 표시될 수 있다.
따라서, 치아 상태의 기록된 3D 모델은 모니터와 같은 디스플레이 장치의 도움으로 표시될 수 있고, 이에 의해 수복물 유형 및/또는 치아 번호 등의 결정된 정보가 겹쳐질 수 있다. 수복물은 측정된 치아 상태의 3D 모델 내에 제작되어 그래픽으로 표시될 수 있다.
결정된 수복물 유형 및/또는 치아 번호는 유리하게는 수복물을 제작하는 데 사용될 수 있다.
결과적으로 수복물은 치아 상태의 측정된 3D 모델, 결정된 수복물 유형 및 치아 번호를 사용하여 완전히 자동으로 구성되며, 이에 의해, 삭제부의 에지, 삭제부의 형상, 인접치의 형상 및 대합치의 형상과 같은 특유의 구조가 고려된다.
따라서, 사용자 상호 작용 없이 수복물을 완전히 자동으로 제작하는 것이 가능하다.
각각의 치아의 잔여 치아의 색상 정보는, 삽입될 수복물을 위한 색을 정의하기 위해 삽입되는 수복물 및/또는 인접한 치아에 유리하게 사용될 수 있다.
따라서, 삽입될 수복물의 색상은 임의의 사용자 상호 작용 없이 컴퓨터에 의해 자동으로 정의될 수 있다. 그 결과, 수복물의 제작에 필요한 시간이 감소된다. 이는 색상의 수동 선택으로 인해 잘못된 수복물로 이어질 수 있는 작동 오류를 방지한다.
결정된 수복물 유형 및/또는 치아 번호는 유리하게는 생성될 수복물을 위한 재료를 정의하는 데 사용될 수 있다.
따라서, 생성될 수복물을 위한 재료는 컴퓨터에 의해 자동으로 정의된다. 수복물이 CAD/CAM 생성 방법을 사용하여 생성되는 경우, 적절한 재료로 제조된 적절한 블랭크가 자동으로 선택될 수 있다. 따라서, 수복물을 생성하는 데 필요한 시간이 감소된다.
도면을 참조하여 본 발명을 설명한다. 도면들 중:
도 1 은 수복물 제작 방법을 도시하는 스케치이고;
도 2 는 교합 방향으로 높이 필드를 설명하기 위한 스케치이며;
도 3 은 순측 및 근심 방향으로 높이 필드를 설명하기 위한 스케치이다.
설계예
도 1은 치아 상태(3)가 치과용 카메라(2)와 치아 상태(3)의 3D 모델(4)에 의해 측정되는 브리지와 같은, 수복물(1)을 제작하기 위한 방법을 도시하기 위한 스케치를 나타낸다. 치과용 카메라(2)에 의해 직사각형으로 표시된 치아 상태(3)의 측정은 점선(5)으로 표시된다. 치아 상태(3)의 3D 모델(4)은 컴퓨터(7)에 연결된 모니터 같은 디스플레이 장치(6)에 의해 표시된다. 3차원 카메라(2)의 이미지 데이터는 컴퓨터(7)에 전송된다. 마우스(8) 및 키보드(9)와 같은 입력 장치는 컴퓨터(7)에 연결되므로, 사용자는 커서(10)의 도움으로 3D 모델(4)의 그래픽 디스플레이 내에서 탐색할 수 있다. 치아 상태(3)는 치아 차트에 따른 치아 번호(11)를 가진 상악(12)의 상실된 전치(11)를 포함한다. 치아 차트에 따른 치아 번호(12)를 가진 인접치의 제1 삭제부(13)가 그 옆에 배치된다. 치아 번호(21)를 가진 인접치의 치근 형태인 제2 삭제부(14)가 오른쪽에 배치된다. 제작되고 생성될 수복물(1)은 제1 함몰부(15)가 제1 삭제부(13)에 끼워맞춤되고 제2 함몰부(16)가 제2 삭제부(14)에 끼워맞춤되도록 성형된다. 따라서, 수복물(1)은 2개의 삭제부(13 및 14) 상에 배치되고 접착제로 접합된다. 컴퓨터 보조식 검출 알고리즘을 사용하여, 치아 상태(3)의 3D 모델(4)이 분석되고, 수복물 유형(17) 및 치아 번호(18)가 자동으로 결정되고, 이에 의해 수복물 유형(17) 및 치아 번호(18)가 디스플레이 장치(6)에 의해 메뉴(19)에 표시된다. 생성될 수복물(1)의 3D 모델(20)은 치아 상태(3)의 측정된 3D 모델(4), 결정된 수복물 유형(17) 및 삽입될 수복물의 결정된 치아 번호 또는 위치(18)에 기초하여 자동으로 생성되며, 이를 위해 삭제부(15) 및 삭제부(16)의 형상, 제1 인접치(21) 및 제2 인접치(22)의 형상과 같은 중요한 구조물이 고려된다. 제1 인접치(21)는 치아 차트에 따른 치아 번호(13)를 갖는 송곳니이고, 제2 인접치(22)는 치아 차트에 따른 치아 번호(22)를 갖는 치아이다. 제작된 3D 모델(20)을 사용하여, 수복물(1)은 CAM 가공 기계에 의해 블랭크 재료를 사용하여 완전히 자동으로 깎일 수 있다. 따라서, 논의된 방법의 장점은, 사용자의 임의의 상호 작용을 필요로 하지 않고, 치과용 카메라(2)에 의한 측정 후에 수복물(1)이 완전히 자동으로 생성될 수 있는 것이다.
도 2는 CNN에 대한 입력 데이터로서 기능하는 높이 필드(30)를 설명하기 위한 스케치를 나타내며, CNN은 도 1의 컴퓨터(7)에서 실행되는 컴퓨터 알고리즘이다. 단면 이미지 또는 높이 필드(30)가 생성되도록 3D 모델(4)은 교합 방향(31)에 수직인 동일한 간격으로 절단된다. CNN을 트레이닝할 때, 상이한 치아 상태의 다수의 상이한 3D 모델이 분석된다.
도 3에서, 3D 모델(4)은, 높이 필드(41) 또는 순측 방향(40)에 수직인 단면 이미지가 생성되도록 순측 방향(40)에 대해 수직으로 자른다. 3D 모델(4)은 또한 근심 방향(42)에 수직인 높이 이미지(43)가 생성되도록 근심 방향(42)에 대해 수직으로 자른다. 단면 이미지 또는 높이 이미지(30, 41 및 43)는 CNN에 대한 입력 데이터로서 기능하며, 이에 의해 예를 들어, 도 1의 삽입될 수복물(1)의 수복물 유형(17) 및 치아 번호(18)는 CNN의 출력 데이터로서 결정된다.
1 수복물
2 카메라
3 치아 상태
4 3D 모델
5 기록 영역 선
6 디스플레이 장치
7 컴퓨터
8 마우스
9 키보드
10 커서
11 전치
12 상악
13 삭제부
14 제2 삭제부
15 함몰부
16 제2 함몰부
17 수복물 유형
18 삽입될 수복물의 치아 번호
19 메뉴
20 3D 모델
21 인접치
22 제2 인접치
30 높이 필드
31 교합 방향
40 순측 방향
41 높이 필드
42 근심 방향
43 높이 이미지

Claims (10)

  1. 치아 상태(3)가 치과용 카메라(2)에 의해 측정되고 치아 상태(3)의 3D 모델(4)이 생성되는 수복물(1)의 제작 방법으로서, 치아 상태(3)의 3D 모델(4)에는 컴퓨터 보조식 검출 알고리즘이 적용되고, 수복물 유형(17), 치아 번호(18), 또는 삽입될 수복물(1)의 위치 중 적어도 하나는 자동으로 결정되며, 치아 상태(3)는 생성될 수복물(1)을 삽입하기 위한 적어도 하나의 삭제부(preparation)(13, 14) 또는 임플란트 지지식 메조구조물(mesostructure)을 포함하고, 컴퓨터 보조식 검출 알고리즘은 머신 러닝용 인공 신경망(합성곱 신경망, convolutional neural network: CNN)을 포함하고, 치아 상태(3)의 3D 모델(4)의 높이 필드(heightfield)들이 CNN에 대한 입력으로 사용되며, 삭제부(13, 14) 또는 임플란트 지지식 메조구조물의 형태가 치아 상태(3)의 3D 모델(4)을 사용해 분석되고 수복물 유형(17)이 선택되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 수복물 유형(17)은 인레이(inlay), 크라운(crown), 브리지(bridge), 지대주(abutment), 폰틱(pontic), 또는 비니어(veneer)인 것을 특징으로 하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 각각의 치아의 적어도 하나의 잔여 치아 또는 상기 각각의 치아에 대해 인접한 치아(21, 22) 중 적어도 하나의 표면을 사용함으로써, 치아 번호 또는 치아의 위치 중 적어도 하나가 삽입될 수복물(1)에 대해 추가로 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 컴퓨터 보조식 검출 알고리즘은 정의된 기하학적 형상들을 갖는 템플릿 정합 절차를 포함하며, 각각의 치아의 적어도 하나의 잔여 치아 또는 상기 각각의 치아에 대해 인접한 치아(21, 22) 중 적어도 하나의 표면을 사용함으로써, 치아 번호(18) 또는 치아의 위치 중 적어도 하나가 삽입될 수복물(1)에 대해 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 결정된 수복물 유형(17) 또는 치아 번호(18) 중 적어도 하나는 디스플레이 장치(6)의 도움으로 사용자에게 표시되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 결정된 수복물 유형(17) 또는 치아 번호(18) 중 적어도 하나가 수복물(1)을 제작하는데 사용되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  7. 제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 각각의 치아의 적어도 하나의 잔여 치아 또는 상기 인접한 치아(21, 22) 중 적어도 하나의 색상 정보가, 삽입될 수복물의 색상을 특정하기 위해, 삽입될 수복물(1)에 사용되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  8. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 결정된 수복물 유형(17) 또는 치아 번호(18) 중 적어도 하나는 생산될 수복물을 위한 재료를 특정하는 데 사용되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
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