KR20220146177A - 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, 구강에 대한 3차원 구강 모델을 획득하는 단계, 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하는 단계, 곡률 정보에 기초하여 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 단계, 거칠기 정보에 기초하여, 3차원 구강 모델의 색상을 획득하는 단계, 및 획득된 색상에 기초하여, 3차원 구강 모델을 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 3차원 구강 모델에 대한 거칠기 정보를 제공하는 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.
특히, 치아에 보철물을 삽입하기 위해서는 보철물을 지지하는 역할을 하는 치아를 지대치 형태로 깎고, 깎인 치아에 보철물을 삽입하게 된다. 이때, 보철물의 지지 역할을 하는 치아를 매끄럽게 깎기 위해서는 치아에 대한 거칠기 정보가 필요하다. 하지만, 종래의 스캔 데이터에 대한 거칠기를 획득하는 기술들을 보면, 치아 고유의 기하학적 정보를 고려하지 않기 때문에, 구강 모델에 적용하기 어렵다는 문제점이 있다.
개시된 실시예는, 3차원 구강 모델에 대한 거칠기 정보를 제공할 수 있는 구강 이미지의 처리 장치 및 구강 이미지의 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 방법은, 구강에 대한 3차원 구강 모델을 획득하는 단계, 상기 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하는 단계, 상기 곡률 정보에 기초하여 상기 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 단계, 상기 거칠기 정보에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델의 색상을 획득하는 단계, 및 상기 획득된 색상에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델을 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하는 단계는, 상기 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 값을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 곡률 정보에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 단계는, 상기 포인트들의 곡률 값에 기초하여, 상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는, 상기 포인트들 중 제1 포인트에 인접하는 적어도 하나의 제2 포인트의 곡률 값을 기초로 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는, 상기 포인트들 중 제1 포인트에 인접하는 적어도 하나의 제2 포인트의 곡률 값과 상기 제1 포인트의 곡률 값의 차이 값을 기초로 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는, 상기 포인트들 중 제1 포인트로부터 기 설정된 제1 거리 내에 위치한 제2 포인트들 각각의 곡률 값과 상기 제1 포인트의 곡률 값의 차이 값을 계산하는 단계, 상기 제2 포인트들 각각과 상기 제1 포인트 사이의 거리에 기초하여, 상기 차이 값의 가중치를 결정하는 단계, 및 상기 제2 포인트들에 대한 차이 값들 및 가중치들에 기초하여, 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계는, 상기 가중치들에 기초하여, 상기 차이 값들의 평균 값을 계산하고, 상기 계산된 평균 값을 상기 제1 포인트의 거칠기 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는, 상기 포인트들이 위치하는 상기 3차원 구강 모델의 표면이 거칠수록 상기 포인트들의 거칠기 값들이 크고, 상기 포인트들이 위치하는 상기 3차원 모델의 표면이 고를수록, 상기 포인트들의 거칠기 값들이 작도록, 상기 포인트들의 거칠기 값들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는, 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 포인트들의 거칠기 값을 기 설정된 값으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 포인트의 거칠기 값을 획득하는 단계는, 상기 제1 포인트와 상기 제1 포인트로부터 기 설정된 제2 거리 내에 위치한 포인트들 중 제1 방향으로 상기 제1 포인트와의 거리가 가장 먼 제3 포인트와 상기 제2 방향으로 상기 제1 포인트와의 거리가 가장 먼 제4 포인트 각각과, 상기 제1 포인트의 접선 사이의 거리에 기초하여, 상기 제1 포인트가 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 제1 포인트가 상기 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 경우, 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 기 설정된 값으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 3차원 구강 모델의 색상을 획득하는 단계는, 상기 포인트들 각각의 거칠기 값에 따라 포인트의 색상을 결정하는 단계, 및 상기 포인트들의 색상들을 혼합함으로써, 상기 포인트들로 구성되는 메쉬의 색상을 결정하는 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, 구강에 대한 3차원 구강 모델을 획득하고, 상기 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하며, 상기 곡률 정보에 기초하여 상기 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하고, 상기 거칠기 정보에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델의 색상을 획득하며, 상기 획득된 색상에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델을 표시하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법은, 구강의 기하학적 구조를 고려한 3차원 구강 모델에 대한 거칠기 정보를 제공할 수 있다. 이에 따라, 제공된 거칠기 정보를 이용하여, 치아를 지대치 형태로 깎는 프렙 작업을 수행할 수 있어, 프렙 작업에 소요되는 시간이 줄어들고, 프렙 작업의 정확도가 증가할 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 프렙(Prep) 작업을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 3차원 구강 모델을 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델에 대한 곡률 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 표시하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 거칠기 색상을 결정하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델에서 엣지나 치경을 검출하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 표시하는 일 예를 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. 또는, 로우 데이터는 구강 이미지 처리 장치에 기 저장된 캐드 데이터일 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, 보철물, 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. 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해, 대상체가 '구강'인 것으로 설명하나, 본 개시의 실시 예들은 구강 뿐만 아니라 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물, 석고 모델, 임프레션 모델 등에도 동일하게 적용될 수 있으며, 구강은 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물, 석고 모델, 임프레션 모델 등을 포함하는 개념으로 이해될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 프렙(Prep) 작업을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 1을 참조하면, 보철물(20)을 치아(10)에 삽입하는 보철 치료를 하는 경우, 보철물(20)을 지지하는 역할을 하는 치아(10)를 지대치 형태로 깎아야 한다. 이때, 치아(10)를 지대치 형태로 깎아 다듬는 작업을 프렙 작업이라고 지칭하고, 지대치 형태로 깎인 치아를 프렙 치아로 지칭한다. 프렙 치아(10) 표면에 거친 부분(15)이 존재하는 경우, 보철물(20)을 프렙 치아(10)에 삽입하면, 요철로 인하여 정밀한 정합이 이루어지지 않을 수 있다. 따라서, 보철물(20) 삽입 시, 프렙 치아(10) 표면을 요철없이 매끄럽게 가공하는 것이 중요하며, 보통 1차 프렙 후, 거친 부분을 확인하고, 거친 부분에 대한 2차 프렙과 같은 반복을 통해 프렙 작업이 이루어진다. 이때, 프렙 치아(10)의 거친 부분(15)을 확인하기 위해서는 프렙 치아(10)에 대한 거칠기 정보가 필요하다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치는 프렙 작업을 정확하게 수행할 수 있도록 3차원 구강 모델에 대한 거칠기 정보를 제공할 수 있다. 이하, 도면들을 참조하여, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델에 대한 거칠기 정보를 제공하는 방법을 설명하기로 한다.
도 2는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템은 구강 스캐너(1000) 및 구강 이미지 처리 장치(100)를 포함한다.
일 실시예에 따른 구강 스캐너(1000)는 구강 내의 이미지를 획득하기 위한 의료 장치이다. 구체적으로, 구강 스캐너(1000)는 구강 내에 삽입되어 비 접촉식으로 치아를 스캐닝함으로써, 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강에 대한 이미지를 획득하기 위한 장치가 될 수 있다.
또한, 구강 스캐너(1000)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(1000)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(1000)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(1000)와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되며, 구강 스캐너(1000)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(1000)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(1000)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 모델(3차원 구강 이미지)을 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 포인트 데이터 또는 메쉬(mesh) 데이터 형태일 수 있다. 예를 들어, 메쉬 데이터는 복수의 폴리곤(페이스(face))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 모델'은 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(1000)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 3은 일 실시예에 따른 3차원 구강 모델을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 설명한 구강 스캐너(1000)를 이용하여, 적어도 하나의 치아를 스캔함으로써, 구강의 표면 정보를 나타내는 구강 데이터가 획득될 수 있다. 일 실시예에 따른 구강 데이터는 포인트 데이터 또는 메쉬 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 구강 데이터는 포인트의 위치 정보, 포인트의 법선 벡터, 포인트의 접선 벡터, 메쉬의 법선 벡터, 메쉬의 위치 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 데이터에 기초하여, 3차원 구강 모델(310)을 생성할 수 있다. 이때, 3차원 구강 모델(310)은 복수의 포인트들을 포함할 수 있으며, 포인트들로 구성되는 삼각형 메쉬들을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 3차원 구강 모델은 사각형 등 다른 다각형 메쉬들로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 획득한 구강 데이터에 기초하여, 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 거칠기 정보를 획득할 수 있다. 이에 대해서는 이하 도면들을 참조하여, 자세히 설명하기로 한다.
도 4는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델에 대한 곡률 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 정보를 획득할 수 있다.
곡률(curvature)은 곡선 또는 곡면의 휨 정도를 나타내는 값일 수 있다. 3차원 구강 모델에 포함되는 소정 포인트의 곡률 값은, 해당 포인트가 위치한 대상체 표면 상에서 결정되는 곡선의 휘어짐 정도를 나타낼 수 있다. 이때, 해당 포인트를 지나가는 곡선들은 방향에 따라 휜 정도가 달라질 수 있다. 이에 따라, 구강 이미지 처리 장치(100)는 해당 포인트가 가지는 곡률 값들 중 가장 큰 곡률 값을 해당 포인트의 곡률 값으로 결정하거나, 곡률 값들의 평균 값을 해당 포인트의 곡률 값으로 결정할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
도 4에서는 설명의 편의를 위하여, 도 3의 제1 영역(320)에 포함되는 포인트들 중 제1 내지 제6 포인트들(P1 내지 P6)을 기준으로 곡률 값을 획득하는 방법을 설명하기로 한다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트를 지나가는 곡선 또는 곡면이 볼록한 경우, 해당 포인트의 곡률 값의 부호를 (+)로 결정할 수 있으며, 포인트를 지나가는 곡선 또는 곡면이 오목한 경우, 해당 포인트의 곡률 값의 부호를 (-)로 결정할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 부호는 (+)로, 제5 포인트(P5)의 곡률 값의 부호는 (-)로 결정할 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트에 인접한 메쉬들의 법선 벡터들을 이용하여, 포인트의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 이때, 포인트와 메쉬가 인접한다는 의미는 메쉬가 해당 포인트를 정점으로 포함함을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제4 포인트(P4)는 제1 내지 제6 메쉬들(M1, M2, M3, M4, M5, M6)에 인접할 수 있다. 또한, 제5 포인트(P5)는 제3 메쉬(M3), 제4 메쉬(M4), 제7 메쉬(M7), 제8 메쉬(M8) 및 제9 메쉬(M9)에 인접할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트에 인접한 메쉬들의 법선 벡터들 중 적어도 2개의 차이에 기초하여, 해당 포인트의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 이때, 법선 벡터들 간의 차이는 법선 벡터들 사이의 각도로 나타날 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제6 메쉬(M6)의 법선 벡터(330)와 제3 메쉬(M3)의 법선 벡터(340) 사이의 각도에 기초하여, 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제3 메쉬(M3)의 법선 벡터(340)와 제8 메쉬(M8)의 법선 벡터(350) 사이의 각도에 기초하여, 제5 포인트(P5)의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 인접하는 메쉬들의 법선 벡터들의 차이가 클수록 곡률 값의 크기가 커지고, 메쉬들의 법선 벡터들의 차이가 작을수록 곡률 값의 크기가 작아지도록 포인트의 곡률 값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제4 포인트(P4)에 인접하는 제6 메쉬(M6)의 법선 벡터(330)와 제3 메쉬(M3)의 법선 벡터(340) 사이의 각도가, 제5 포인트(P5)에 인접하는 제3 메쉬(M3)의 법선 벡터(340)와 제8 메쉬(M8)의 법선 벡터(350) 사이의 각도보다 크므로, 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 크기를 제5 포인트(P5)의 곡률 값의 크기보다 큰 값으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 크기는 0.7로, 제5 포인트(P5)의 곡률 값의 크기는 0.1로 결정할 수 있다.
또한, 동일한 방법으로 제1 포인트(P1)의 곡률 값은 -0.1, 제2 포인트(P2)의 곡률 값은 0, 제3 포인트(P3)의 곡률 값은 -0.3, 제6 포인트(P6)의 곡률 값은 -0.2로 결정될 수 있다.
다만, 이에 한정되지 않으며, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 다양한 방법으로 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 값들을 결정할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 법선 벡터들에 기초하여, 포인트의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제5 포인트(P5)에 인접하는 제4 포인트(P4)의 법선 벡터와 제5 포인트(P5)에 인접하는 제6 포인트(P6)의 법선 벡터와의 차이에 기초하여, 제5 포인트(P5)의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 상기 설명한 방법 이외에도 공지된 다양한 곡률 계산 방법을 이용하여, 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 값들을 결정할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 표시하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 사용자 인터페이스 화면에 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 표시하기 위한 곡률 모드 메뉴(510)를 표시할 수 있다. 곡률 모드 메뉴(510)를 선택하는 사용자 입력을 수신하면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델의 곡률 정보(520)를 색상으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들 각각의 곡률 값에 기초하여, 포인트들 각각의 색상을 결정할 수 있다. 이때, 구강 이미지 처리 장치(100)는 컬러와 곡률 값 사이의 대응 관계를 나타내는 컬러 바를 이용하여, 포인트들 각각의 곡률 값에 대응하는 색상을 포인트들 각각에 매핑시킬 수 있다. 또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 메쉬를 구성하는 포인트들의 색상을 혼합함으로써, 메쉬의 색상을 결정할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들 및 메쉬들을 결정된 색상으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에서, 곡률 값이 큰 영역은 빨간색으로, 곡률 값이 작은 영역은 파란색으로 표시할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
도 6은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 곡률 정보에 기초하여, 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 거칠기 정보를 획득할 수 있다. 거칠기는 표면의 수직 상태인 굴곡의 많은 정도를 나타내는 값일 수 있다. 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트의 거칠기 값은, 해당 포인트의 곡률 값을 주변 포인트들의 곡률 값들과 비교했을 때, 차이가 크면 거칠기 값이 크고, 차이가 작으면 거칠기 값이 작아지도록 결정될 수 있다.
도 6에서는 제4 포인트(P4)를 기준으로 거칠기 값을 획득하는 방법을 설명하기로 한다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 거칠기 값을 계산하고자 하는 포인트의 곡률 값과, 해당 포인트를 중심으로 기 설정된 반경 내의 포인트들의 곡률 값들 각각의 차이를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제4 포인트(P4)의 거칠기 값을 계산하고자 할 때, 제4 포인트(P4)를 중심으로 반경 R1 내에 위치하는 포인트들(제1 포인트(P1), 제2 포인트(P2), 제3 포인트(P3), 제5 포인트(P5) 및 제6 포인트(P6))의 곡률 값들이 이용될 수 있다. 이때, R1은 0.5mm일 수 있으나, 이는 일 예시일 뿐, 다른 값을 가질 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 포인트(P1)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 차이(C1, 예를 들어, 0.8), 제2 포인트(P2)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 차이(C2, 예를 들어, 0.7), 제3 포인트(P3)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 차이(C3, 예를 들어, 1), 제5 포인트(P5)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 차이(C5, 예를 들어, 0.8), 제6 포인트(P6)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값의 차이(C6, 예를 들어, 0.9)를 계산할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 계산된 차이 값들 각각에 가중치를 적용하여, 평균 값을 계산할 수 있다. 이때, 차이 값들 각각에 적용되는 가중치는 포인트들 사이의 거리에 반비례하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 거칠기 값을 계산하고자 하는 포인트와 가까운 포인트의 곡률 값과의 차이에는 가중치를 크게 결정하고, 거칠기 값을 계산하고자 하는 포인트와 먼 포인트의 곡률 값과의 차이에는 가중치를 작게 결정할 수 있다.
예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제4 포인트(P4)와 가장 가까운 제3 포인트(P3)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값과의 차이(C3, 예를 들어, 1)에 가장 큰 가중치(W3, 예를 들어, 0.9)를 적용하고, 제4 포인트(P4)와 가장 먼 제6 포인트(P6)의 곡률 값과 제4 포인트(P4)의 곡률 값과의 차이(C6, 예를 들어, 0.9)에 가장 작은 가중치(W6, 예를 들어, 0.1)를 적용할 수 있다. 다만, 상기 수치들은 일 예에 불과하며, 다양한 크기의 가중치들이 적용될 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 가중치들이 결정되면, 계산된 차이 값들 각각에 가중치를 적용하여, 평균 값(예를 들어, 0.412)을 계산할 수 있다. 계산된 평균 값은 제4 포인트(P4)의 거칠기 값으로 결정될 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 상기에서 설명한 방법으로 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들 각각의 거칠기 값을 결정할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 거칠기 색상을 결정하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들 각각의 거칠기 값에 기초하여, 포인트들 각각의 거칠기 색상을 결정할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 컬러 바(700)를 이용하여, 포인트들 각각의 거칠기 값에 대응하는 색상을 포인트들 각각에 매핑시킬 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 포인트(P1)의 거칠기 값이 5.73인 경우, 컬러 바(700)에서 5.73에 대응하는 제1 색상(710)을 제1 포인트(P1)의 거칠기 색상으로 결정할 수 있다. 또한, 제2 포인트(P2)의 거칠기 값이 0.412인 경우, 컬러 바(700)에서 0.412에 대응하는 제2 색상(730)을 제2 포인트(P2)의 거칠기 색상으로 결정할 수 있다. 또한, 제3 포인트(P3)의 거칠기 값이 0.418인 경우, 컬러 바(7)에서 0.418에 대응하는 제3 색상(720)을 제3 포인트(P3)의 거칠기 색상으로 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 컬러 바(700)는 거칠기 값이 클수록 빨간색에 매핑되고, 거칠기 값이 작을수록 초록색에 매핑되도록 설정될 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 컬러 바(700)에서 매핑되는 색상, 소정의 색상에 매핑되는 거칠기 값의 구간을 변경할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 수치 값(740)을 직접 입력하는 사용자 입력 또는 삼각형 아이콘(750)을 상, 하로 이동시키는 사용자 입력에 기초하여, 컬러 바(700)에서 제4 색상(760, 예를 들어, 초록색)으로 매핑되는 거칠기 값의 범위를 변경할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 내지 제3 포인트들(P1, P2, P3)의 거칠기 색상들이 결정되면, 제1 내지 제3 포인트들(P1, P2, P3)로 구성되는 제1 삼각형 메쉬(M1)의 색상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 내지 제3 포인트들(P1, P2, P3) 각각의 거칠기 색상을 혼합함으로써, 제1 삼각형 메쉬(M1)의 거칠기 색상을 결정할 수 있다. 이때, 제1 삼각형 메쉬(M1)는 단일 색상으로 나타날 수도 있으며, 복수의 색상들의 그라데이션으로 나타날 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
도 8은 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델에서 엣지나 치경을 검출하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
구강을 모델링한 3차원 구강 모델에 있어, 치아와 잇몸의 경계선인 치경 영역 또는 치아의 가장자리(엣지) 영역은 형태 및 구조상 곡률 값이 크게 나타날 수 밖에 없다. 여기서, 치경 영역은 치경이나 치경에 인접하는 영역을 의미하고, 가장자리(엣지) 영역은 가장자리(엣지)나 가장자리(엣지)에 인접하는 영역을 의미한다.
치경 영역이나 가장자리 영역의 곡률 값이 크게 나타남에 따라, 해당 영역들의 거칠기 값들도 항상 크게 나타날 수 밖에 없다. 따라서, 프렙 상태의 확인을 위해 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 제공하는 경우에, 구강 이미지 처리 장치(100)는 치경 영역 또는 가장자리 영역의 거칠기 값들을 0 또는 기 설정된 값으로 처리할 수 있다. 예를 들어, 치경 영역 또는 가장자리 영역의 거칠기 값들이 크게 표시되면, 해당 영역도 추가적인 프렙이 필요한 것으로 이해될 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에서, 치경 영역 또는 가장자리 영역을 검출할 수 있다. 이하에서는 도 8을 참조하여, 소정의 포인트가 치경 영역 또는 가장자리 영역에 위치하는 포인트인지를 결정하는 방법을 설명하기로 한다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 제4 포인트(P4)가 치경 영역 또는 가장자리 영역에 위치하는 포인트인지를 결정할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 제4 포인트(P4)를 중심으로 기 설정된 반경 R2 내에 위치한 포인트들 중 가장 외곽에 위치하는 기준 포인트 2개를 검출할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 제1 포인트(P1) 및 제6 포인트(P6)를 기준 포인트들로 검출할 수 있다.
구강 이미지 처리 장치(100)는 제4 포인트(P4)의 법선 벡터(820)의 접선(830)과 제1 포인트(P1) 사이의 거리 k1 및 제4 포인트(P4)의 법선 벡터(820)의 접선(830)과 제6 포인트(P6) 사이의 거리 k2를 측정하고, k1 및 k2의 평균값이 기 설정된 임계값 이상이면, 제4 포인트(P4)가 치경 영역 또는 가장자리 영역에 위치하는 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 치경 영역 또는 가장자리 영역에 위치하는 포인트들의 거칠기 값을 0 또는 기 설정된 값으로 설정할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치가 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 표시하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 사용자 인터페이스 화면에 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 표시하기 위한 거칠기 모드 메뉴(910)를 표시할 수 있다. 거칠기 모드 메뉴(910)를 선택하는 사용자 입력을 수신하면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델의 거칠기 정보(920)를 색상으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 7에서 도시하고 설명한 바와 같이, 3차원 구강 모델에 포함된 포인트들 및 메쉬들의 거칠기 색상이 결정되면, 결정된 색상으로 포인트들 및 메쉬들을 표시할 수 있다. 이때, 거칠기 값이 작은 영역은 제1 색상(930, 예를 들어, 초록색)으로 표시될 수 있으며, 제1 색상으로 표시된 영역은 추가적인 프렙 작업이 필요 없는 영역을 나타낼 수 있다. 반면에, 거칠기 값이 큰 영역은 제2 색상(940, 예를 들어, 노란색) 또는 제3 색상(950, 예를 들어, 빨간색)으로 표시될 수 있으며, 제2 색상(940) 또는 제3 색상(950)으로 표시된 영역은 추가적인 프렙 작업이 필요한 영역을 나타낼 수 있다.
또한, 도 8에서 도시하고 설명한 바와 같이, 치경 영역 또는 치아의 가장자리 영역들에 위치한 포인트들 및 메쉬들은 거칠기 값이 0 또는 기 설정된 값으로 설정될 수 있다. 이때, 0 또는 기 설정된 값은 제1 색상(930)에 맵핑될 수 있으며, 도 9에 도시된 바와 같이, 치경 영역(960) 또는 가장자리 영역(970)은 추가적인 프렙 작업이 필요 없는 영역을 나타내는 제1 색상(예를 들어, 초록색)으로 표시될 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 획득하고, 구강 데이터에 기초하여, 3차원 구강 모델을 획득할 수 있다(S1010).
구강 스캐너(1000)를 이용하여, 적어도 하나의 치아를 스캔함으로써, 구강 데이터가 획득될 수 있으며, 이때, 치아뿐만 아니라, 치아에 인접한 치은도 함께 스캔될 수 있다. 일 실시예에 따른 구강 데이터는 포인트 데이터 또는 메쉬 데이터일 수 있으며, 구강의 표면 정보를 나타내는 데이터일 수 있다. 예를 들어, 구강 데이터는 포인트의 위치 정보, 포인트의 법선 벡터, 포인트의 접선 벡터, 메쉬의 법선 벡터, 메쉬의 위치 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 구강 데이터에 기초하여, 3차원 구강 모델을 생성할 수 있다. 이때, 3차원 구강 모델은 복수의 포인트들을 포함할 수 있으며, 포인트들로 구성되는 삼각형 메쉬들을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 3차원 구강 모델은 사각형 등 다른 다각형 메쉬들로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 정보를 획득할 수 있다(S1020).
3차원 구강 모델에 포함되는 소정 포인트의 곡률 값은, 해당 포인트가 위치한 대상체 표면 상에서 결정되는 곡선의 휘어짐 정도를 나타낼 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트를 지나가는 포인트를 지나가는 곡선 또는 곡면이 볼록한 경우, 해당 포인트의 곡률 값의 부호를 (+)로 결정할 수 있으며, 포인트를 지나가는 곡선 또는 곡면이 오목한 경우, 해당 포인트의 곡률 값의 부호를 (-)로 결정할 수 있다.
또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트에 인접한 메쉬들의 법선 벡터들을 이용하여, 포인트의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트에 인접한 메쉬들의 법선 벡터들 중 적어도 2개의 차이에 기초하여, 해당 포인트의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 이때, 법선 벡터들 간의 차이는 법선 벡터들 사이의 각도로 나타날 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 인접하는 메쉬들의 법선 벡터들 사이의 각도가 클수록 곡률 값의 크기가 커지고, 메쉬들의 법선 벡터들 사이의 각도가 작을수록 곡률 값의 크기가 작아지도록 포인트의 곡률 값의 크기를 결정할 수 있다. 포인트의 곡률 값을 결정하는 방법에 대해서는 도 4에서 자세히 설명하였으므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 곡률 정보에 기초하여, 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 거칠기 정보를 획득할 수 있다(S1030).
거칠기는 표면의 수직 상태인 굴곡의 많은 정도를 나타내는 값일 수 있다. 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트의 곡률 값을 주변 포인트들의 곡률 값들과 비교했을 때, 차이가 크면 거칠기 값이 크고, 차이가 작으면 거칠기 값이 작아지도록 결정할 수 있다. 포인트의 거칠기 값을 계산하는 방법에 대해서는, 도 6에서 자세히 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트들의 거칠기 정보에 기초하여, 3차원 구강 모델의 색상을 결정할 수 있다(S1040).
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들 각각의 거칠기 값에 기초하여, 포인트들 각각의 거칠기 색상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 구강 이미지 처리 장치(100)는 컬러 바를 이용하여, 포인트들 각각의 거칠기 값에 대응하는 색상을 포인트들 각각에 매핑시킬 수 있다. 또한, 구강 이미지 처리 장치(100)는 포인트들의 거칠기 색상이 결정되면, 메쉬를 구성하는 포인트들의 거칠기 색상들을 혼합함으로써, 메쉬의 거칠기 색상을 결정할 수 있다. 이에 대해서는 도 7에서 자세히 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
또한, 일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 3차원 구강 모델에 있어, 치아와 잇몸의 경계선인 치경 영역 또는 치아의 가장자리(엣지) 영역을 검출하여, 치경 또는 엣지 영역의 거칠기 값을 0 또는 기 설정된 값으로 설정하고, 거칠기 색상을 제1 색상(예를 들어, 초록색)으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 구강 이미지 처리 장치(100)는 결정된 색상에 기초하여, 3차원 구강 모델을 표시할 수 있다(S1050).
구강 이미지 처리 장치(100)는 거칠기 모드를 선택하는 사용자 입력에 기초하여, 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 색상으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 1040 단계(S1040)에서, 3차원 구강 모델에 포함된 포인트들 및 메쉬들의 거칠기 색상이 결정되면, 구강 이미지 처리 장치(100)는 결정된 색상으로 포인트들 및 메쉬들을 표시할 수 있다.
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(1000)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(1000)로부터 수신되는 데이터(예를 들어, 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터 등)를 저장할 수 있다. 또는, 메모리(140)는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지(3차원 구강 모델)를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 메모리(140)는 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 제공하기 위한 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 메모리(140)는 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 제공하기 위해 본 개시서에 개시된 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 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, 구강 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 구강 데이터는 포인트 데이터 또는 메쉬 데이터일 수 있으며, 구강의 표면 정보를 나타내는 데이터일 수 있다. 예를 들어, 구강 데이터는 포인트의 위치 정보, 포인트의 법선 벡터, 포인트의 접선 벡터, 메쉬의 법선 벡터, 메쉬의 위치 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 구강 데이터에 기초하여, 3차원 구강 모델을 생성할 수 있다. 이때, 3차원 구강 모델은 복수의 포인트들을 포함할 수 있으며, 포인트들로 구성되는 메쉬들을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 정보를 획득할 수 있다. 3차원 구강 모델에 포함되는 소정의 포인트의 곡률 값을 결정하는 방법에 대해서는 도 4에서 자세히 설명하였으므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 곡률 정보에 기초하여, 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 거칠기 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트의 곡률 값을 주변 포인트들의 곡률 값들과 비교했을 때, 차이가 크면 거칠기 값이 크고, 차이가 작으면 거칠기 값이 작아지도록 결정할 수 있다. 포인트의 거칠기 값을 계산하는 방법에 대해서는, 도 6에서 자세히 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 포인트들의 거칠기 정보에 기초하여, 3차원 구강 모델의 색상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 컬러 바를 이용하여, 포인트들 각각의 거칠기 값에 대응하는 색상을 포인트들 각각에 매핑시킬 수 있다. 또한, 프로세서(150)는 메쉬를 구성하는 포인트들의 거칠기 색상들을 혼합함으로써, 메쉬의 거칠기 색상을 결정할 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 3차원 구강 모델에 있어, 치아와 잇몸의 경계선인 치경 영역 또는 치아의 가장자리(엣지) 영역을 검출하여, 치경 또는 엣지 영역의 거칠기 값을 0 또는 기 설정된 값으로 설정하고, 거칠기 색상을 제1 색상(예를 들어, 초록색)으로 결정할 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 결정된 거칠기 색상에 기초하여, 3차원 구강 모델을 표시하도록 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, 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(1000)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 (20)

  1. 구강 이미지 처리 방법에 있어서,
    구강에 대한 3차원 구강 모델을 획득하는 단계;
    상기 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하는 단계;
    상기 곡률 정보에 기초하여 상기 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 단계;
    상기 거칠기 정보에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델의 색상을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 색상에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델을 표시하는 단계;를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하는 단계는,
    상기 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 값을 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 곡률 정보에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하는 단계는,
    상기 포인트들의 곡률 값에 기초하여, 상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는,
    상기 포인트들 중 제1 포인트에 인접하는 적어도 하나의 제2 포인트의 곡률 값을 기초로 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는,
    상기 포인트들 중 제1 포인트에 인접하는 적어도 하나의 제2 포인트의 곡률 값과 상기 제1 포인트의 곡률 값의 차이 값을 기초로 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는,
    상기 포인트들 중 제1 포인트로부터 기 설정된 제1 거리 내에 위치한 제2 포인트들 각각의 곡률 값과 상기 제1 포인트의 곡률 값의 차이 값을 계산하는 단계;
    상기 제2 포인트들 각각과 상기 제1 포인트 사이의 거리에 기초하여, 상기 차이 값의 가중치를 결정하는 단계; 및
    상기 제2 포인트들에 대한 차이 값들 및 가중치들에 기초하여, 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계;를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는 단계는,
    상기 가중치들에 기초하여, 상기 차이 값들의 평균 값을 계산하고, 상기 계산된 평균 값을 상기 제1 포인트의 거칠기 값으로 결정하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는,
    상기 포인트들이 위치하는 상기 3차원 구강 모델의 표면이 거칠수록 상기 포인트들의 거칠기 값들이 크고, 상기 포인트들이 위치하는 상기 3차원 모델의 표면이 고를수록, 상기 포인트들의 거칠기 값들이 작도록, 상기 포인트들의 거칠기 값들을 결정하는 단계를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는 단계는,
    치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 포인트들의 거칠기 값을 기 설정된 값으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 제1 포인트의 거칠기 값을 획득하는 단계는,
    상기 제1 포인트와 상기 제1 포인트로부터 기 설정된 제2 거리 내에 위치한 포인트들 중 제1 방향으로 상기 제1 포인트와의 거리가 가장 먼 제3 포인트와 상기 제2 방향으로 상기 제1 포인트와의 거리가 가장 먼 제4 포인트 각각과, 상기 제1 포인트의 접선 사이의 거리에 기초하여, 상기 제1 포인트가 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 제1 포인트가 상기 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 경우, 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 기 설정된 값으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  10. 제2항에 있어서,
    상기 3차원 구강 모델의 색상을 획득하는 단계는,
    상기 포인트들 각각의 거칠기 값에 따라 포인트의 색상을 결정하는 단계; 및
    상기 포인트들의 색상들을 혼합함으로써, 상기 포인트들로 구성되는 메쉬의 색상을 결정하는 단계;를 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  11. 구강 이미지 처리 장치는,
    디스플레이;
    하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    구강에 대한 3차원 구강 모델을 획득하고,
    상기 3차원 구강 모델의 곡률 정보를 획득하며,
    상기 곡률 정보에 기초하여 상기 3차원 구강 모델의 거칠기 정보를 획득하고,
    상기 거칠기 정보에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델의 색상을 획득하며,
    상기 획득된 색상에 기초하여, 상기 3차원 구강 모델을 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 구강 이미지 처리 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 3차원 구강 모델에 포함되는 포인트들의 곡률 값을 획득하고,
    상기 포인트들의 곡률 값에 기초하여, 상기 포인트들의 거칠기 값을 획득하는, 구강 이미지 처리 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 포인트들 중 제1 포인트에 인접하는 적어도 하나의 제2 포인트의 곡률 값을 기초로 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 포인트들 중 제1 포인트에 인접하는 적어도 하나의 제2 포인트의 곡률 값과 상기 제1 포인트의 곡률 값의 차이 값을 기초로 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 포인트들 중 제1 포인트로부터 기 설정된 제1 거리 내에 위치한 제2 포인트들 각각의 곡률 값과 상기 제1 포인트의 곡률 값의 차이 값을 계산하고,
    상기 제2 포인트들 각각과 상기 제1 포인트 사이의 거리에 기초하여, 상기 차이 값의 가중치를 결정하며,
    상기 제2 포인트들에 대한 차이 값들 및 가중치들에 기초하여, 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 가중치들에 기초하여, 상기 차이 값들의 평균 값을 계산하고, 상기 계산된 평균 값을 상기 제1 포인트의 거칠기 값으로 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 포인트들이 위치하는 상기 3차원 구강 모델의 표면이 거칠수록 상기 포인트들의 거칠기 값들이 크고, 상기 포인트들이 위치하는 상기 3차원 모델의 표면이 고를수록, 상기 포인트들의 거칠기 값들이 작도록, 상기 포인트들의 거칠기 값들을 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 포인트들의 거칠기 값을 기 설정된 값으로 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 제1 포인트와 상기 제1 포인트로부터 기 설정된 제2 거리 내에 위치한 포인트들 중 제1 방향으로 상기 제1 포인트와의 거리가 가장 먼 제3 포인트와 상기 제2 방향으로 상기 제1 포인트와의 거리가 가장 먼 제4 포인트 각각과, 상기 제1 포인트의 접선 사이의 거리에 기초하여, 상기 제1 포인트가 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 지 여부를 결정하고,
    상기 제1 포인트가 상기 치아의 엣지 영역 또는 치경 영역에 포함되는 경우, 상기 제1 포인트의 거칠기 값을 기 설정된 값으로 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써,
    상기 포인트들 각각의 거칠기 값에 따라 포인트의 색상을 결정하고,
    상기 포인트들의 색상들을 혼합함으로써, 상기 포인트들로 구성되는 메쉬의 색상을 결정하는, 구강 이미지 처리 장치.
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Guillaume Lavoue, "A local Roughness Measure for 3D Meshes and its Application to Visual Masking", ACM Transactions on Applied Perception, Volume 5, PAGE 1-23, 2009.* *

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