KR20220049465A - 3-차원적인 치과용 구조물의 컬러 이미지들의 비교 - Google Patents

3-차원적인 치과용 구조물의 컬러 이미지들의 비교 Download PDF

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KR20220049465A
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루돌프 유셀
헨드릭 존
크리스티안 니에트리그
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이보클라 비바덴트 아게
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Abstract

본 발명은 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 방법에 관한 것으로서, 그러한 방법은 자연적인 치아의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 목표 데이터 세트를 획득하는 단계(S101); 디지털 치아 모델의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 실제 데이터 세트를 생성하기 위해서, 디지털 치아 모델(200)을 렌더링하는 단계(S102); 실제 데이터 세트로부터 제1 비교 값을 결정하는 단계(S104); 목표 데이터 세트로부터 제2 비교 값을 결정하는 단계(S105); 및 제1 및 제2 비교 값을 기초로 편차를 결정하는 단계(S106)를 포함한다.

Description

3-차원적인 치과용 구조물의 컬러 이미지들의 비교{COMPARISON OF COLOR IMAGES OF THREE-DIMENSIONAL DENTAL STRUCTURES}
본 발명은 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 방법, 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 컴퓨터 장치, 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
치과용 복원물의 실물 제조를 위해서, 인공적인 치과용 복원물의 외관 및 환자의 자연적인 치아의 편차를 정확하게 결정하는 것이 필요하다. 편차가 정확하게 결정할 때에만, 자연적인 치아의 외관에 매칭되는 방식으로 치과용 복원물을 조정 및 제조할 수 있다.
본 발명의 기술적 문제는 가상의 치아 구조물과 자연적인 치아 구조물의 이미지 사이의 편차에 대한 신뢰 가능한 값을 결정하는 것이다.
이러한 기술적 문제는 독립 청구항에 따른 청구-대상에 의해서 해결된다. 기술적으로 유리한 실시형태가 종속 청구항, 상세한 설명 및 도면의 대상이다.
제1 양태에 따라, 기술적 문제는 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 방법에 의해서 해결되고, 그러한 방법은 자연적인 치아의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 목표 데이터 세트를 획득하는 단계; 디지털 치아 모델의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 실제 데이터 세트를 생성하기 위해서, 디지털 치아 모델을 렌더링하는 단계; 실제 데이터 세트로부터 제1 비교 값을 결정하는 단계; 목표 데이터 세트로부터 제2 비교 값을 결정하는 단계; 및 제1 및 제2 비교 값을 기초로 편차를 결정하는 단계를 포함한다. 하나의 픽셀에서 또는 감소된 수의 픽셀에서 차이를 비교하는 것에 의해서, 렌더링이 그러한 픽셀로 제한될 수 있고, 결과적으로 상당한 속력 관련 이점을 초래한다. 비교 측정을 단순화하기 위해서, 동일한 관찰 각도를 가지는 자연적인 치아 및 디지털 치아 모델의 2-차원적인 이미지들이 도출될 수 있고, 비교 값은 2-차원적인 컬러 이미지의 중첩으로부터 결정된다.
방법의 기술적으로 유리한 실시형태에서, 동일 좌표계 내에서 실제 데이터 세트와의 겹침이 달성되도록 하는 방식으로 목표 데이터 세트가 스케일 조정되거나(scale), 동일 좌표계 내에서 목표 데이터 세트와의 겹침이 달성되게 하는 방식으로 실제 데이터 세트가 스케일 조정된다. 스케일 조정은 실제 데이터 세트 및/또는 목표 데이터 세트로부터의 형상을 기초로 수행될 수 있다. 이는, 예를 들어, 비교 값이 용이하고 신뢰 가능하게 결정될 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 편차는, 좌표계의 상이한 위치들에서의 여러 개의 제1 및 제2 비교 값을 기초로 결정된다. 이러한 목적을 위해서, 여러 개의 제1 및 제2 비교 값이 목표 데이터 세트 및 실제 데이터 세트의 좌표계의 각각의 위치에서 결정될 수 있다. 이는, 예를 들어, 결정된 편차의 정확도가 개선되는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 제1 및 제2 비교 값은 좌표계의 지역으로부터 얻어진다. 그러한 지역은 좌표계의 직사각형 또는 원형 지역일 수 있다. 이러한 방식으로, 표면의 미리 결정된 지역 내의 편차가 결정되고 정량화될 수 있다. 이는, 예를 들어, 특정 이미지 지점들이 조합되어 지역을 형성하고, 그에 따라 컬러 매칭 프로세스를 단순화하고 가속하는, 그리고 전체 지역에 걸쳐 편차에 대한 정확한 값이 결정될 수 있다는 기술적 장점을 갖는다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 제1 및 제2 비교 값은 좌표계 내의 그리드(grid) 또는 라인을 따라서 얻어진다. 이는, 예를 들어, 비교 값이 단지 몇 개의 단계로 전체 지역으로부터 결정될 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 편차는, 제1 및 제2 비교 값의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 기초로 결정된다. 이는, 예를 들어, 편차의 표준화되고 정확한 측정이 얻어지는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 목표 데이터 세트 및/또는 실제 데이터 세트의 이미지 노이즈가 필터에 의해서 감소된다. 이는, 예를 들어, 이미지 노이즈가 감소되고, 큰 지역들이 보다 양호하게 비교될 수 있는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 목표 데이터 세트 및/또는 실제 데이터 세트가 2-차원적인 이미지를 포함한다. 이는, 예를 들어, 편차가 적은 연산 노력으로 결정될 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 목표 데이터 세트 및/또는 실제 데이터 세트가 여러 개의 관찰 각도들로부터의 여러 개의 2-차원적인 이미지들을 포함한다. 이는, 예를 들어, 방법의 정확도가 높아지는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 편차는, 상이한 2-차원적인 이미지들 내의 여러 개의 제1 및 제2 비교 값을 기초로 결정된다. 이는, 예를 들어, 방법의 정확도가 더 개선되는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 목표 데이터 세트 및/또는 실제 데이터 세트가 3-차원적인 형상을 포함한다. 이는, 예를 들어, 편차가 전체 형상에 걸쳐 비교될 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 편차는, 3-차원적인 몰드의 표면 상의 동일 위치에서의 여러 개의 제1 및 제2 비교 값을 기초로 결정된다. 이는, 예를 들어, 편차가 전체 치아에 걸쳐 결정될 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 좌표계는 2-차원적인 또는 3-차원적인 좌표계이다. 이는, 예를 들어, 특히 적합한 좌표계가 이용되고, 목표 데이터 세트 및 실제 데이터 세트 내의 이미지 지점이 정확하게 참조될(referenced) 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
방법의 추가적인 기술적으로 유리한 실시형태에서, 목표 데이터 세트는 전자 카메라 또는 3D 스캐너에 의해서 캡쳐된다. 전자 카메라 또는 3D 스캐너는 목표 데이터 세트를 캡쳐하기 위한 센서를 형성한다. 이는, 예를 들어, 목표 데이터 세트가 단순하고 신속한 방식으로 얻어질 수 있다는 기술적 장점을 달성한다.
제2 양태에 따라, 기술적 문제는, 제1 양태에 따른 방법을 실행하는데 적합한, 자연적인 치아를 기초로 목표 데이터 세트를 획득하기 위한 센서를 포함하는, 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 컴퓨터 장치에 의해서 해결된다. 그에 의해서, 제1 양태에 따른 방법에 의한 것과 동일한 기술적 장점이 달성된다.
제3 양태에 따라, 기술적 과제는, 제2 양태에 따른 컴퓨터 장치가 제1 양태에 따른 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 의해서 해결된다. 그에 의해서, 제1 양태에 따른 방법에 의한 것과 동일한 기술적 장점이 달성된다.
본 발명의 실시형태의 예가 도면에 도시되어 있고 이하에서 더 구체적으로 설명된다.
도면은 이하를 도시한다:
도 1은 목표 데이터 세트와 실제 데이터 세트를 획득하는 것에 관한 개략도이다.
도 2는 다수의 각도로부터 목표 데이터 세트 및 실제 데이터 세트를 획득하는 것에 관한 개략도이다.
도 3은 목표 데이터 세트를 실제 데이터 세트에 대해서 스케일 조정하는 것에 관한 개략도이다.
도 4는 성공적으로 스케일 조정된 데이터 세트로부터 편차를 계산하기 위한 여러 가지 방법의 개략도이다.
도 5는 평면형 지역에 걸쳐 결정된 상이한 차이 값들의 도면이다.
도 6은 목표 데이터 세트와 실제 데이터 세트 사이의 컬러 차이이다.
도 7은 추가적인 목표 데이터 세트와 추가적인 실제 데이터 세트 사이의 컬러 차이이다.
도 8은 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 방법의 블록도이다.
도 1은 목표 데이터 세트(DS-S)와 실제 데이터 세트(DS-I)를 획득하는 것에 관한 개략도를 도시한다. 목표 데이터 세트(DS-S)는 자연적인 치아(100)의 형상 및 광학적 특성을 2 또는 3차원으로 나타낸다. 목표 데이터 세트(DS-S)는, 예를 들어, 환자의 치아(100)의 가시적인 지역을 캡쳐하는 전자적인 교정된 카메라(103)에 의해서 캡쳐된다. 목표 데이터 세트(DS-S) 내의 카메라의 이러한 정규화된 컬러 값은 이어서 목표/실제 비교를 위한 공통 기초를 형성한다. 카메라가 사용되는 경우에, RAW 포맷의 이미지가 바람직하고, 이를 통해서 직접적으로 측정된 센서의 값이 이용된다. 이어서, 이러한 포맷은 L*a*b* 컬러 공간으로 변환될 수 있다. 이어서, 목표 이미지가 목표 데이터 세트(DS-S)로부터 결정될 수 있고, 치과용 복원물의 외부 외관이 이에 적응될 수 있다.
실제 치아가 구강 내 스캐너에 의해서 캡쳐될 수 있다. 이러한 경우에, 컬러 정보가 목표 데이터 세트(DS-S) 내의 3-차원적인 형상과 함께 연계될 수 있다. 이어서, 치아의 목표 이미지가 3-차원적인 목표 데이터 세트(DS-S)로부터 도출될 수 있다. 그러나, 목표 데이터 세트(DS-S)는 또한 하나 이상의 이미지를 포함할 수 있다.
디지털 치아 모델(200)은, 한편으로, 설계 계획을 기초로 치과용 복원물의 외부 형상 및 내부 구조물을 재현한다. 치과용 복원물의 내부 구조물은, 접경되는, 상이한 복원물 재료들로 이루어진 여러 개의 층을 포함할 수 있다. 예를 들어, 치과용 복원물의 절연 연부(incisal edge) 및 치과용 복원물 내의 상아질 코어를 위한 공간적 영역이 형성될 수 있다. 또한, 시멘트 또는 접착제와 같은, 나머지 자연적인 치아 및 봉니 층(luting layer)의 조제품(preparation)이 또한 고려될 수 있다. 할당된 복원물 재료의 물리적인 광학적 매개변수가 알려져 있다.
디지털 치아 모델(200)의 전체 구조물은, 물리적-광학적 재료 특성을 다양한 공간적 지역, 층 또는 하위 체적에 할당하는 것을 포함하는, 렌더링/시뮬레이션 소프트웨어로 전달된다. 이로부터, 렌더링/시뮬레이션 소프트웨어는 이제 실제 데이터 세트(DS-I)를 생성하고, 그로부터 정규화된 컬러 및 반투명도 값(translucency value)을 갖는 실제 이미지가 도출될 수 있다. 따라서, 실제 데이터 세트(DS-I)는 계획된 치과용 복원물을 위한 디지털 치아 모델(200)의 형상 및 광학적 특성을 나타낸다. 그러나, 실제 데이터 세트(DS-I)는 또한 하나 이상의 이미지를 포함할 수 있다.
렌더링은 광 및 계획된 치과용 복원물(100) 및 사용되는 복원물 재료의 상호작용의 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 이용하여 수행된다. 개별적인 복원물 재료의 알려진 광학적 매개변수를 이용하여, 치과용 복원물(100)의 컴퓨터-지원 도면을 생성한다.
이를 위해서, 치과용 복원물(100)이 위에 배치되는 잔존 치아와 같은, 기존의 자연적인 치아 재료가 또한 고려될 수 있다. 렌더링 중에, 후속 치과용 복원물(100)의 광학적 인상이, 특정된 내부 구조 및 선택된 복원물 재료에 대해서 계산된다. 렌더링을 위해서, 적어도 3개의 파장의 가시광선 범위 내의 반사 값, 투과 값 및 흡수 값의 컴퓨터-지원 계산이 수행될 수 있다.
이어서, 목표 데이터 세트(DS-S) 및 실제 데이터 세트(DS-I)를 서로 비교하여, 계획된 치과용 복원물과 상응하는 자연적인 치아 사이의 편차를 결정한다.
도 2는 여러 각도로부터 목표 데이터 세트(DS-S) 및 실제 데이터 세트(DS-I)를 획득하는 것에 관한 개략도를 도시한다.
목표 데이터 세트(DS-S)는, 상이한 관찰 각도들로부터 인접 치아(100)의 전자 카메라(103)에 의해서 촬영된 컬러 이미지로부터 도출될 수 있다. 알려지지 않은 장치-특이적 이미지 데이터 프로세싱을 오류의 원인으로서 배제할 수 있도록, 알려진 스펙트럼 감도를 갖는 카메라(103)를 사용하는 것이 유리하다.
목표 데이터 세트(DS-S)의 획득을 위해서, 컬러 이미지의 조사 상황(illumination situation)을 정확하게 아는 것이 또한 유리하다. 이러한 목적을 위해서, 특유의 스펙트럼 및 특유의 광 방향을 갖는 단일 광원이 사용될 수 있다. 이는, 반사를 검출하기 위해서 거울 볼(mirror ball)을 이용하여 결정될 수 있다. 또한, 링 플래시(ring flash) 또는 통 플래시(tong flash)가 암실에서 이용될 수 있다.
예를 들어, 대략적으로 정규화된 컬러 값을 획득하기 위한 기준 표면(그레이 차트(gray chart))의 병렬 획득에 의해서 또는 규정된 광원(스펙트럼, 세기, 및 배열)의 이용에 의해서, 컬러 획득 시의 조명 조건이 알려진다. 기준 표면과 함께, 치아의 반투명도에 관한 정보가 또한 얻어질 수 있다.
카메라(103)의 사전 교정 및 기준의 이용이 또한, 컬러 획득 중에 거리를 계산하는데 있어서 유리할 수 있다.
컬러 이미지는 환자의 안면 또는 입의 방향으로 0°의 관찰 각도로 전방 관찰로 촬영될 수 있다. 또한, 컬러 이미지는 순측 치아 표면(labial tooth surface)의 직각에 대해서 -90°내지 +90°의 또는 순측 치아 표면의 직각에 대해서 -45°내지 +45°의 관찰 각도로부터 획득될 수 있다.
이상적으로, 실제 데이터 세트(DS-I)의 실제 이미지가, 목표 이미지가 또한 획득되었던 것과 동일한 관찰 각도 하에서, 디지털 치아 모델(200)로부터 도출된다. 실제 이미지 및 목표 이미지의 컬러 및 반투명도 값의 표준화된 비교를 수행할 수 있게 하기 위해서, 타당성 체크가 수행될 수 있도록 기준 표면 또는 기준 본체가 또한 렌더링될 수 있다.
이러한 경우에, 비교는, 캡쳐된 그리고 상이한 관찰 각도들로부터 도출된 2-차원적인 이미지들을 기초로 이루어진다. 더 많은 컬러 이미지가 상이한 관찰 각도들로부터 목표 이미지들로서 획득되고 각각의 실제 이미지와 비교되며, 목표/실제 비교의 프레임워크 내에서 편차의 더 정확한 결정이 이후에 이루어질 것이다.
도 3은 실제 데이터 세트(DS-I)에 대한 목표 데이터 세트(DS-S)의 스케일 조정에 관한 개략도를 도시한다. 이러한 경우에, 치아의 각각의 형상들이 상응하도록, 목표 데이터 세트(DS-S)의 이미지는 횡방향 및 길이방향으로 연신되거나 압축된다(스케일 조정된다). 이어서, 목표 데이터 세트(DS-S) 및 실제 데이터 세트(DS-I)가 공통 좌표계 내에 놓인다.
이어서, 위치가 좌표계로부터 선택되고, 목표 데이터 세트(DS-S) 및 실제 데이터 세트(DS-I)의 컬러 값들이 이러한 위치에서 결정된다. 이러한 경우에, L*a*b 컬러 공간 내에서 컬러 값(LI*aI*bI*)이 실제 데이터 세트에 대해서 얻어지고, 컬러 값(LS*aS*bS*)이 목표 데이터 세트에 대해서 얻어진다.
목표 데이터 세트(DS-S)와 실제 데이터 세트(DS-I) 사이의 유클리드 편차(ΔES,I)는, 컬러 값들(LI*aI*bI* 및 LS*aS*bS*)의 차이를 결정하는 것에 의해서 계산될 수 있다. 비교는 가장 작은 분해(resolution)로서 픽셀 레벨로 실시될 수 있다.
Figure pat00001
이어서, 이러한 방식으로 결정된 편차를 이용하여, 다층 치과용 복원물에 대한 최적화된 재료 할당을 결정할 수 있고, 그에 따라 매우 미적이고, 환자-특이적인 복원물을 계획하고 이어서 제조할 수 있다.
도 4는 성공적으로 스케일 조정된 데이터 세트(DS-I 및 DS-S)로부터 편차를 계산하기 위한 여러 가지 방법의 개략도를 도시한다.
제1 실시형태에서, 좌표계 내의 하나의 위치가 결정되고, 편차는 하나의 지점으로부터의 데이터 세트(DS-I 및 DS-S)의 2개의 컬러 값으로부터 계산된다. 이러한 계산은 추가적인 지점에 대해서 반복될 수 있다.
제2 실시형태에서, 편차는 하나 이상의 라인(203)을 따라서 결정된다. 이러한 목적을 위해서, 라인(203)을 따라 픽셀 레벨의 편차가 결정되고 총 값으로 합산된다. 이는 방법의 정확도를 높일 수 있다.
제3 실시형태에서, 편차는 여러 개의 수평 및 수직 라인들을 갖는 그리드(205)를 따라서 결정된다. 이러한 목적을 위해서, 수평 및 수직 라인(203)을 따라 픽셀 레벨의 편차가 결정되고 총 값으로 또한 합산된다. 이러한 방식으로, 상이한 방향들에서의 편차가 결정될 수 있고, 방법의 정확도가 다시 증가될 수 있다.
제4 실시형태에서, 특정 지역(207) 내의 편차가 얻어진다. 이러한 목적을 위해서, 특정 지역으로부터의 픽셀 레벨의 개별적인 편차가 하나의 값으로 더해진다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 치경부(tooth neck), 상아질 지역, 및 절연 연부에 대한 편차가 결정될 수 있다. 특히 관련된 지역이 전체적인 값에 대해서 더 큰 중요성을 갖도록, 개별적인 편차가 개별적으로 가중될 수 있다.
제5 실시형태에서, 편차는, 특정 컬러 체계에 할당될 수 있는 지역(209)으로부터 결정된다. 이러한 목적을 위해서, 특정 지역으로부터의 픽셀 레벨의 개별적인 편차가 하나의 값으로 더해진다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 편차가 개별적인 컬러 지역에 대해서 결정될 수 있다. 이러한 경우에, 또한, 특히 관련된 지역이 전체적인 값에 대해서 더 큰 중요성을 갖도록, 개별적인 편차가 개별적으로 가중될 수 있다.
도 5는, 2-차원적인 지역에 걸쳐 픽셀 레벨로 결정된, 목표 데이터 세트(DS-S)와 실제 데이터 세트(DS-I) 사이의 상이한 차이 값들의 도면을 도시한다. 차이는 L*a*b* 공간 내의 개별적인 컬러 값들의 각각에서 발생되고, 이로부터 총 편차가 계산될 수 있다.
도 6 및 도 7은 상이한 목표 데이터 세트들(DS-S)과 실제 데이터 세트들(DS-I) 사이의 컬러 차이를 도시한다. 가장 밝은 그리고 가장 어두운 컬러들 및 상응하는 LAB 값들과 같은, 희망 컬러 분포 및 한계 값이 목표 데이터 세트로부터 결정될 수 있다. 이는, 디지털 치아 모델 또는 디지털 복원물의 상이한 체적 지역들에 대한 초기 재료 할당이 이러한 것으로부터 할당될 수 있고 제1 목표 이미지가 도출된다는 장점을 갖는다.
이미지 내의 편차 값들의 분포로부터, 치아 모델(200)의 내부 아키텍처 및/또는 상이한 공간적 지역들에 대한 재료 할당의 3-차원적인 변경이 결정될 수 있다.
도 8은 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 방법의 블록도를 도시한다. 단계(S101)에서, 목표 데이터 세트(DS-S)가 획득되고, 이는 자연적인 치아의 형상 및 광학적 특성을 나타낸다. 단계(S102)에서, 디지털 치아 모델(200)의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 실제 데이터 세트(DS-I)를 생성하기 위해서, 초기 디지털 치아 모델(200)이 렌더링된다. 단계(S103)에서, 실제 데이터 세트(DS-I) 및/또는 목표 데이터 세트(DS-S)가 각각의 형상을 기초로 공통 좌표계에 대해서 스케일 조정된다. 단계(S104)에서, 제1 비교 값이, 좌표계의 위치에서 스케일 조정된 실제 데이터 세트(DS-I)로부터 결정된다. 단계(S105)에서, 제2 비교 값이, 좌표계의 동일 위치에서 스케일 조정된 목표 데이터 세트(DS-S)로부터 결정된다. 그 후에, 단계(S106)에서, 편차가 제1 및 제2 비교 값을 기초로 결정된다.
그러나, 제1 및 제2 비교 값을 얻기 위해서, 실제 데이터 세트(DS-I) 및/또는 목표 데이터 세트(DS-S)가 또한 중첩되거나 다른 방식으로 평가될 수 있다. 해당 지점에서의 컬러 값과 같은, 제1 비교 값이 실제 데이터 세트(DS-I) 및 목표 데이터 세트(DS-S)의 중첩부 내의 공통 위치에서 얻어질 수 있다. 제2 비교 값은 또한 실제 데이터 세트(DS-I) 및 목표 데이터 세트(DS-S)의 겹침부 내의 공통 위치에서 결정될 수 있다.
동일 좌표계가, 실제 데이터 세트(DS-I)를 기초로 하는 실제 이미지 및 목표 데이터 세트(DS-S)를 기초로 하는 목표 이미지 상에서 중첩된다.
치아의 실제 이미지를 스케일 조정하여, 렌더링의 실제 이미지와 매칭시킬 수 있다.
이러한 프로세스에서, 치아의 목표 이미지를 스케일 조정하여 렌더링의 실제 이미지를 매칭시킬 수 있고, 그에 따라 최대 중첩 및 매칭을 달성할 수 있다. LAB 값들이 공통 이미지 좌표로부터의 이미지 지점들로부터 비교되고, 편차(ΔES,I)가 결정된다.
목표 이미지 및 실제 이미지의 중심 또는 면적 중심으로부터의 측정된 값을 또한 제1 및 제2 비교 값으로 이용할 수 있다. 이러한 경우에, 공통 좌표계에 대한 스케일 조정은 필요하지 않을 수 있다. 또한, 실제 데이터 세트(DS-I) 및 목표 데이터 세트(DS-S)로부터의 최대 값 또는 최소 값을 제1 및 제2 비교 값으로 이용할 수 있다.
유사한 컬러 범위에 걸쳐 연장되는, 지점, 측정 라인, 그리드, 측정 필드(타일(tile), 지역, 예를 들어 치경부, 상아질, 절연 연부, 또는 컬러 구역이 비교를 위해서 사용될 수 있다. 가장 작은 유닛 그리고 그에 따라 가장 정확한 절차는 픽셀 레벨에서의 비교이다.
그 후에, 치과용 복원물이, 목표 데이터 세트로부터의 미리 결정된 편차보다 작은 실제 데이터 세트를 기초로 제조될 수 있다. 이러한 목적을 위해서, 상이한 복원물 재료로 치과용 복원물(100)을 프린트하는, 3D 프린터와 같은, 제조 장치가 이용될 수 있다. 그러나, 일반적으로, 다른 복원물 재료로 치과용 복원물을 생산할 수 있는 다른 제조 장치가 또한 이용될 수 있다.
그러한 방법은, 계산 단계를 수행하기 위해서 그리고 이어서 제조 장치를 이용하여 치과용 복원물(100)을 제조하기 위해서, 컴퓨터 장치를 이용할 수 있다. 컴퓨터 장치는 또한 목표 데이터 세트를 획득하기 위한 센서를 포함할 수 있다. 이러한 목적을 위해서, 컴퓨터 장치는, 컴퓨터 장치가 요구되는 절차적 단계를 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 실행한다. 컴퓨터 장치는 프로세서 및 디지털 메모리를 포함하고, 디지털 메모리에는 데이터 세트, 및 방법 단계를 실행하고 제조 장치를 적절히 제어하는 컴퓨터 프로그램이 저장된다.
그러한 방법에 의해서, 실제의 그리고 가상의 3-차원적인 구조물의 반투명도 값을 포함하는 (2-차원적인) 컬러 이미지들을 중첩시키는 것에 의해서 양 구조물들을 비교함으로써, 실제의 3-차원적인 치과용 구조물과 가상의 3-차원적인 치과용 구조물의 컬러 외관의 컬러 정합(color registration)이 수행될 수 있다.
본 발명의 개별적인 실시형태와 관련하여 설명되고 도시된 모든 특징은, 본 발명의 청구 대상에서 상이한 조합들로 제공되어 그 유리한 효과를 동시에 실현할 수 있다.
모든 방법 단계가, 각각의 방법 단계를 실행하기에 적합한 장치에 의해서 실시될 수 있다. 관련 특징에 의해서 실행되는 모든 기능이 프로세스의 방법 단계일 수 있다.
본 발명의 보호 범위는 청구항에 의해서 주어지고, 상세한 설명에서 설명되거나 도면에 도시된 특징에 의해서 제한되지 않는다.
100 치아
103 카메라
200 치아 모델
203 라인
205 그리드
207 지역
209 지역
DS-I 실제 데이터 세트
DS-S 목표 데이터 세트

Claims (15)

  1. 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 방법이며:
    - 자연적인 치아(100)의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 목표 데이터 세트(DS-S)를 획득하는 단계(S101);
    - 디지털 치아 모델(200)의 형상 및 광학적 특성을 나타내는 실제 데이터 세트(DS-I)를 생성하기 위해서, 디지털 치아 모델(200)을 렌더링하는 단계(S102);
    - 상기 실제 데이터 세트(DS-I)로부터 제1 비교 값을 결정하는 단계(S104);
    - 상기 목표 데이터 세트(DS-S)로부터 제2 비교 값을 결정하는 단계(S105); 및
    - 제1 및 제2 비교 값을 기초로 편차(ΔES,I)를 결정하는 단계(S106)를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    동일 좌표계 내에서 상기 실제 데이터 세트(DS-I)와의 겹침이 달성되도록 상기 목표 데이터 세트(DS-S)가 스케일 조정되거나, 동일 좌표계 내에서 상기 목표 데이터 세트(DS-I)와의 겹침이 달성되도록 상기 실제 데이터 세트(DS-I)가 스케일 조정되는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    제1 및 제2 비교 값이 상기 좌표계의 영역으로부터 얻어지는, 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    제1 및 제2 비교 값이 상기 좌표계 내의 그리드 또는 라인을 따라서 얻어지는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 편차(ΔES,I)가 제1 및 제2 비교 값의 유클리드 거리를 기초로 결정되는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 목표 데이터 세트(DS-S) 및/또는 상기 실제 데이터 세트(DS-I)의 이미지 노이즈가 필터에 의해서 감소되는, 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 목표 데이터 세트(DS-S) 및/또는 상기 실제 데이터 세트(DS-I)가 2-차원적인 이미지를 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 목표 데이터 세트(DS-S) 및/또는 상기 실제 데이터 세트(DS-I)가, 여러 개의 관찰 각도들로부터의 여러 개의 2-차원적인 이미지를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 편차(ΔES,I)가, 상이한 2-차원적인 이미지들 내의 복수의 제1 및 제2 비교 값을 기초로 결정되는, 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 목표 데이터 세트(DS-S) 및/또는 상기 실제 데이터 세트(DS-I)가 3-차원적인 형상을 포함하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 편차(ΔES,I)가, 3-차원적인 형상의 표면 상의 동일한 각각의 지점에서의 복수의 제1 및 제2 비교 값을 기초로 결정되는, 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 좌표계가 2-차원적인 또는 3-차원적인 좌표계인, 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 목표 데이터 세트가 전자 카메라 및/또는 3D 스캐너에 의해서 획득되는, 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기에 적합한, 자연적인 치아를 기초로 목표 데이터 세트를 획득하기 위한 센서를 포함하는, 3-차원적인 치과용 구조물들을 비교하기 위한 컴퓨터 장치.
  15. 제14항의 컴퓨터 장치가 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램.
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