KR20220056760A - 구강 이미지 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법 - Google Patents

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Abstract

개시된 실시예들은 구강 이미지 처리 방법 및 구강 이미지 처리 장치에 관한 것으로, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은, 하나 이상의 치아들을 포함하는 대상체를 스캔하여, 구강 이미지를 획득하는 단계, 구강 이미지에서 제1 치아 이미지를 생성하는 단계, 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 치아들의 뿌리를 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하는 단계, 및 제2 치아 이미지를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

구강 이미지 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법{An intraoral image processing apparatus, and an intraoral image processing method}
개시된 실시예는 구강 이미지 처리 장치 및 구강 이미지 처리 방법에 관한 것으로, 구체적으로 치아의 뿌리(치근)를 포함하는 구강 이미지를 생성하는 구강 이미지의 처리 장치 및 처리 방법에 관한 것이다.
최근에는 환자의 구강 정보를 획득하기 위한 방법으로, 환자의 구강에 구강 스캐너를 삽입하여 구강 내의 이미지를 획득하는 방법이 이용되고 있다. 구강 스캐너를 이용하여 환자의 구강을 스캔함으로써 환자의 치아, 잇몸, 턱뼈 등의 대상체에 대한 3차원 데이터가 획득될 수 있으며, 획득된 3차원 데이터는, 치아의 치료나 교정 등에 이용된다.
구강 스캐너는 3차원 표면 데이터를 획득하는 것으로, 치아의 뿌리(치근) 영역의 데이터까지는 획득할 수 없다. 따라서, 구강 이미지에서 치아 영역과 치은 영역을 분리하면, 치아의 뿌리가 없는 치아 이미지가 획득되게 된다. 치아의 뿌리가 없는 치아 이미지에 기초하여, 치아 이동이나 교정 시뮬레이션을 수행하는 경우, 부자연스러운 시뮬레이션이 제공될 수 있다는 문제점이 있다.
개시된 실시예는, 치아의 뿌리 영역에 대한 데이터를 생성함으로써, 치아의 머리(치관)영역뿐만 아니라 치아의 뿌리(치근) 영역을 포함하는 구강 이미지를 생성할 수 있는 구강 이미지의 처리 장치 및 구강 이미지의 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은, 하나 이상의 치아들을 포함하는 대상체를 스캔하여, 구강 이미지를 획득하는 단계, 상기 구강 이미지에서 제1 치아 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치아들의 뿌리를 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 제2 치아 이미지를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 치아 이미지를 생성하는 단계는, 상기 구강 이미지에서, 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 치아 이미지를 생성하는 단계는, 상기 치아 영역에 포함된 상기 치아들을 세그멘테이션하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제2 치아 이미지를 생성하는 단계는, 상기 제1 치아 이미지를 상기 치아 모델 데이터에 정렬(align)시키는 단계, 및 상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터를 합성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 치아 이미지를 상기 치아 모델 데이터에 정렬시키는 단계는, 상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아들의 형상 정보와 상기 치아 모델 데이터에 포함된 치아들의 형상 정보에 기초하여, 상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아들을 상기 치아 모델 데이터에 포함되는 치아들에 정렬시키는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터를 합성하는 단계는, 합성 검사를 수행하여, 합성 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 합성 검사는 최근접 이웃탐색 검사 또는 광선 교차 검사일 수 있다.
일 실시예에 따른 합성 검사가 최근접 이웃탐색 검사인 경우, 합성 이미지를 생성하는 단계는, 상기 치아 모델 데이터의 임의의 정점으로부터 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지의 정점을 찾고, 상기 치아 모델 데이터의 정점과 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지의 정점 사이의 거리가 임계 거리 이하이면, 제1 치아 이미지의 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하고, 상기 치아 모델 데이터의 정점과 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지의 정점 사이의 거리가 임계 거리 초과이면, 상기 치아 모델 데이터의 임의의 정점을 합성 이미지의 데이터로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 합성 검사가 광선 교차 검사인 경우, 상기 합성 이미지를 생성하는 단계는, 상기 치아 모델 데이터에 포함되는 복수의 정점들 중 제1 정점에서 생성된, 상기 제1 정점의 법선 벡터와 평행한 방향을 가지는 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지에 교차하는 지 여부를 테스트하여, 상기 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지와 교차하는 경우, 상기 교차하는 지점의 제1 치아 이미지의 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하고, 상기 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지와 교차하지 않는 경우, 상기 제1 정점 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은, 상기 합성 이미지에 포함되는, 상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터의 경계 영역에서, 상기 제1 치아 이미지의 일부 및 상기 치아 모델 데이터의 일부 중 적어도 하나를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은, 상기 합성 이미지에 포함되는, 상기 치아 모델 데이터를 스케일링(scaling)하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은, 상기 합성 이미지에 포함되는 갭(gap) 영역에 대한 표면 블렌딩을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제2 치아 이미지는 상기 하나 이상의 치아들의 치관 영역과 치근 영역을 포함하며, 상기 제2 치아 이미지를 생성하는 단계는, 상기 스캔된 구강 데이터에 기초하여, 상기 치관 영역에 대한 이미지를 생성하고, 상기 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치근 영역에 대한 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치는, 디스플레이, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 하나 이상의 치아들을 포함하는 대상체를 스캔하여, 구강 이미지를 획득하고, 상기 구강 이미지에서, 제1 치아 이미지를 생성하며, 상기 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치아들의 뿌리를 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하고, 상기 제2 치아 이미지를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법은, 구강 이미지에서 치아들을 세그멘테이션하여 치아 이미지를 생성하는 경우, 치아들의 뿌리를 포함하는 치아 이미지를 생성할 수 있다. 이에 따라, 자연스러운 치아 이미지 또는 치아 이미지에 기반한 시뮬레이션을 제공할 수 있다.
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 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 제1 치아 이미지가 생성되는 동작을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 3 내지 8은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 치아의 뿌리 영역을 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하는 동작을 설명하기 위해 참조되는 도면들이다.
도 9은 일 실시예에 따른 제2 치아 이미지가 표시되는 인터페이스 화면을 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
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, 2차원 데이터)가 될 수 있다. 또는, 로우 데이터는 테이블 스캐너를 이용하여, 석고 모델 등을 스캔할 때, 테이블 스캐너에 포함되는 적어도 하나의 이미지 센서에서 획득되는 데이터가 될 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
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), 석고 모델, 임프레션 모델 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 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템은 구강 스캐너(10) 및 구강 이미지 처리 장치(100)를 포함한다.
일 실시예에 따른 구강 스캐너(10)는 구강 내의 이미지를 획득하기 위한 의료 장치이다. 구체적으로, 구강 스캐너(10)는 구강 내에 삽입되어 비 접촉식으로 치아를 스캐닝함으로써, 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강에 대한 이미지를 획득하기 위한 장치가 될 수 있다.
또한, 구강 스캐너(10)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(10)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(10)에서 획득된 이미지 데이터는 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되는 구강 이미지 처리 장치(100)로 전송될 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 스캐너(10)와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되며, 구강 스캐너(10)로부터 구강을 스캔하여 획득된 이차원 이미지를 수신하고, 수신된 이차원 이미지에 근거하여 구강 이미지를 생성, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있는 모든 전자 장치가 될 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 스캐너(10)에서 수신된 이차원 이미지 데이터에 근거하여, 이차원 이미지 데이터를 처리하여 정보를 생성하거나, 이차원 이미지 데이터를 처리하여 구강 이미지를 생성할 수 있다. 또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 생성된 정보 및 구강 이미지를 디스플레이(130)를 통하여 디스플레이 할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등의 컴퓨팅 장치가 될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 이미지를 처리하기 위한 서버(또는 서버 장치) 등의 형태로 존재할 수도 있을 것이다.
또한, 구강 스캐너(10)는 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터(raw data)를 그대로 구강 이미지 처리 장치(100)로 전송할 수 있다. 이 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)는 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강을 3차원적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 수신한 로우 데이터에 기초하여, 대상체의 표면의 형상을 3차원적으로 나타내는 3차원 데이터(예를 들어, 표면 데이터)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 3차원 표면 데이터는 메쉬(mesh) 데이터 형태일 수 있다. 예를 들어, 메쉬 데이터는 복수의 폴리곤(페이스)이 조합된 형태이며, 폴리곤은 복수의 정점들에 의해 형성되는 다각형을 의미한다. 이때, 폴리곤은 삼각형, 사각형 등의 다각형일 수 있으며, 폴리곤의 형태에 따라, 메쉬 데이터는 삼각형 메쉬, 사각형 메쉬 또는 폴리곤 메쉬로 나타날 수 있다.
일 실시예에 따른'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 이미지 처리 장치(100)는 생성된 구강 이미지를 분석, 처리, 디스플레이 및/또는 외부 장치로 전송할 수 있다.
또 다른 예로, 구강 스캐너(10)는 구강 스캔을 통하여 로우 데이터(raw data)를 획득하고, 획득된 로우 데이터를 가공하여 대상체인 구강에 대응되는 이미지를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 이미지를 구강 이미지 처리 장치(100)로 전송할 수 있다. 이 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)는 수신된 이미지를 분석, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있다.
개시된 실시예에서, 구강 이미지 처리 장치(100)는 하나 이상의 치아를 포함하는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 생성 및 디스플레이할 수 있는 전자 장치로, 이하에서 상세히 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 제1 치아 이미지가 생성되는 동작을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 설명한 구강 스캐너(10)를 이용하여, 적어도 하나의 치아를 스캔함으로써, 3차원 구강 데이터가 획득될 수 있다. 이때, 치아뿐만 아니라, 치아에 인접한 치은도 함께 스캔될 수 있다.
일 실시예에 따른 3차원 구강 데이터는 메쉬 데이터일 수 있으며, 대상체의 표면 정보를 나타내는 데이터(3차원 표면 데이터)일 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 획득한 3차원 구강 데이터에 기초하여, 구강 이미지(210)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 도 2에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스 화면을 통하여, 구강 이미지(210)를 시각적으로 출력할 수 있다. 사용자 인터페이스 화면은 도 1의 디스플레이(130)의 화면일 수 있다. 사용자 인터페이스 화면은 사용자(예를 들어, 치과 의사 등)가 구강 스캐너(10)에서 치아를 스캔하여 획득한 데이터를 이용할 수 있도록 하기 위한 적어도 하나의 메뉴들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 이미지(210)에서 치아 영역과 치은 영역을 자동으로 또는 수동으로 세그멘테이션하여 제1 치아 이미지(230)를 생성할 수 있다. 구강 이미지(210)의 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션한다는 것은 구강 이미지에 포함된 치아들을 치은 영역과 분리하는 것을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른, 구강 이미지 처리 장치(100)는 사용자의 입력 없이 인공지능(AI)을 이용하여 상기 구강 이미지(210)에서 치아 영역과 치은 영역으로 세그멘테이션할 수 있다.
다른 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 사용자 입력에 기초하여, 세그멘테이션을 수행할 수 있다. 구체적으로, 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 이미지(210)와 함께, 구강 이미지에 대한 편집 또는 변경을 위한 메뉴들을 사용자 인터페이스 화면에 디스플레이할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 표시된 적어도 하나의 메뉴들 중 세그멘테이션 메뉴(220)를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 구강 이미지(210)의 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션할 수 있다.
또한, 상기 제1 치아 이미지(230)를 생성하기 위한 세그멘테이션은 치아 영역과 치은 영역을 분리한 후, 치아 영역에 포함된 치아들을 개별 치아로 분리하는 것을 의미할 수도 있다.
상기 사용자의 입력에 따른 세그멘테이션은 치아 영역과 치은 영역의 곡률 분포 및/또는 치아 영역에 포함된 치아들의 곡률 분포에 따라 개별 치아로 세그멘테이션을 수행할 수 있다.
또한, 상기 구강 이미지 처리 장치(100)는 사용자가 구강 이미지에 포함된 치아들 중 일부 치아들(240)을 선택하는 입력에 기초하여, 선택된 일부 치아들(240)에 대해서만 세그멘테이션을 수행할 수도 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)를 사용자 인터페이스 화면을 통하여 시각적으로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 스캐너(10)는 대상체의 표면을 스캔함으로써, 대상체에 대한 데이터를 획득하는 것으로, 치은에 의해 덮여 있는 치아의 뿌리(치근) 영역에 대한 데이터는 획득할 수 없다. 이에 따라, 구강 이미지로부터 치아를 세그멘테이션하면, 세그멘테이션된 치아는, 치아 뿌리 영역이 없는 치아(open tooth)로, 상기 치아 뿌리 영역이 없는 이미지에 기초하여 치아 이동이나 교정 시뮬레이션을 수행하는 경우, 부자연스러운 시뮬레이션이 제공될 수 있다는 문제점이 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 자연스러운 치아 이미지 또는 시뮬레이션을 제공하기 위해, 치아의 뿌리 영역을 포함하는 치아 이미지(이하, 제2 치아 이미지)를 생성할 수 있다.
도 3 내지 8은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 치아의 뿌리 영역을 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하는 동작을 설명하기 위해 참조되는 도면들이다.
도 3은 도 2의 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터를 정렬(얼라인)시키는 동작을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 도 2의 제1 치아 이미지(230)를 치아 모델 데이터(310)에 정렬시킬 수 있다. 치아 모델 데이터(310)는 치아들이 이상적인 형상을 가지고 또한 치아들이 이상적인 위치에 배열된 템플릿 모델 데이터이다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 복수의 치아 모델 데이터를 메모리에 저장할 수 있으며, 복수의 치아 모델 데이터 중 제1 치아 이미지(230)에 유사한 치아 모델 데이터를 결정할 수 있다. 이때, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)에 포함되는 치아들의 형상 정보와 복수의 치아 모델 데이터에 포함되는 치아들의 형상 정보에 기초하여, 제1 치아 이미지(230)와 가장 유사한 치아 모델 데이터를 결정할 수 있다. 또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)에 포함되는 악궁의 형태 정보, 치아들의 크기 정보 등과 복수의 치아 모델 데이터에 포함되는 악궁의 형태 정보, 치아들의 크기 정보 등에 기초하여, 제1 치아 이미지(230)와 가장 유사한 치아 모델 데이터를 결정할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)에 포함되는 악궁의 형태 정보, 치아들의 형상 정보, 치아들의 크기 정보 등과 치아 모델 데이터(310)에 포함되는 악궁의 형태 정보, 치아들의 형상 정보, 치아들의 크기 정보 등에 기초하여, 제1 치아 이미지(230)를 치아 모델 데이터(310)에 정렬시킬 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)가 제1 치아 이미지(230)를 치아 모델 데이터(310)에 정렬시킬 때, 다양한 얼라인(align) 알고리즘을 이용할 수 있으며, 예를 들어, 알려진 Iterative closest point (ICP)와 같은 알고리즘을 이용할 수 있다. ICP는 두 개의 포인트 클라우드 사이를 최소화하기 위한 알고리즘으로서, 서로 다른 스캔 데이터로부터 2D 또는 3D 표면을 재구성하는데 이용되는 알고리즘이다. ICP 알고리즘은 레퍼런스라고 불리우는 포인트 클라우드를 고정시키고, 소스라고 불리우는 포인트 클라우드를 레퍼런스에 가장 잘 매칭되도록 변형시킨다. ICP 알고리즘은 소오스로부터 레퍼런스까지의 거리를 나타내는 에러 메트릭(error metric)을 최소화하는데 필요한 변형 (이동(translation)과 회전(rotation)의 결합)을 반복적으로 수정함으로써, 3차원 모델을 정렬할 수 있다. 얼라인 알고리즘은 ICP 이외에도 다양한 알고리즘이 이용될 수 있으며, 예를 들어, Kabsch algorithm이 이용될 수도 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)가 제1 치아 이미지(230)를 치아 모델 데이터(310)에 정렬시킬 때, Iterative closest point (ICP) 알고리즘을 이용하는 경우, 제1 치아 이미지(230)에 대응하는 포인트 클라우드가 레퍼런스가 되고, 치아 모델 데이터(310)에 대응하는 포인트 클라우드가 소스가 될 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)가 치아 모델 데이터(310)에 정렬되면, 합성 검사를 수행함으로써, 제1 치아 이미지(230)와 치아 모델 데이터(310)를 합성할 수 있다.
상기, 합성 검사는 최근접 이웃탐색 검사(Nearest neighboring test) 또는 광선 교차(Ray intersection test) 검사일 수 있다.
예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 최근접 이웃탐색 검사를 수행하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 최근접 이웃탐색 검사는 치아 모델 데이터(310)의 임의의 정점으로부터 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지(230)의 정점을 찾고, 상기 치아 모델 데이터(310)의 정점과 가장 가까운 제1 치아 이미지(230)의 정점 사이의 거리를 검사하는 것을 의미한다. 상기 거리가 특정 임계 거리 이하면 치아 모델 데이터(310)의 정점을 삭제하고, 상기 거리가 특정 임계 거리를 초과하면 치아 모델 데이터(310)를 이용함으로써, 합성 이미지(430)를 생성할 수 있다.
상기 특정 임계 거리는 1mm 이상 3mm 이하(예를 들어, 2mm)일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 다양한 범위를 가질 수 있다.
상기 최근접 이웃탐색 검사는 K-d tree, Octree 및 R-tree 중 선택되는 1종 이상일 수 있으나, 이에 제한하지 않는다.
또한, 상기 최근접 이웃탐색 검사는 공간 검색 알고리즘(spatial search algorithms)을 활용하여 공간을 분해(decomposition)한 후 빠르게 수행할 수 있으나, 이에 제한하지 않고 다양한 알고리즘을 활용할 수 있다.
이하에서는, 도 4를 참조하여 광선 교차 검사를 수행하여 제1 치아 이미지(230)와 치아 모델 데이터(310)를 합성하는 동작에 대해서 자세히 설명한다.
예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 광선 교차 검사를 수행하여, 제1 치아 이미지(230)와 치아 모델 데이터(310)가 오버랩되는 영역에서, 치아 모델 데이터(310)를 삭제함으로써, 합성 이미지를 생성할 수 있다. 도 4를 참조하면, 광선 교차 검사는 치아 모델 데이터(310)에 포함되는 복수의 정점들 상에서, 상기 정점의 법선 벡터와 평행한 가상의 광선을 양 방향으로 일정 거리만큼 생성하여 제1 치아 이미지(230)의 데이터와 교차하는지 여부를 검사하는 것을 의미한다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 광선 교차 검사 결과에 기초하여, 합성 이미지를 생성할 수 있다.
이때, 일정 거리는 양 방향으로 1mm 이상 3mm 이하(예를 들어, 2mm)일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 다양한 범위를 가질 수 있다. 또한, 가상의 광선이 생성되는 위치에 따라, 일정 거리가 결정될 수 있다. 도 4에는 치아 모델 데이터(310)가 제1 치아 이미지(230)보다 안쪽에 위치하는 경우를 도시하였으나, 일 실시예에 따른 치아 모델 데이터는 제1 치아 이미지보다 바깥쪽에 위치할 수도 있으며, 안쪽에 위치할 수도 있기 때문에, 구강 이미지 처리 장치(100)는 가상의 광선을 양 방향으로 생성하여, 광선 교차 검사를 수행할 수 있다.
예를 들어, 치아 모델 데이터(310)에 포함되는 복수의 정점들 중 제1 정점(410)에서, 제1 정점(410)의 법선 벡터와 평행한 방향으로 생성되는 가상의 광선(415)이 제1 치아 이미지(230)의 데이터와 교차하는 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)는 교차하는 지점(412)의 제1 치아 이미지(230) 데이터를 합성 이미지(430)의 데이터로 결정할 수 있다.
반면에, 치아 모델 데이터(310)에 포함되는 복수의 정점들 중 제2 정점(420)에서, 제2 정점(420)의 법선 벡터와 평행한 방향으로 생성되는 가상의 광선(425)이 제1 치아 이미지(230)의 데이터와 교차하지 않는 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제2 정점(420)의 데이터를 합성 이미지(430)의 데이터로 결정할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 치아 모델 데이터에 포함되는 복수의 정점들에 대해서 상기에서 설명한 방식으로 광선 교차 검사를 수행하여, 상기 정점들과 제1 치아 이미지(230)가 교차할 경우 치아 모델 데이터(310)의 정점 및 이의 인접 페이스를 삭제하고, 교차하지 않을 경우 치아 모델 데이터(310)를 이용함으로써, 합성 이미지(430)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인접 페이스는 가상의 광선이 생성되는 정점을 공유하는 하나 이상의 페이스들을 포함할 수 있다.
합성 이미지(430)의 제1 영역(431)은 제1 치아 이미지로부터 획득된 데이터를 나타내며, 제2 영역(432)은 치아 모델 데이터(310)로부터 획득된 데이터를 나타낸다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)가 치아 영역과 치은 영역으로만 세그멘테이션된 제1 치아 이미지(230)를 이용하여 광선 교차 검사를 수행하는 경우, 제1 치아 모델 데이터(310)에 포함되는 제1 치아의 뿌리 부분에서 양 방향으로 생성된 가상의 광선은, 제1 치아와 인접한 제2 치아에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지(230)에 포함된 제2 치아에 대한 데이터)와 교차할 수 있다. 이러한 경우, 제1 치아 모델 데이터(310)에 포함되는 제1 치아의 뿌리 부분에 대한 데이터를 삭제할 수 있다는 문제점이 있다. 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 상기의 문제점을 방지하기 위해, 일정 거리를 가지는 가상의 광선을 생성하며, 이에 따라, 제1 치아의 뿌리 부분에서 생성된 가상의 광선은 제1 치아와 인접한 제2 치아에 대한 스캔 데이터와 교차하지 않게 된다.
또한, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)에 포함되는 치아들이 개별 치아들로 세그멘테이션하고, 개별 치아들 각각을 치아 모델 데이터에 포함되는 치아들 각각에 정렬할 수 있다. 이러한 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)는 개별 치아들 각각에 대해 순차적으로 광선 교차 검사를 수행할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 치아들 중 제1 치아에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지)와 치아 모델 데이터에 대해 광선 교차 검사를 수행하고, 제2 치아에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지)와 치아 모델 데이터에 대해 광선 교차 검사를 수행할 수 있다. 이와 같이, 치아들 각각에 대해 개별적으로 광선 교차 검사를 수행하면, 제1 치아의 뿌리 부분에서 생성된 가상의 광선이 제2 치아에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지)와 교차함으로 인해, 제1 치아의 뿌리 부분에 대한 치아 모델 데이터가 삭제되는 문제점이 발생하지 않는다.
한편, 도 5를 참조하면, 합성 이미지(430)는 제1 치아 이미지 데이터와 치아 모델 데이터의 경계 영역(510)을 포함할 수 있으며, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지 데이터와 치아 모델 데이터의 매끄러운 표면 블렌딩을 위해 경계 수축(shrink boundary)을 수행할 수 있다. 경계 수축은, 합성 이미지(430)의 경계 영역(510)에 위치한 제1 치아 이미지의 데이터의 일부 또는 치아 모델 데이터의 일부 중 적어도 하나의 데이터의 메쉬 형상을 삭제(수축)하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지 데이터에 포함되는 메쉬 데이터에서, 일정한 크기의 폴리곤들의 조합을 삭제할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 구강 이미지 처리 장치(100)는 경계 수축을 수행함으로써, 합성 이미지(430)의 경계 영역에 포함되는 날카로운 영역(530) 등을 제거할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지에 존재하는 스캔 홀(hole)로 인하여, 광선 교차 검사 시 치아 모델 데이터와 제1 치아 이미지가 교차하지 않아 실질적으로는 제1 치아 이미지가 사용되어야 할 부분에 치아 모델 데이터가 삭제되지 않고 합성 이미지에 스몰 클러스터(small cluster)로 남아있을 수 있다. 상기 스몰 클러스터는, 합성 이미지에 포함된 데이터 덩어리(제1 치아 이미지 데이터 또는 치아 모델 데이터)와 이격된(떨어진) 작은 데이터 덩어리를 의미할 수 있다. 예를 들어, 스몰 클러스터는 기 설정된 임계값 이하의 크기를 가지는 데이터 덩어리를 의미할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 합성 이미지에서 스몰 클러스터를 제거할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 제1 치아 이미지의 스캔 데이터의 일부 치아와 치아 모델 데이터의 치아의 크기 차이가 클 경우, 치아의 뿌리를 형성할 때 자연스럽게 형성되지 않는다. 따라서, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 스캔 데이터에 맞게 치아 모델 데이터를 스케일링(scaling)할 수 있다.
예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지)의 크기와 치아 모델 데이터의 크기의 차이가 기 설정된 값 이상인 경우, 제1 치아에 대한 치아 모델 데이터의 크기와 제1 치아에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지)의 크기의 차이가 기 설정된 값 미만이 되도록 제1 치아에 대한 치아 모델 데이터를 스케일링할 수 있다.
스캔 데이터와 치아 모델 데이터의 치아의 크기 측정 방법에 대해서는 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.도 6은 일 실시예에 따른 치아의 크기 값을 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 6에서는 설명의 편의를 위해, 스캔 데이터(제1 치아 이미지)에 포함되는 일부 치아(610, 예를 들어, 21번 전치)를 기준으로 설명하기로 한다. 구체적으로, 스캔 데이터의 치아(610)는 도 6에 도시된 바와 같이, z-x 평면에 투영될 수 있다. 투영된 치아 이미지(620)의 x축 방향으로의 min, max 값들(minx, maxx) 및 z축 방향으로의 min, max 값들(minz, maxz)을 이용하여 바운더리 박스(630)가 설정될 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 바운더리 박스(630)의 가로, 세로 평균값을 획득할 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 동일한 방법으로, 치아 모델 데이터의 치아(예를 들어, 21번 전치)에 대해서도 가로, 세로 평균값을 획득할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 획득한 스캔 데이터 및 치아 모델 데이터의 가로, 세로 평균값들을 이용하여, 치아 모델 데이터를 스케일링할 수 있다.
일 실시예로, z - x 평면에 투영시킨 스캔 데이터 및 치아 모델 데이터의 치아의 가로, 세로 평균값이 각각 10과, 15라면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 상기 치아 모델 데이터를 10/15만큼 스케일링하여 스캔 데이터의 치아 크기와의 차이를 줄일 수 있다.
위와 같은 스케일링을 통해 제1 치아 이미지 데이터와 치아 모델 데이터의 매끄러운 표면 블렌딩이 될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 스케일링을 수행하지 않은 경우 획득되는 합성 이미지를 나타내는 도면이다.
도 7에 도시된 합성 이미지(710)는 제1 치아(720)에 대한 스캔 데이터(제1 치아 이미지)의 크기와 치아 모델 데이터의 크기의 차이가 기 설정된 값 이상인 경우에 스케일링을 수행하지 않고, 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터를 합성한 이미지를 나타낸다.
도 7의 합성 이미지(710)는 제1 치아(720)에 대한 스캔 데이터와 제1 치아(720)에 대한 치아 모델 데이터를 합성할 때, 제1 치아(720)에 대한 치아 모델 데이터의 크기가 제1 치아(720)에 대한 스캔 데이터의 크기보다 기 설정된 값 이상으로 커서, 제1 치아(720)에 대한 치아 모델 데이터(730, 뿌리 영역)가 잇몸보다 튀어나오는 현상이 발생할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 스케일링을 수행함으로써, 치아 모델 데이터가 잇몸보다 튀어나오는 현상을 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 8은 합성 이미지(430)에 갭(gap)이 발생하는 경우와 갭(gap)에 대한 표면 블렌딩을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 8을 참조하면, 치아의 일부 영역에서 스캔 데이터가 획득되지 않은 경우, 제1 치아 이미지(230)에는 스캔 홀(810)이 발생하고, 도 4에서 도시하고 설명한 광선 교차 검사를 수행하여, 제1 치아 이미지(230)와 치아 모델 데이터(310)를 합성한 결과 합성 이미지(430)에는 스캔 홀(810)로 인하여, 제1 갭(g1) 및 제2 갭(g2)이 발생하게 된다. 또한, 제1 치아 이미지(230)와 치아 모델 데이터(310)의 경계로 인하여, 합성 이미지(430)에는 제3 갭(g3) 및 제4 갭(g4)이 발생하게 된다.
또한, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 합성 이미지(430)에 포함된 제1 치아 이미지(230) 및 치아 모델 데이터(310)의 경계 영역들에서 제1 치아 이미지의 데이터의 일부 및 치아 모델 데이터의 일부 중 적어도 하나를 삭제할 수 있다(경계 수축). 경계 수축에 대해서는 도 5에서 자세히 설명하였으므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다. 경계 수축 동작에 따라, 제1 내지 제4 갭들(g1, g2, g3, g4)의 크기가 커질 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 합성 이미지(430)에 표면 블렌딩(메쉬 블렌딩)을 수행할 수 있다. 표면 블렌딩은, 합성 이미지(430)에 포함되는 갭(gap)을 채우는 기법을 의미할 수 있으며, 표면 블렌딩을 수행하여, 갭(gap)에 대응하는 표면 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 표면(821)과 제2 표면(822) 사이에 제1 갭(g1)이 발생한 경우, 표면 블렌딩은, 제1 갭(g1)을 채우기 위하여, 제1 표면(821)과 제2 표면(822) 사이를 스무스하게(smoothly) 연결하는 제3 표면(823)을 생성하는 것을 의미할 수 있다. 제3 표면(823)을 생성하기 위해 다양한 표면 블렌딩 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 표면(821)을 구성하는 제1 메쉬 데이터의 일부(이하, 제1 패치들)와 제2 표면(822)을 제2 표면을 구성하는 제2 메쉬 데이터의 일부(제2 패치들)를 스무스하게 연결하는 블렌딩 패치들을 생성할 수 있으며, 블렌딩 패치들에 의해 제3 표면(823)이 구성될 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 합성 이미지(430)에 포함된 나머지 갭들(g2, g3, g4)에 대해서도 제1 갭(g1)과 동일한 방식으로 표면 블렌딩을 수행할 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 선택적으로, 표면 블랜딩을 수행한 후 메쉬 밀도를 조정할 수 있다. 구체적으로, 스캔 데이터와 템플릿 데이터는 메쉬 밀도가 다를 수 있고, 상기 메쉬 밀도는 해상도와 관련이 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)가 도 8에서 설명한 표면 블렌딩을 수행하는 경우, 제1 치아 이미지(230, 스캔 데이터)의 메쉬 밀도가 변경되어, 스캐너에 의해 획득된 초기 스캔 데이터에 비해 선명도(해상도)가 저하될 수 있다. 따라서, 구강 이미지 처리 장치(100)는 스캔 데이터의 선명도가 기 설정된 값 이하로 저하되지 않도록 메쉬 밀도의 변경을 조절할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 제2 치아 이미지가 표시되는 인터페이스 화면을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 도 8에서 설명한 바와 같이, 합성 이미지에 대하여, 표면 블렌딩이 완료된 제2 치아 이미지(910)를 표시할 수 있다.
일 실시예에 따른 제2 치아 이미지(910)에 포함되는 치아는 치아 뿌리를 포함하는 치아(closed tooth)이다. 이때, 제2 치아 이미지(910)의 색상은 제1 치아 이미지(230)의 색상에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지(230)에 포함되는 구강 데이터의 색상 값(예를 들어, 픽셀 값)을 평균한 값으로 제2 치아 이미지(910)에 포함되는 치아 모델 데이터 또는 표면 블렌딩에 의해 생성된 표면 데이터의 색상 값을 결정할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
한편, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 사용자 인터페이스 화면을 통하여, 제2 치아 이미지(910)를 시각적으로 출력할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 도 2에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스 화면에 제1 치아 이미지(230)와 함께, 제2 치아 이미지를 획득하기 위한 메뉴(250)를 표시할 수 있다. 제2 치아 이미지를 획득하기 위한 메뉴(250)를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)는 도 3 내지 도 7에서 설명한 동작들에 기초하여, 제2 치아 이미지(910)를 생성하고, 생성된 제2 치아 이미지(910)를 사용자 인터페이스 화면에 표시할 수 있다.
한편, 제2 치아 이미지(910)에 오류가 발생한 경우, 사용자는 오류가 발생한 치아의 치아 영역을 수동으로 선택할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 상기 선택한 치아 영역의 스캔 데이터와 치아 모델 데이터를 이용하여, 도 3 내지 도 9에서 설명한 프로세스를 반복함으로써 오류가 교정된 제2'치아 이미지를 생성할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 데이터를 획득할 수 있다(S1010).
구강 스캐너(10)를 이용하여, 적어도 하나의 치아를 스캔함으로써, 3차원 구강 데이터가 획득될 수 있다. 또는 테이블 스캐너를 이용하여, 석고 모델, 임프레션 모델 등을 스캔함으로써, 구강 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 치아뿐만 아니라, 치아에 인접한 치은도 함께 스캔될 수 있다.
일 실시예에 따른 3차원 구강 데이터는 메쉬 데이터일 수 있으며, 대상체의 표면 정보를 나타내는 데이터일 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 데이터에 기초하여, 구강 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 이미지에서 치아들을 세그멘테이션하여, 제1 치아 이미지를 생성할 수 있다(S1020).
구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 이미지의 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션할 수 있으며, 구강 이미지의 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션한다는 것은 구강 이미지에 포함된 치아들을 치은 영역과 분리하는 것을 의미할 수 있다. 이에 따라, 치아들만 포함하는 제1 치아 이미지가 생성될 수 있다. 이때, 제1 치아 이미지는 치아 뿌리가 없는 치아들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 치아들의 뿌리 영역을 포함하는 제2 치아 이미지를 생성할 수 있다(S1030).
상기 제2 치아 이미지를 생성하는 과정은 위에서 서술한 바와 동일하므로 중복되는 기재는 생략하도록 한다.
이어서, 상기 구강 이미지 처리 장치(100)는 생성된 제2 치아 이미지를 디스플레이할 수 있다(S1040).
도 11은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
도 10에 도시된 구강 이미지 처리 방법은 구강 이미지 처리 장치(100)를 통하여 수행될 수 있다. 따라서, 도 10에 도시된 구강 이미지의 처리 방법은 구강 이미지 처리 장치(100)의 동작들을 나타내는 흐름도가 될 수 있다.
도 11을 참조하면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 통신 인터페이스(110), 사용자 인터페이스(120), 디스플레이(130), 메모리(140) 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(110)는 적어도 하나의 외부 전자 장치(예를 들어, 구강 스캐너(10), 서버, 또는 외부의 의료 장치 등)와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행할 수 있다. 통신 인터페이스(110)는 프로세서(150)의 제어에 따라서 적어도 하나의 외부 정자 장치와 통신을 수행할 수 있다.
구체적으로, 통신 인터페이스(110)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 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스(110)는 원거리 통신 규격에 따라서 원거리 통신을 지원하기 위한 서버와 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스(110)는 인터넷 통신을 위한 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스(110)는 3G, 4G, 및/또는 5G 등의 통신 규격에 따르는 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스(110)는 외부 전자 장치(예를 들어, 구강 스캐너 등)와 유선으로 통신하기 위해서, 외부 전자 장치와 유선 케이블로 연결되기 위한 적어도 하나의 포트를 포함할 수 있다. 그에 따라서, 통신 인터페이스(110)는 적어도 하나의 포트를 통하여 유선 연결된 외부 전자 장치와 통신을 수행할 수 있다.
사용자 인터페이스(120)는 구강 이미지 처리 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자 인터페이스(120)는 사용자의 터치를 감지하는 터치 패널, 사용자의 푸시 조작을 수신하는 버튼, 사용자 인터페이스 화면 상의 일 지점을 지정 또는 선택하기 위한 마우스(mouse) 또는 키보드(key board) 등을 포함하는 사용자 입력 디바이스를 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
또한, 사용자 인터페이스(120)는 음성 인식을 위한 음성 인식 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 장치는 마이크가 될 수 있으며, 음성 인식 장치는 사용자의 음성 명령 또는 음성 요청을 수신할 수 있다. 그에 따라서, 프로세서(150)는 음성 명령 또는 음성 요청에 대응되는 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.
디스플레이(130)는 화면을 디스플레이 한다. 구체적으로, 디스플레이(130)는 프로세서(150)의 제어에 따라서 소정 화면을 디스플레이 할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이(130)는 구강 스캐너(10)에서 환자의 구강을 스캔하여 획득한 데이터에 근거하여 생성된 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다. 또는, 디스플레이(130)는 환자의 치과 치료와 관련되는 정보를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다.
메모리(140)는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장할 수 있다. 또한, 메모리 (140)는 프로세서(150)가 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하고 있을 수 있다. 또한, 메모리(140)는 프로세서(150)가 실행하는 적어도 하나의 프로그램을 저장하고 있을 수 있다. 또한, 메모리(140)는 구강 스캐너(10)로부터 수신되는 데이터(예를 들어, 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터 등)를 저장할 수 있다. 또는, 메모리(140)는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 저장할 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 제어한다. 여기서, 적어도 하나의 인스트럭션은 프로세서(150)내에 포함되는 내부 메모리 또는 프로세서와 별도로 데이터 처리 장치 내에 포함되는 메모리(140)에 저장되어 있을 수 있다.
구체적으로, 프로세서(150)는 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 데이터 처리 장치 내부에 포함되는 적어도 하나의 구성들을 제어할 수 있다. 따라서, 프로세서가 소정 동작들을 수행하는 경우를 예로 들어 설명하더라도, 프로세서가 소정 동작들이 수행되도록 데이터 처리 장치 내부에 포함하는 적어도 하나의 구성들을 제어하는 것을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 적어도 하나의 치아를 스캔하여 획득된 2차원 이미지 데이터에 기초하여, 3차원 구강 데이터가 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 3차원 구강 데이터는 메쉬 데이터일 수 있다. 적어도 하나의 치아가 스캔될 때, 치아뿐만 아니라 치아에 인접한 치은도 함께 스캔될 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 구강 데이터에 기초하여, 구강 이미지를 생성하고, 구강 이미지에서 치아들을 세그멘테이션하여, 제1 치아 이미지를 생성할 수 있다. 이때, 제1 치아 이미지는 치아 뿌리가 없는 치아들을 포함할 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 치아들의 뿌리 영역을 포함하는 제2 치아 이미지를 생성할 수 있다. 치아 모델 데이터는 메모리(140)에 기 저장되거나 통신 인터페이스(110)를 통해 외부 장치로부터 획득한 데이터일 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 제1 치아 이미지를 치아 모델 데이터에 정렬시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제1 치아 이미지에 포함되는 치아들의 형상 정보와 치아 모델 데이터에 포함되는 치아들의 형상 정보에 기초하여, 다양한 얼라인 알고리즘을 이용함으로써, 제1 치아 이미지를 치아 모델 데이터에 정렬시킬 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 광선 교차를 수행하여, 서로 정렬된 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터를 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 이에 대해서는 도 4에서 자세히 설명하였으므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 합성 이미지에 포함되는 경계 영역에 대해 경계 수축을 수행하고, 이로부터 생성되는 갭에 대한 표면 블렌딩을 수행함으로써, 제2 치아 이미지를 생성할 수 있다. 경계 수축 및 표면 블렌딩을 수행하는 방법에 대해서는 도 5 및 도 6에서 자세히 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 제2 치아 이미지의 색상을 제1 치아 이미지의 색상에 기초하여 결정할 수 있으며, 제2 치아 이미지가 화면을 통해 출력되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다.
일 예에 따른 프로세서(150)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(150)는 비디오에 대응되는 그래픽 처리를 위한 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서는 코어(core)와 GPU를 통합한 SoC(System On Chip)로 구현될 수 있다. 또한, 프로세서는 싱글 코어 이상의 멀티 코어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 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(150)는 구강 스캐너(10)로부터 수신되는 이차원 이미지에 근거하여 구강 이미지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(150)의 제어에 따라서 통신 인터페이스(110)는 구강 스캐너(10)에서 획득된 데이터, 예를 들어 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터(raw data)를 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(150)는 통신 인터페이스(110)에서 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강을 3차원적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 구강 스캐너(10)는 광 삼각 방식에 따라서 3차원 이미지를 복원하기 위해서, 적어도 1개 이상의 카메라를 포함할 수 있고, 보다 구체적으로는 좌안 시야(left Field of View)에 대응되는 L 카메라 및 우안 시야(Right Field of View)에 대응되는 R 카메라를 포함할 수 있다. 그리고, 구강 스캐너는 L 카메라 및 R 카메라 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 스캐너는 L 이미지 데이터 및 R 이미지 데이터를 포함하는 로우 데이터를 구강 이미지 처리 장치(100)의 통신 인터페이스(110)로 전송할 수 있다.
그러면, 통신 인터페이스(110)는 수신되는 로우 데이터를 프로세서(150)로 전달하고, 프로세서(150)는 전달받은 로우 데이터에 근거하여, 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(150)는 통신 인터페이스(110)를 제어하여, 외부의 서버, 의료 장치 등으로부터 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 직접 수신할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 로우 데이터에 근거한 3차원 구강 이미지를 생성하지 않고, 3차원 구강 이미지를 획득할 수 있다.
개시된 실시예에 따라서, 프로세서(150)가 '추출', '획득', '생성' 등의 동작을 수행한다는 것은, 프로세서(150)에서 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 전술한 동작들을 직접 수행하는 경우뿐만 아니라, 전술한 동작들이 수행되도록 다른 구성 요소들을 제어하는 것을 포함할 수 있다.
본 개시서에 개시된 실시예들을 구현하기 위해서 구강 이미지 처리 장치(100)는 도 7에 도시된 구성요소들의 일부만을 포함할 수도 있고, 도 7에 도시된 구성요소 외에 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)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 이미지 처리 장치(100)가 구강 스캐너(10)와 상호 연동되어 동작하는 경우, 구강 이미지 처리 장치(100)에 저장되는 전용 소프트웨어는 구강 스캐너(10)와 연결되어 구강 스캔을 통하여 획득되는 데이터들을 실시간을 수신할 수 있다. 예를 들어, 메디트의 구강 스캐너인 i500 제품에서 구강 스캔을 통하여 획득된 데이터를 처리하기 위한 전용 소프트웨어가 존재한다. 구체적으로, 메디트에서는 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 이미지 처리 장치(100)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 프로세서에 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.
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.

Claims (24)

  1. 구강 이미지 처리 방법에 있어서,
    하나 이상의 치아들을 포함하는 대상체를 스캔하여, 구강 이미지를 획득하는 단계;
    상기 구강 이미지에서 제1 치아 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치아들의 뿌리를 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 제2 치아 이미지를 표시하는 단계를 포함하는 구강 이미지 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 치아 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 구강 이미지에서, 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 치아 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 치아 영역에 포함된 상기 치아들을 세그멘테이션하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 치아 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 제1 치아 이미지를 상기 치아 모델 데이터에 정렬(align)시키는 단계; 및
    상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터를 합성하는 단계;를 포함하는 구강 이미지 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 치아 이미지를 상기 치아 모델 데이터에 정렬시키는 단계는,
    상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아들의 형상 정보와 상기 치아 모델 데이터에 포함된 치아들의 형상 정보에 기초하여, 상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아들을 상기 치아 모델 데이터에 포함되는 치아들에 정렬시키는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터를 합성하는 단계는,
    합성 검사를 수행하여, 합성 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 합성 검사는 최근접 이웃탐색 검사 또는 광선 교차 검사인 구강 이미지 처리 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 합성 검사가 상기 최근접 이웃탐색 검사인 경우,
    상기 합성 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 치아 모델 데이터의 임의의 정점으로부터 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지의 정점을 찾고,
    상기 치아 모델 데이터의 정점과 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지의 정점 사이의 거리가 임계 거리 이하이면, 제1 치아 이미지의 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하고,
    상기 치아 모델 데이터의 정점과 가장 가까운 거리에 있는 제1 치아 이미지의 정점 사이의 거리가 임계 거리 초과이면, 상기 치아 모델 데이터의 임의의 정점을 합성 이미지의 데이터로 결정하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 합성 검사가 광선 교차 검사인 경우,
    상기 합성 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 치아 모델 데이터에 포함되는 복수의 정점들 중 제1 정점에서 생성된, 상기 제1 정점의 법선 벡터와 평행한 방향을 가지는 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지에 교차하는 지 여부를 테스트하여,
    상기 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지와 교차하는 경우, 상기 교차하는 지점의 제1 치아 이미지의 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하고,
    상기 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지와 교차하지 않는 경우, 상기 제1 정점 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 구강 이미지 처리 방법은,
    상기 합성 이미지에 포함되는, 상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터의 경계 영역에서, 상기 제1 치아 이미지의 일부 및 상기 치아 모델 데이터의 일부 중 적어도 하나를 제거하는 단계;를 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 구강 이미지 처리 방법은,
    상기 합성 이미지에 포함되는, 상기 치아 모델 데이터를 스케일링(scaling)하는 단계;를 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 구강 이미지 처리 방법은,
    상기 합성 이미지에 포함되는 갭(gap) 영역에 대한 표면 블렌딩을 수행하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 제2 치아 이미지는 상기 하나 이상의 치아들의 치관 영역과 치근 영역을 포함하며,
    상기 제2 치아 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 스캔된 구강 데이터에 기초하여, 상기 치관 영역에 대한 이미지를 생성하고, 상기 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치근 영역에 대한 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  14. 구강 이미지 처리 장치는,
    디스플레이;
    하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    하나 이상의 치아들을 포함하는 대상체를 스캔하여, 구강 이미지를 획득하고,
    상기 구강 이미지에서, 제1 치아 이미지를 생성하며,
    상기 제1 치아 이미지와 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치아들의 뿌리를 포함하는 제2 치아 이미지를 생성하고,
    상기 제2 치아 이미지를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 구강 이미지 처리 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 구강 이미지에서, 치아 영역과 치은 영역을 세그멘테이션하여, 상기 제1 치아 이미지를 생성하는, 구강 이미지 처리 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 치아 영역에 포함된 상기 치아들을 세그멘테이션하여, 상기 제1 치아 이미지를 생성하는, 구강 이미지 처리 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 제1 치아 이미지를 상기 치아 모델 데이터에 정렬(align)시키고,
    상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터를 합성하는, 구강 이미지 처리 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아들의 형상 정보와 상기 치아 모델 데이터에 포함된 치아들의 형상 정보에 기초하여, 상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아들을 상기 치아 모델 데이터에 포함되는 치아들에 정렬시키는, 구강 이미지 처리 장치.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    합성 검사를 수행하여, 합성 이미지를 생성하는, 구강 이미지 처리 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 합성 검사는 최근접 이웃탐색 검사 또는 광선 교차 검사인 구강 이미지 처리 장치.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 치아 모델 데이터에 포함되는 복수의 정점들 중 제1 정점에서 생성된, 상기 제1 정점의 법선 벡터와 평행한 방향을 가지는 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지에 교차하는 지 여부를 테스트하여,
    상기 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지와 교차하는 경우, 상기 교차하는 지점의 제1 치아 이미지의 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하고,
    상기 가상의 광선이 상기 제1 치아 이미지와 교차하지 않는 경우, 상기 제1 정점 데이터를 상기 합성 이미지의 데이터로 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 합성 이미지에 포함되는, 상기 제1 치아 이미지와 상기 치아 모델 데이터의 경계 영역에서, 상기 제1 치아 이미지의 일부 및 상기 치아 모델 데이터의 일부 중 적어도 하나를 제거하는, 구강 이미지 처리 장치.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 합성 이미지에 포함되는 갭(gap) 영역에 대한 표면 블렌딩을 수행하는, 구강 이미지 처리 장치.
  24. 제14항에 있어서,
    상기 제2 치아 이미지는 상기 하나 이상의 치아들의 치관 영역과 치근 영역을 포함하며,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 스캔된 구강 데이터에 기초하여, 상기 치관 영역에 대한 이미지를 생성하고, 상기 치아 모델 데이터에 기초하여, 상기 치근 영역에 대한 이미지를 생성하는, 구강 이미지 처리 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102663284B1 (ko) * 2022-12-22 2024-05-07 이마고웍스 주식회사 치아 모델의 형상 변형 방법, 치아 모델의 형상 변형 장치 및 치아 모델의 형상 변형 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

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