KR102669281B1 - 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법 - Google Patents
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법 Download PDFInfo
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Abstract
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법이 제공된다. 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 환자의 구강을 3차원을 스캔하여 3차원 스캔 데이터를 생성하는 구강 스캐닝 단계; 상기 3차원 스캔 데이터에 기초하여 환자 맞춤형 가철성 보철물의 제작을 위한 3차원 디자인 데이터를 생성하는 3차원 디자인 단계로서, 상기 3차원 디자인 데이터는 의치상 3차원 디자인 모델과 인공치 3차원 디자인 모델을 포함하는, 3차원 디자인 단계; 상기 3차원 디자인 데이터를 슬라이싱 처리하여 복수의 슬라이싱 레이어를 생성하는 단계; 상기 복수의 슬라이싱 레이어를 3차원 프린팅 장비를 통해 3차원 출력하여 3차원 레진 출력물을 생성하는 3차원 프린팅 단계로서, 상기 3차원 레진 출력물은 상기 의치상 3차원 디자인 모델에 대응하는 의치상 3차원 출력물과 상기 인공치 3차원 디자인 모델에 대응하는 인공치 3차원 출력물을 포함하는, 3차원 프린팅 단계; 상기 출력된 의치상 3차원 출력물과 상기 출력된 인공치 3차원 출력물을 세척 및 후경화하는 후처리 단계; 상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 결합하여 가철성 보철물을 제작하는 결합 단계; 및 상기 결합된 가철성 보철물의 품질을 검증하는 품질 검증 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 가철성 보철물의 스마트 제조 방법에 관한 것으로, 3차원 디자인, 3D 프린팅 기술을 기반으로 환자에게 최적화된 가철성 보철물을 제조할 수 있는 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
일반적으로, 치과용 보철물은 치아가 상실된 부분에 인공적인 재료를 사용하여 치아의 역할을 대체하는 보철치료를 위한 것으로서, 치과용 보철물에는 부분 의치의 일종인 고정성 보철물 또는 흔히 틀니(의치, denture)로 지칭되는 가철성 보철물이 대표적이다.
최근 국내 고령화 지수의 증가와 초고령화 사회의 진입에 따라 현재 노인 의치 수요가 증가하고 있는 추세이며, 2017년 11월부터 보험 의치의 본인 부담금 인하를 시행함으로써 의치의 수요가 급증하고 있다.
하지만, 기존 수작업 방식의 레진 의치(resin denture)는 제작 과정이 복잡하고 노동 집약적인 수작업 공정을 거치기 때문에 작업시간이 오래 걸려 증가하는 수요를 충당하지 못하는 실정이다. 특히, 작업자의 숙련도와 경험에 따라 최종 제품의 안정성, 정밀성, 신뢰성에 영향을 미치게 되는 단점이 존재하였다.
해당 문제점들을 해결하기 위해, 절삭 가공 방식을 도입하여 레진 의치를 생성하려는 방법이 제안되었으나, 절삭 가공 방식의 특징상 밀링 버(Milling bur)의 직경이 제한적이어서 레진 의치의 굴곡지고 풍융한 형상을 재현하기에는 정밀성과 신뢰성이 떨어지는 한계가 존재하였다. 또한, 재료를 절삭하여 최종 제품이 완성되기 때문에 불필요한 재료 소모가 많아 생산 효율성이 떨어지는 문제도 존재하였다.
따라서, 3D 디자인, 3D 프린팅, 3D 데이터 정합과 같은 디지털 제작 공정기술 개발을 통하여 환자 맞춤형 가철성 보철물의 생산 적합성, 정밀성 및 신뢰성을 확보하고 기존의 제작 방식들보다 시간적·경제적 효과를 극대화할 수 있는 제조 방법이 요구되고 있는 실정이다.
삭제
본 발명의 목적은, 3차원 디자인, 3D 프린팅 기술을 기반으로 환자에게 최적화된 가철성 보철물을 제조할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 환자의 구강을 3차원을 스캔하여 3차원 스캔 데이터를 생성하는 구강 스캐닝 단계; 상기 3차원 스캔 데이터에 기초하여 환자 맞춤형 가철성 보철물의 제작을 위한 3차원 디자인 데이터를 생성하는 3차원 디자인 단계로서, 상기 3차원 디자인 데이터는 의치상 3차원 디자인 모델과 인공치 3차원 디자인 모델을 포함하는, 3차원 디자인 단계; 상기 3차원 디자인 데이터를 슬라이싱 처리하여 복수의 슬라이싱 레이어를 생성하는 단계; 상기 복수의 슬라이싱 레이어를 3차원 프린팅 장비를 통해 3차원 출력하여 3차원 레진 출력물을 생성하는 3차원 프린팅 단계로서, 상기 3차원 레진 출력물은 상기 의치상 3차원 디자인 모델에 대응하는 의치상 3차원 출력물과 상기 인공치 3차원 디자인 모델에 대응하는 인공치 3차원 출력물을 포함하는, 3차원 프린팅 단계; 상기 출력된 의치상 3차원 출력물과 상기 출력된 인공치 3차원 출력물을 세척 및 후경화하는 후처리 단계; 상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 결합하여 가철성 보철물을 제작하는 결합 단계; 및 상기 결합된 가철성 보철물의 품질을 검증하는 품질 검증 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 3D 디자인, 3D 프린팅 및 3D 모델 중첩 비교 기술과 같은 디지털 제작 공정기술을 통하여 환자 맞춤형 가철성 보철물을 제조할 수 있으며, 생산 적합성, 정밀성 및 신뢰성을 확보하고 기존의 제작 방식들보다 시간적·경제적 효과를 극대화할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 환자 정보와 3차원 스캔 데이터에 기초하여 환자의 구강 특성에 대응하는 보철물의 3차원 디자인 데이터를 인공지능 기반의 생성 모델을 통해 생성할 수 있어, 더욱 신속하고 정확한 3차원 디자인 데이터를 구성하는 것이 지원될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 생성된 가철성 보철물에 대한 복수의 평가를 수행하고, 이에 대한 품질 검증을 진행하여 생성된 세라믹 보철물의 품질에 대한 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있다. 또한, 상기 복수의 평가 및 품질 검증 과정은 미리 학습된 분석 모델을 통해 수행되므로 더욱 신속하고 정확한 평가 과정이 수행되는 것이 지원될 수 있다.
상술한 내용과 더불어 본 발명의 구체적인 효과는 이하 발명을 실시하기 위한 구체적인 사항을 설명하면서 함께 기술한다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 형상 생성 모델을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 형상 생성 모델을 학습하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 슬라이싱 단계를 구체적으로 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 출력 단계, 세척 및 후처리 단계, 결합 단계의 관계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계의 세부 단계를 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 2차원 생산 적합성 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8a 내지 도 8c은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 3차원 신뢰성 평가 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 9a 내지 도 9c은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 3차원 정밀성 평가 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 납품 및 데이터 제공 단계의 예시도이다.
도 11a 및 도 11b는 비교 실험예 1에 따른 결과 데이터를 나타내는 예시도이다.
도 12a 및 도 12b는 비교 실험예 2에 따른 결과 데이터를 나타내는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 형상 생성 모델을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 형상 생성 모델을 학습하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 슬라이싱 단계를 구체적으로 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 출력 단계, 세척 및 후처리 단계, 결합 단계의 관계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계의 세부 단계를 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 2차원 생산 적합성 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8a 내지 도 8c은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 3차원 신뢰성 평가 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 9a 내지 도 9c은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 3차원 정밀성 평가 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 납품 및 데이터 제공 단계의 예시도이다.
도 11a 및 도 11b는 비교 실험예 1에 따른 결과 데이터를 나타내는 예시도이다.
도 12a 및 도 12b는 비교 실험예 2에 따른 결과 데이터를 나타내는 예시도이다.
본 명세서 및 특허청구범위에서 사용된 용어나 단어는 일반적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니된다. 발명자가 그 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어나 단어의 개념을 정의할 수 있다는 원칙에 따라, 본 발명의 기술적 사상과 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 또한, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명이 실현되는 하나의 실시예에 불과하고, 본 발명의 기술적 사상을 전부 대변하는 것이 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 및 응용 가능한 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
본 명세서 및 특허청구범위에서 사용된 제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 구성요소로 명명될 수 있다. '및/또는' 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서 및 특허청구범위에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시 예를 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 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 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 의해서 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서는, 도 1 내지 도 12b를 참조하여, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법의 순서도이다. 도 2는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 형상 생성 모델을 설명하기 위한 예시도이다. 도 3은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 형상 생성 모델을 학습하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 도 4는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 슬라이싱 단계를 구체적으로 설명하기 위한 예시도이다. 도 5는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 3차원 출력 단계, 세척 및 후처리 단계, 결합 단계의 관계를 설명하기 위한 예시도이다. 도 6은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계의 세부 단계를 나타내는 순서도이다. 도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 2차원 생산 적합성 단계를 설명하기 위한 예시도이다. 도 8a 내지 도 8c은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 3차원 신뢰성 평가 단계를 설명하기 위한 예시도이다. 도 9a 내지 도 9c은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 품질 검증 단계 중 3차원 정밀성 평가 단계를 설명하기 위한 예시도이다. 도 10은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 납품 및 데이터 제공 단계의 예시도이다. 도 11a 및 도 11b는 비교 실험예 1에 따른 결과 데이터를 나타내는 예시도이다. 도 12a 및 도 12b는 비교 실험예 2에 따른 결과 데이터를 나타내는 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 구강 스캐닝 단계(S110), 3차원 디자인 데이터 생성 단계(S120), 슬라이싱 처리 단계(S130), 3차원 프린팅 단계(S140), 후처리 단계(S150), 결합 단계(S160), 품질 검증 단계(S170), 납품 및 데이터 제공 단계(S180)를 포함한다.
단계(S110)는, 환자의 구강 특성에 따른 가철성 보철물 제작을 위한 구강 스캐닝을 수행할 수 있다. 단계(S110)에서, 환자의 구강은 3차원 구강 스캐너를 통해 스캐닝이 수행될 수 있다.
단계(S120)는, 상기 3차원 스캔 데이터에 기초하여 가철성 보철물의 제작을 위한 3차원 디자인 데이터를 생성한다. 단계(S120)에서, 3차원 디자인 데이터는 3차원 형상 모델링 소프트웨어를 통해 생성될 수 있다. 3차원 형상 모델링 소프트웨어는 3차원 스캔 데이터를 기초로 보철물의 3차원 디자인을 수행할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 예시적으로, 3차원 형상 모델링 소프트웨어는 3차원 스캔 데이터를 로딩하고, 3차원 스캔 데이터에 따른 환자의 구강 구조를 복수의 각도에서 분석할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 또한, 3차원 형상 모델링 소프트웨어는 환자의 구강 구조에서 교합 평면을 설정하고, 환자의 구강 특성에 대응하여 가철성 보철물을 디자인할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
여기서, 가철성 보철물은 환자의 구강과 결합되는 의치상(denture base)와 의치상과 결합하여 저작 기능을 제공하는 인공치를 포함할 수 있다. 단계(S120)에서 생성되는 3차원 디자인 데이터는 의치상 3차원 디자인 모델과 인공치 3차원 디자인 모델을 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 3차원 형상 모델링 소프트웨어는 미리 학습된 인공지능 기반의 3차원 형상 생성 모델을 포함하도록 구성될 수 있으며, 3차원 형상 생성 모델을 이용하여 3차원 디자인 데이터가 생성되는 것을 지원할 수 있다.
도 2를 참조하면, 3차원 형상 생성 모델은 환자 정보와 3차원 스캔 데이터에 기초하여 환자의 구강 특성에 대응하는 보철물의 3차원 디자인 데이터를 생성하도록 미리 학습된 모델일 수 있다. 단계(S120)에서, 보철물의 제작을 위한 3차원 디자인 데이터는 3차원 형상 생성 모델을 통해 3차원 스캔 데이터에 기초하여 자동으로 생성될 수 있다. 3차원 형상 생성 모델은 딥러닝 기반의 인공지능 학습 모델을 통해 학습된 상태일 수 있다.
도 3을 참조하면, 인공지능 학습 모델은 3차원 스캔 데이터와 환자 정보를 입력노드로 하는 입력 레이어(input)와, 추출되는 환자의 구강 특성에 대응하는 보철물의 3차원 디자인 데이터를 출력노드로 하는 출력 레이어(Output)와, 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 배치되는 M 개의 히든 레이어를 포함한다. 여기서, 환자 정보는 환자의 나이 및 성별을 포함할 수 있다.
여기서, 각 레이어들의 노드를 연결하는 에지(edge)에는 가중치가 설정될 수 있다. 이러한 가중치 혹은 에지의 유무는 학습 과정에서 추가, 제거, 또는 업데이트 될 수 있다. 따라서, 학습 과정을 통하여, k개의 입력노드와 i개의 출력노드 사이에 배치되는 노드들 및 에지들의 가중치는 업데이트될 수 있다.
인공지능 학습 모델이 학습을 수행하기 전에는 모든 노드와 에지는 초기값으로 설정될 수 있다. 그러나, 누적하여 정보가 입력될 경우, 노드 및 에지들의 가중치는 변경되고, 이 과정에서 학습인자로 입력되는 파라미터들(3차원 스캔 데이터와 환자 정보)과 출력노드로 할당되는 값(보철물의 3차원 디자인 데이터) 사이의 매칭이 이루어질 수 있으며, 인공지능 학습 모델은 입력되는 파라미터들에 대응되는 출력노드를 생성하도록 학습될 수 있다. 즉, 단계(S120)에서 활용되는 3차원 형상 생성 모델은 상술한 과정을 통해 학습된 상태일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 3차원 형상 생성 모델은 3차원 스캔 데이터와 환자 정보에 기초하여 의치상 3차원 디자인 모델을 구성하는 3차원 의치상 형상 생성 모델 및 3차원 스캔 데이터, 환자 정보 및 의치상 3차원 디자인 모델에 기초하여 인공치 3차원 디자인 모델을 구성하는 3차원 인공치 형상 생성 모델을 포함할 수 있다.
단계(S120)에서, 활용되는 3차원 형상 모델링 소프트웨어는 3차원 형상 생성 모델을 통해 생성된 3차원 디자인 데이터를 보정할 수 있는 기능을 더 제공할 수 있다. 단계(S120)를 통해, 환자의 구강 특성에 대응하는 가철성 보철물의 3차원 디자인 데이터인 STL 파일이 생성될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 단계(S130)는 단계(S120)에서 생성된 3차원 디자인 데이터에 따른 3차원 디자인 모델을 3차원 프린팅 하기 위한 사전 단계에 해당한다.
단계(S130)는 3차원 디자인 모델을 슬라이싱 처리하여 복수의 슬라이싱 레이어를 생성할 수 있다. 3차원 프린팅 장비는 UV 광원을 이용한 광경화성 3차원 프린팅 장비일 수 있다. 예시적으로, 3차원 프린팅 장비는 광경화성 수지를 자외선(UV) 레이저 광을 조사하여 적층하는 3차원 프린팅 장비일 수 있다. 3차원 프린팅 장비는 점 단위로 적층을 진행하는 SLA 방식(Stereo Lithography Apparatus) 또는 면 단위 또는 층 단위로 적층을 진행하는 DLP 방식(Digital Light Processing)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
SLA 방식은 액체 상태의 광경화성 수지에 UV 레이저빔을 선택적으로 조사하여 레진을 경화시키고, 슬라이싱 레이어를 층층이 쌓아서 최종 제품을 제작하는 방식으로, 정확성이 매우 높지만 출력 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 반면, DLP 방식은 광경화성 수지에 UV 광 프로젝터를 이용하여 한 층면 전체에 UV 광을 조사하여 한 층을 한 번에 경화시키고, 슬라이싱 레이어를 층층이 쌓아서 최종 제품을 제작하는 방식에 해당한다. DLP 방식은 SLA 방식보다 정확성이 상대적으로 낮으나, 출력 시간이 빠른 장점이 있다.
단계(S130)에서, 복수의 슬라이싱 레이어는 3차원 프린팅 장비의 동작 조건에 해당하는 설정 데이터를 포함하도록 설정될 수 있다. 3차원 프린팅 장비의 동작 조건에 대한 설정이 단계(S130)에서 수행될 수 있다. 단계(S130)는 STL 파일에 따른 3차원 디자인 모델을 각 슬라이싱 레이어에 대한 동작 조건을 나타내는 지코드(G-code)로 변환하는 단계일 수 있으며, 슬라이싱 전용 소프트웨어를 통해 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 설정 데이터는 상기 UV 광원의 노출 시간, 상기 UV 광원이 노출되는 비율에 해당하는 광의 조사량, 상기 3차원 디자인 모델 대비 상기 3차원 레진 출력물의 크기를 정의한 출력 비율, 상기 슬라이싱 레이어의 적층 각도, 및 상기 슬라이싱 레이어의 적층 두께를 포함할 수 있다.
여기서, UV 광원의 노출 시간은 각 슬라이싱 레이어를 적층함에 있어 UV 광원이 조사되는 시간을 의미할 수 있다. 예시적으로, UV 광원의 노출 시간은 5초 내지 7초일 수 있다. UV 광원이 노출되는 비율(광의 조사량)은 60% 내지 100%일 수 있다. 예시적으로, 광의 조사량은 100%인 것은 UV 광원을 모두 사용하여 출력하는 조건을 의미할 수 있으며, 광의 조사량이 60%인 것은 UV 광원을 60%만 사용하는 조건 또는 100%에서의 광원 세기를 60%에 대응하도록 조절한 것을 의미할 수 있다. 출력 비율은 100% 내지 103%를 포함할 수 있다. 여기서, 출력 비율은 3차원 레진 출력물의 수축과, 가철성 보철물을 최종적으로 제작하는 과정인 매몰 및 프레싱하는 과정에서의 수축을 보상하기 위한 비율에 해당한다.
또한, 슬라이싱 레이어의 적층 각도는 3차원 레진 출력물이 바닥면을 기준으로 적층이 수행되는 각도를 의미할 수 있다. 실시예에서, 슬라이싱 레이어의 적층 각도는 0도 내지 90도일 수 있다. 여기서, 0도는 3차원 레진 출력물이 바닥면과 수평한 상태로 적층되는 상태, 즉, 수평 적층이 진행될 수 있다. 또한, 90도는 3차원 레진 출력물이 바닥면과 수직한 상태로 적층되는 상태, 즉, 수직 적층이 진행될 수 있다. 3차원 레진 출력물의 형상 및 특성을 고려하여 적층 각도가 결정될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물에 대한 3차원 레진 출력물은 0도 내지 75도의 적층 각도가 설정되는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 슬라이싱 레이어의 적층 두께는 25~50μm일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 더욱 바람직한 UV 광원의 노출 시간은 5초일 수 있으며, 바람직한 광의 조사량은 100%일 수 있고, 출력 비율은 100.5%일 수 있고, 적층 각도는 0도인 수평 적층이 진행되고, SLA 방식의 광 경화성 3차원 프린터를 사용하는 것이 바람직할 수 있다.
3차원 디자인 데이터는 의치상 3차원 디자인 모델과 인공치 3차원 디자인 모델을 포함하므로, 의치상 3차원 디자인 모델 및 인공치 3차원 디자인 모델 각각에 대해 복수의 슬라이싱 레이어 및 이에 대응하는 설정 데이터가 정의될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 의치상 3차원 디자인 모델 및 인공치 3차원 디자인 모델에 정의된 설정 데이터는 서로 조건이 동일할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계(S140)는 단계(S130)에서 생성된 복수의 슬라이싱 레이어를 3차원 프린팅 장비를 통해 3차원 출력하여 3차원 레진 출력물을 생성할 수 있다.
단계(S140)에서, 생성되는 3차원 출력물은 광경화성 수지(레진, resin)을 이용하여 생성될 수 있다. 3차원 프린팅 장비는 설정 데이터에 따른 조건에 따라 복수의 슬라이싱 레이어를 순차적으로 출력하고, 출력된 레이어를 적층할 수 있다. 즉, 3차원 프린팅 장비는 적층형 제조 방식을 통해 3차원 레진 출력물에 해당하는 3차원 구조물을 생성할 수 있다.
도 5를 참조하면, 단계(S140)는 의치상 3차원 디자인 모델에 대응하는 의치상 3차원 출력물을 출력하는 단계(S141)와 인공치 3차원 디자인 모델에 대응하는 인공치 3차원 출력물을 출력하는 단계(S142)를 포함할 수 있다. 단계(S140)에서 출력된 3차원 레진 출력물은 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 포함할 수 있다.
다음으로, 출력된 3차원 레진 출력물에 대한 후처리 단계가 수행되게 된다(S150).
도 5를 참조하면, 단계(S150)는 의치상 3차원 출력물에 대한 세척 및 후처리 단계(S151)와 인공치 3차원 출력물에 대한 세척 및 후처리 단계(S152)를 포함할 수 있다.
세척은 이소프로필알코올(isopropyl-alcohol, IPA)를 통해 수행될 수 있다. 세척을 통해 출력물의 잔존하는 레진 잔유물이 제거될 수 있다. 후처리는 후경과 공정에 해당한다. 후경화 공정은 3차원 프린팅 장비에서 제공된 UV 광과 동일 조건 또는 상이한 조건의 UV 광을 일정 시간 동안 특정 온도 조건에서 제공하는 공정에 해당한다. 후경화 공정을 통해 출력물의 물성이 개선될 수 있으며, 3차원 레진 출력물의 수축 발생을 억제할 수 있다. 몇몇 실시예에서, IPA에 의한 세척 시간은 5~10분, 후경화 시간은 10~15분으로 설정되어 수행될 수 있다.
다음으로, 상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 결합하여 가철성 보철물을 제작하는 단계(S160)가 수행된다.
단계(S160)에서, 후처리된 의치상 3차원 출력물과 후처리된 인공치 3차원 출력물을 결합하여 가철성 보철물(커스텀 덴쳐, 스마트 의치)가 생성되게 된다.
몇몇 실시예에서, 단계(S160)는 상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 결합하는 단계; 상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물의 결합 부위에 광경화성 레진을 도포하는 단계; 및 상기 결합 부위에 UV 광을 조사하여 상기 결합 부위를 경화시키는 단계를 포함한다. 즉, 광경화성 레진을 통해 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물이 결합되어 가철성 보철물이 생성되게 된다.
단계(S170)는 생성된 가철성 보철물에 대한 품질을 검증하는 과정이 수행된다.
도 7을 참조하면, 단계(S170)는 가철성 보철물 연마 단계(S171), 2차원 생산 적합성 평가 단계(S172), 3차원 신뢰성 평가 단계(S173), 3차원 정밀성 평가 단계(S174) 및 최종 품질 평가 단계(S175)를 포함한다.
이전 단계(S160)에서 추출된 가철성 보철물에 대한 표면 정리 작업이 진행될 수 있다(S171).
단계(S171)는 가철성 보철물의 표면을 정리하는 과정이 수행될 수 있으며, 표면의 광택을 형성하기 위한 광택 형성 작업이 진행될 수 있다.
이러한, 연마 작업이 진행된 이후 생성된 가철성 보철물에 대한 품질 평가가 수행되게 된다. 품질 평가는 3가지 종류[2차원 생산 적합성 평가(S172), 3차원 신뢰성 평가(S173), 3차원 정밀성 평가(S174)]로 수행될 수 있으며, 3가지 종류에 따른 평가는 병렬적으로 수행될 수 있으며, 각각 결과를 출력할 수 있다. 단계(S175)는 3가지 종류의 평가 결과에 기초하여 생성된 가철성 보철물의 최종 품질을 결정할 수 있다.
2차원 생산 적합성 평가(S172)는 도 8과 같이, 실리콘 복제 측정법을 이용하여 환자의 작업모형과 생성된 가철성 보철물 간의 적합성을 측정하는 평가일 수 있다.
2차원 생산 적합성 평가 단계(S172)는 가철성 보철물의 내면에 제1 실리콘을 주입하는 단계(S172-1); 상기 가철성 보철물에 환자의 작업모형을 결합시키고, 상기 가철성 보철물과 작업모형 사이로 제1 실리콘을 압입 경화시켜 상기 작업모형에 내면 간격을 형성시키는 단계(S172-2); 상기 작업모형으로부터 가철성 보철물을 분리하는 단계(S172-3); 하우징을 준비하며, 상기 하우징의 내부에서 상기 작업모형이 잠기도록 제2 실리콘을 주입 경화시키는 단계(S172-4); 상기 제2 실리콘이 경화되면 상기 내면 간격이 제2 실리콘에 위치되게 상기 작업모형과 하우징을 분리시키는 단계(S172-5); 상기 작업모형이 분리된 제2 실리콘의 공간에 제3 실리콘을 주입 경화시켜 실리콘 블록을 완성하는 단계(S172-6); 상기 실리콘 블록을 정해진 방향으로 절단하는 단계(S172-7); 상기 절단된 실리콘 블록에 위치된 내면 간격의 두께를 측정하여 상기 내면 간격의 적합도를 판단하는 단계(S172-8)를 포함할 수 있다. 상기 (S172-2) 단계는 가철성 보철물에 하중을 부여하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기와 같이 실리콘 복제 측정 과정은 실리콘 주입의 안정성이 확보되고, 실리콘 블록을 쉽고 빠르게 제작 가능하며, 절단표시에 의해 정확한 검사를 위한 절단 부위로 간편하게 절단 가능하고, 내면 간격을 형성하는 연질 실리콘이 보호되면서 절단면의 변형이 최소화되는 효과를 제공할 수 있다.
단계(S172-8)에서, 적합도를 판단하는 포인트는 도 8에 예시적으로 도시된 바와 같이, 구개부의 정중앙 점(Median point) 그리고 좌 치조제 정상과 정중선 사이의 중앙 점(Left point) 우 치조제 정상과 정중선 사이의 중앙 점(Right point)에 해당한다. 측정 위치의 실리콘 두께 전체 평균 값이 생산적합성을 의미하며, 생산적합성 값이 낮을수록 생산적합성이 우수하다는 것을 의미할 수 있다.
3차원 신뢰성 평가(S173)는 최종적으로 제작된 가철성 보철물의 3차원 스캔 데이터가 3차원 디자인 데이터와 일치하는 지 여부를 판단하는 것으로, 정밀하게 일치할수록 신뢰성이 높은 것을 의미할 수 있다.
실시예에서 따른 3차원 신뢰성 평가 단계(S173)는, 상기 3차원 디자인 데이터를 중첩 및 분석하고자 하는 부위별로 편집하여 레퍼런스 데이터를 생성하는 단계(S173-1); 상기 가철성 보철물을 3차원 스캔하여 3차원 스캔 데이터를 생성하는 단계(S173-2); 3차원 디자인 데이터와 편집된 3차원 스캔 데이터를 3차원 중첩/분석 소프트웨어를 이용해 중첩 및 분석하여 보철물 제작의 정확성을 평가하는 단계(S173-3)를 포함한다.
단계(S173-1)는 전용 편집 소프트웨어를 활용하여 3차원 디자인 데이터의 3차원 형상모델의 내면 및 외면 부위를 각각 편집하여 생성할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 전용 편집 소프트웨어는 3차원 디자인 데이터의 3차원 형상 모델의 내면과 외면 부위를 각각 추출하도록 미리 학습된 인공 지능 기반의 추출 모델을 포함할 수 있다.
즉, 추출 모델은 입력된 3차원 디자인 데이터에서 3차원 형상 모델의 내면과 외면을 분리하도록 미리 학습된 상태일 수 있다. 단계(S173-1)에서, 전용 편집 소프트웨어는 입력된 3차원 디자인 데이터를 추출 모델을 통해 내면과 외면이 분리된 상태로 출력할 수 있으며, 사용자의 명령, 입력에 따라 내면, 외면에 대한 추가적인 편집이 수행되는 기능을 제공할 수 있다. 이렇게 생성된 3차원 디자인 데이터의 내면, 외면은 레퍼런스 데이터(RD)로 실제 생성된 보철물의 3차원 스캔 데이터와의 비교에 활용되게 된다.
단계(S173-2)에서, 상기 가철성 보철물을 3차원 스캔하여 3차원 스캔 데이터(SD)를 생성되게 된다. 몇몇 실시예에서, 단계(S173-2)는 보철물의 3차원 스캔에서 빛 반사에 의한 스캔 오류를 최소화기 위한 물질을 보철물의 표면에 일정 두께로 스프레이 분사를 통해 도포하는 과정을 포함할 수 있다. 즉, 스캔 스프레이를 가철성 보철물에 도포하는 과정이 먼저 수행될 수 있다. 이때, 스캔 스프레이는 일정 거리에서 별도 클램프 등의 고정 장치를 이용해 고정된 상태로 분사되며, 가철성 보철물은 회전판 상에 배치되어 회전되는 상태에서 스캔 스프레이의 도포가 진행될 수 있다. 이러한, 도포 과정 이후에 가철성 보철물에 대한 3차원 스캔이 수행되어 3차원 스캔 데이터가 생성되게 된다.
또한, 단계(S173-2)는 3차원 스캐너를 통해 보철물의 실물을 스캔하여 3차원 스캔 데이터가 생성되면, 생성된 3차원 스캔 데이터를 (S173-1) 단계에서 편집된 3차원 디자인 데이터에 맞추어 형상모델의 경계라인이 최소한의 두께가 되도록 하면서, 3차원 디자인 데이터와 중첩하여 분석하고자 하는 부위별로 편집하여 저장하는 과정을 더 포함할 수 있다. 이때, 3차원 보철물 스캔 데이터는 보철물의 내면을 3차원 스캐너로 스캔하여 보철물의 내면의 실물 형상모델이 오목한 형태를 갖기 때문에 레퍼런스 데이터와 중첩시키기 위해 전용 편집 소프트웨어를 이용한 반전 뒤집기가 필요하고, 반전 뒤집기에 의해 형상모델이 반전된 3차원 보철물 스캔 데이터는 레퍼런스 데이터와의 중첩, 매칭이 가능할 수 있다.
도 8a는 가철성 보철물의 의치상 구개부에 대한 3차원 신뢰성 평가 과정을 예시적으로 나타낸 것이며, 도 8b는 가철성 보철물의 의치상 외면부에 대한 3차원 신뢰성 평가 과정을 예시적으로 나타낸 것이다. 도 8c는 가철성 보철물의 인공치 기저면에 대한 3차원 신뢰성 평가 과정을 예시적으로 나타낸 것이다.
단계(S173-3)에서, 3차원 디자인 데이터, 즉, 레퍼런스 데이터(RD)와 편집된 3차원 스캔 데이터(SD)의 중첩하여 정확성을 평가할 수 있다. 단계(S173-3)는, 3차원 중첩/분석 소프트웨어를 통해 수행될 수 있다. 3차원 중첩/분석 소프트웨어은 입력된 스캔 데이터(SD)와 레퍼런스 데이터(RD) 사이의 유사도를 평가하도록 미리 학습된 인공지능 기반의 제1 중첩 평가 모델(CM1)을 포함할 수 있다. 제1 중첩 평가 모델(CM1)은 각각의 3차원 모델 데이터가 중첩되도록 3차원 공간 상의 위치를 조절하고, 중첩된 데이터의 정렬 결과에 의한 신뢰성 평가 점수를 출력하도록 학습된 딥러닝 기반의 평가 모델일 수 있다. 즉, 제1 중첩 평가 모델(CM1)은 레퍼런스 데이터(RD)에 스캔 데이터(SD)가 얼마나 유사한 지, 정합되는 지 정도를 출력하도록 학습된 평가 모델일 수 있다.
도 8a를 참조하면, 제1 중첩 평가 모델(CM1)은 의치상 구개부에 대한 스캔 데이터와 이에 대응하는 레퍼런스 데이터를 비교하여 생성된 가철성 보철물(의치상 구개부)의 신뢰성 정도를 출력할 수 있다. 도 8b를 참조하면, 제1 중첩 평가 모델(CM1)은 의치상 외면부에 대한 스캔 데이터와 이에 대응하는 레퍼런스 데이터를 비교하여 생성된 가철성 보철물(의치상 외면부)의 신뢰성 정도를 출력할 수 있다. 도 8c를 참조하면, 제1 중첩 평가 모델(CM1)은 인공치 기저면에 대한 스캔 데이터와 이에 대응하는 레퍼런스 데이터를 비교하여 생성된 가철성 보철물(인공치 기저면)의 신뢰성 정도를 출력할 수 있다.
3차원 정밀성 평가(S174)는 최종적으로 제작된 가철성 보철물에 대한 복수의 스캔을 수행하여 복수의 3차원 스캔 데이터를 생성하고, 이들 사이의 일치 정도를 판단하는 것으로, 스캔 파일들이 서로 일치할수록 정밀성이 높은 것을 의미할 수 있다.
실시예에서 따른 3차원 정밀성 평가(S174)는, 상기 가철성 보철물에 대한 3차원 스캔을 복수 수행하여 복수의 3차원 스캔 데이터를 생성하는 단계(S174-1); 및 복수의 3차원 스캔 데이터 사이의 일치도를 평가하는 단계(S174-2)를 포함한다.
단계(S174-1)는 상기 가철성 보철물에 대한 3차원 스캔을 복수 수행하여 복수의 3차원 스캔 데이터를 생성한다. 단계(S174-1)는 단계(S173-2)에서 수행되는 스프레이 분사 작업이 실질적으로 동일하게 먼저 수행되게 된다. 즉, 도포 과정 이후에 가철성 보철물에 대한 3차원 스캔이 복수 수행되어 복수의 3차원 스캔 데이터가 생성되게 된다.
도 9a는 가철성 보철물의 의치상 구개부에 대한 3차원 정밀성 평가 과정을 예시적으로 나타낸 것이며, 도 9b는 가철성 보철물의 의치상 외면부에 대한 3차원 정밀성 평가 과정을 예시적으로 나타낸 것이다. 도 9c는 가철성 보철물의 인공치 기저면에 대한 3차원 정밀성 평가 과정을 예시적으로 나타낸 것이다.
단계(S174-2)에서, 복수의 3차원 스캔 데이터 사이의 중첩이 수행되어 이들 사이의 일치도가 평가되게 된다. 단계(S174-2)는, 3차원 중첩/분석 소프트웨어를 통해 수행될 수 있다. 3차원 중첩/분석 소프트웨어는 입력된 복수의 스캔 데이터 중 일대일 매칭을 수행하여 2개의 스캔 데이터 사이의 일치도를 출력할 수 있다. 예시적으로, 도 9a, 도 9b 및 도 9c와 같이 복수의 스캔 데이터가 5개인 경우, 총 10개의 스캔 데이터 매칭 그룹이 정의될 수 있다. 매칭 그룹에 정의된 두 개의 스캔 데이터 사이의 비교 분석이 수행될 수 있으며, 10번의 매칭 결과(일치도)가 출력되게 된다. 3차원 중첩/분석 소프트웨어는 복수의 스캔 데이터에서 일대일 매칭을 수행하기 위한 스캔 데이터 매칭 그룹을 지정하고, 스캔 데이터 매칭 그룹 사이의 일치도를 평가하도록 미리 학습된 인공지능 기반의 제2 중첩 평가 모델(CM2)을 포함할 수 있다. 제2 중첩 평가 모델(CM2)은 각각의 3차원 모델 데이터가 중첩되도록 3차원 공간 상의 위치를 조절하고, 중첩된 데이터의 정렬 결과에 의한 일치 점수를 출력하도록 학습된 딥러닝 기반의 평가 모델일 수 있다.
도 9a를 참조하면, 제2 중첩 평가 모델(CM2)은 가철성 보철물의 의치상 구개부에 대한 복수의 스캔 데이터를 비교하여 생성된 가철성 보철물의 의치상 구개부의 정밀성 정도를 출력할 수 있다. 도 9b를 참조하면, 제2 중첩 평가 모델(CM2)은 가철성 보철물의 의치상 외면부에 대한 복수의 스캔 데이터를 비교하여 생성된 가철성 보철물의 의치상 외면부의 정밀성 정도를 출력할 수 있다. 도 9c를 참조하면, 제2 중첩 평가 모델(CM2)은 가철성 보철물의 의치상 외면부에 대한 복수의 스캔 데이터를 비교하여 생성된 가철성 보철물의 의치상 외면부의 정밀성 정도를 출력할 수 있다.
단계(S175)에서, 복수의 단계들(S172, S173, S174)에서 수행된 결과가 취합되고 결과들에 기초하여 생성된 가철성 보철물의 품질 상태를 최종적으로 판단할 수 있다. 즉, 생성된 가철성 보철물의 적합 여부가 판단될 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 단계(S175)에서 판단된 품질 상태가 미리 설정된 기준치를 충족하는 경우, 즉, 생성된 가철성 보철물이 적합한 것으로 판단되는 경우(Yes), 다음 단계(S180)로 진행될 수 있다. 이와 달리, 단계(S175)에서 판단된 품질 상태가 미리 설정된 기준치를 충족하지 못한 경우, 즉, 생성된 가철성 보철물이 적합하지 않은 것으로 판단되는 경우(No), 다시 단계(S140)로 되돌아가서 3차원 레진 출력물을 생성하게 된다.
단계(S175)에서, 복수의 단계들의 결과 각각에 대한 개별 평가를 수행하는 하나의 단계가 기준치를 충족하지 못하는 경우, 생성된 가철성 보철물은 최종적인 상태가 적합하지 않은 것으로 판단되게 된다. 다만, 본 발명의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 단계(S175)에서, 복수의 단계들의 결과에 기초하여 최종 스코어가 최종 스코어 생성 모델을 통해 출력될 수 있으며, 최종 스코어 생성 모델을 통해 출력되는 최종 스코어와 최종 기준치 사이의 비교를 통해 생성된 가철성 보철물의 적합 여부가 판단될 수도 있다.
단계(S170)에서, 적합한 상태로 평가된 가철성 보철물은 단계(S180)에서 환자에게 납품되고, 데이터가 제공되게 된다. 여기서, 데이터는 선행 단계(S170)에서 평가된 가철성 보철물에 대한 평가 데이터일 수 있다. 즉, 단계(S180)에게 제공되는 데이터는 선행 단계(S170)에서 평가된 2차원 생산 적합성 평가, 3차원 신뢰성 평가, 3차원 정밀성 평가에 대한 결과 정보를 포함할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 데이터의 제공은 환자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 제공될 수 있다. 도 10에 도시된 바와 같이, 보철물에 대한 상태 정보가 사용자 단말에 설치된 어플리케이션의 동작 환경을 통해 제공되는 것을 알 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 3D 디자인, 3D 프린팅 및 3D 모델 중첩 비교 기술과 같은 디지털 제작 공정기술을 통하여 환자 맞춤형 가철성 보철물을 제조할 수 있으며, 생산 적합성, 정밀성 및 신뢰성을 확보하고 기존의 제작 방식들보다 시간적·경제적 효과를 극대화할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 환자 정보와 3차원 스캔 데이터에 기초하여 환자의 구강 특성에 대응하는 보철물의 3차원 디자인 데이터를 인공지능 기반의 생성 모델을 통해 생성할 수 있어, 더욱 신속하고 정확한 3차원 디자인 데이터를 구성하는 것이 지원될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 가철성 보철물의 스마트 제조 방법은 생성된 가철성 보철물에 대한 복수의 평가를 수행하고, 이에 대한 품질 검증을 진행하여 생성된 세라믹 보철물의 품질에 대한 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있다. 또한, 상기 복수의 평가 및 품질 검증 과정은 미리 학습된 분석 모델을 통해 수행되므로 더욱 신속하고 정확한 평가 과정이 수행되는 것이 지원될 수 있다.
실험예 1 - 3차원 출력 방식
상술한 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법에 따라 가철성 보철물을 제조하되, 3차원 레진 출력물을 출력하는 3차원 출력 방식(SLA, DLP)에 따라 출력되는 최종 프로덕트의 상태를 비교하여 최적의 설정 데이터를 확인, 검증하는 비교 실험 1을 수행하였다.
즉, 3차원 프린터의 방식(SLA, DLP)에 따라 다른 상태로 출력된 3차원 레진 출력물 각각에 대해 세척, 후처리 및 연마 작업을 수행하였으며, 생성된 가철성 보철물의 스캔 데이터와 3차원 디자인 데이터를 중첩, 비교하여 3차원 신뢰성을 판단하는 비교 실험을 다음과 같이 진행하였다.
도 11a를 참조하면, DLP 방식으로 출력된 의치상과 인공치의 예시적인 샘플의 이미지와 SLA 방식으로 출력된 의치상과 인공치의 예시적인 샘플의 이미지를 확인할 수 있다. 각각 5개의 샘플(상부에서 차례대로 1, 2, 3, 4, 5)를 생성하여 하나의 그룹을 구성하였으며, 5개의 샘플의 평균값을 기준으로 해당 그룹의 3차원 신뢰성(정확도)을 판단하였다.
도 11b을 참조하면, 커스텀 덴쳐의 의치상 구개부에서 SLA 방식의 평균값은 380.5μm이고, DLP 방식의 평균 값은 408.1μm인 것을 알 수 있다. 커스텀 덴쳐의 의치상 외면부에서 SLA 방식의 평균값은 311.5μm이고, DLP 방식의 평균 값은 345.4μm인 것을 알 수 있다. 또한, 커스텀 덴쳐의 인공치 기저면에서 SLA 방식의 평균값은 370.2μm이고, DLP 방식의 평균 값은 434.7μm인 것을 알 수 있다. 따라서, SLA 방식으로 적층을 진행하는 것이 DLP 방식보다 더 우수한 품질의 가철성 보철물을 생성하는 조건임을 알 수 있다.
실험예 2 - 적층 각도
상술한 실시예에 따른 환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법에 따라 가철성 보철물을 제조하되, 3차원 레진 출력물의 출력 조건, 특히, 적층 각도(수평 적층 또는 수직 적층)에 따라 출력되는 최종 프로덕트의 상태를 비교하여 최적의 설정 데이터를 확인, 검증하는 비교 실험 2를 수행하였다.
즉, 적층 각도[수평 적층(0도) 또는 수직 적층(90도)]에 따라 다른 상태로 출력된 3차원 레진 출력물 각각에 대해 세척, 후처리 및 연마 작업을 수행하였으며, 생성된 가철성 보철물의 스캔 데이터와 3차원 디자인 데이터를 중첩, 비교하여 3차원 신뢰성을 판단하는 비교 실험을 다음과 같이 진행하였다.
도 12a를 참조하면, 수평 적층으로 출력된 의치상과 인공치의 예시적인 샘플의 이미지와 수직 적층으로 출력된 의치상과 인공치의 예시적인 샘플의 이미지를 확인할 수 있다. 각각 5개의 샘플(상부에서 차례대로 1, 2, 3, 4, 5)를 생성하여 하나의 그룹을 구성하였으며, 5개의 샘플의 평균값을 기준으로 해당 그룹의 3차원 신뢰성(정확도)을 판단하였다.
도 12b을 참조하면, 커스텀 덴쳐의 의치상 구개부에서 수평 적층 방향의 평균값은 332.7μm이고, 수직 적층 방향의 평균 값은 381μm인 것을 알 수 있다. 커스텀 덴쳐의 의치상 외면부에서 수평 적층 방향의 평균값은 238.5μm이고, 수직 적층 방향의 평균 값은 338.6μm인 것을 알 수 있다. 또한, 커스텀 덴쳐의 인공치 기저면에서 수평 적층 방향의 평균값은 238.6μm이고, 수직 적층 방향의 평균 값은 334.7μm인 것을 알 수 있다. 따라서, 수평 적층 방식으로 적층을 진행하는 것이 수직 적층 방식보다 더 우수한 품질의 가철성 보철물을 생성하는 조건임을 알 수 있다.
실험예 2 - UV 광원의 조사량
환자의 치료 부위에 대응하는 맞춤형 보철물 전치부 및 구치부 디자인을 3차원 출력할 시, UV 광원의 조사량을 달리 설정(60%, 80%, 100%)하여 3차원 레진 출력물을 생성하고, 이에 따른 가철성 보철물을 생성하고, 생성된 보철물과 3차원 디자인 데이터를 중첩, 비교하여 3차원 신뢰성(정확도, Trueness)을 판단하였다.
도 12a를 참조하면, UV 광원의 조사량(60%, 80%, 100%)에 따라 생성된 전치부 가철성 보철물과 구치부 가철성 보철물이 생성된 상태를 확인할 수 있다. 각각 5개의 샘플(상부에서 차례대로 1, 2, 3, 4, 5)를 생성하여 하나의 그룹을 구성하였으며, 5개의 샘플의 평균값을 기준으로 해당 그룹의 3차원 신뢰성(정확도)을 판단하였다.
도 12b을 참조하면, 전치부에서는 조사량 60% 그룹의 평균값은 60.1μm, 80% 그룹의 평균값은 58.8μm, 100% 그룹의 평균값은 50.8μm인 것을 알 수 있다. 또한, 구치부에서는 조사량 60% 그룹의 평균값은 39.8μm, 80% 그룹의 평균값은 35.9μm, 100% 그룹의 평균값은 33.6μm인 것을 알 수 있다. 상기 그룹들은 모두 미리 설정된 기준치 이내로 결과가 형성된 상태였으나, 3차원 프린팅 시 UV 광원의 조사량은 100%로 진행하는 것이 최적의 상태를 생성할 수 있는 가장 바람직한 조건임을 알 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (10)
- 환자의 구강을 3차원을 스캔하여 3차원 스캔 데이터를 생성하는 구강 스캐닝 단계;
상기 3차원 스캔 데이터에 기초하여 환자 맞춤형 가철성 보철물의 제작을 위한 3차원 디자인 데이터를 생성하는 3차원 디자인 단계로서, 상기 3차원 디자인 데이터는 의치상 3차원 디자인 모델과 인공치 3차원 디자인 모델을 포함하는, 3차원 디자인 단계;
상기 3차원 디자인 데이터를 슬라이싱 처리하여 복수의 슬라이싱 레이어를 생성하는 단계;
상기 복수의 슬라이싱 레이어를 3차원 프린팅 장비를 통해 3차원 출력하여 3차원 레진 출력물을 생성하는 3차원 프린팅 단계로서, 상기 3차원 레진 출력물은 상기 의치상 3차원 디자인 모델에 대응하는 의치상 3차원 출력물과 상기 인공치 3차원 디자인 모델에 대응하는 인공치 3차원 출력물을 포함하는, 3차원 프린팅 단계;
상기 출력된 의치상 3차원 출력물과 상기 출력된 인공치 3차원 출력물을 세척 및 후경화하는 후처리 단계;
상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 결합하여 가철성 보철물을 제작하는 결합 단계; 및
상기 결합된 가철성 보철물의 품질을 검증하는 품질 검증 단계를 포함하고,
상기 품질 검증 단계는,
실리콘 복제 측정법을 이용하여 환자의 작업모형과 상기 결합된 가철성 보철물 간의 적합성을 측정하는 2차원 생산 적합성 평가 단계;
상기 결합된 가철성 보철물의 스캔 데이터가 상기 3차원 디자인 데이터와 일치하는 지 여부를 판단하는 3차원 신뢰성 평가 단계;
상기 결합된 가철성 보철물을 복수 스캔하여 생성된 복수의 스캔 데이터 사이의 일치도를 평가하는 3차원 정밀성 평가 단계; 및
상기 2차원 생산 적합성 평가 단계의 평가 결과, 상기 3차원 신뢰성 평가 단계의 평가 결과 및 상기 3차원 정밀성 평가 단계의 평가 결과에 기초하여 상기 결합된 가철성 보철물의 품질을 판단하는 최종 평가 단계를 포함하는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 3차원 프린팅 장비는 UV 광원을 이용한 광경화성 3차원 프린팅 장비이며,
상기 복수의 슬라이싱 레이어는 상기 3차원 프린팅 장비의 동작 조건에 해당하는 설정 데이터를 포함하고,
상기 설정 데이터는 상기 UV 광원의 노출 시간, 상기 UV 광원이 노출되는 비율에 해당하는 광의 조사량, 상기 3차원 디자인 모델 대비 상기 3차원 레진 출력물의 크기를 정의한 출력 비율, 및 상기 슬라이싱 레이어의 적층 각도를 포함하는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제2 항에 있어서,
상기 3차원 프린팅 장비는 SLA(Stereo Lithography Apparatus) 방식인 것을 특징으로 하는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제2 항에 있어서,
상기 UV 광원의 노출 시간은 5.5초 내지 6초이고,
상기 UV 광원이 노출되는 비율은 100%이며,
상기 출력 비율은 100.5% 내지 103%이고,
상기 적층 각도는 0도 내지 75도인,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 가철성 보철물을 제작하는 결합 단계는,
상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물을 결합하는 단계;
상기 후처리된 의치상 3차원 출력물과 인공치 3차원 출력물의 결합 부위에 광경화성 레진을 도포하는 단계; 및
상기 결합 부위에 UV 광을 조사하여 상기 결합 부위를 경화시키는 단계를 포함하는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 삭제
- 제1 항에 있어서,
상기 최종 평가 단계에서 판단된 품질 상태가 미리 설정된 기준치를 충족하지 못한 경우, 상기 3차원 프린팅 단계가 다시 진행되는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 품질 검증 단계에서 판단된 상태가 미리 설정된 기준치를 충족하는 경우, 상기 생성된 가철성 보철물에 대한 상태 정보를 상기 환자에게 제공하는 단계를 더 포함하는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제8 항에 있어서,
상기 상태 정보는 상기 환자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션의 동작 환경을 통해 제공되는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
- 제1 항에 있어서,
상기 결합된 가철성 보철물의 품질을 검증하는 품질 검증 단계는,
상기 생성된 가철성 보철물을 연마하는 단계를 더 포함하는,
환자 맞춤형 가철성 보철물의 스마트 제조 방법.
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