KR20230003685A - 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법 - Google Patents
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Abstract
본 개시는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법에 관한 것으로, CT 촬영으로 시술 환자의 시술 부위를 스캔하여 시술 부위 이미지를 생성하는 단계와, 상기 환자의 상기 시술 부위 이미지 및 상기 시술 부위에 대한 다른 환자의 시술 부위 이미지에 대하여 인공지능 알고리즘을 이용한 학습을 수행하여, 상기 시술 부위를 맵핑하는 단계와, 라이다 센서가 결합된 시술용 핸드피스가 상기 시술 부위로 인입되면서 상기 시술 부위 또는 상기 시술 부위에 인접한 치아 및 잇몸 부위를 스캐닝하여 3차원 스캐닝 이미지를 생성하고, 상기 3차원 스캐닝 이미지를 디스플레이부에 출력하는 단계와, 상기 시술 부위 이미지를 이용하여 상기 시술 부위에 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계를 포함함으로써, 환자의 시술 부위에 임플란트가 용이하게 식립될 수 있다.
Description
본 개시는 환자의 시술 부위 이미지와 다른 환자의 시술 부위 이미지를 인공지능 알고리즘으로 분석하여 환자의 시술 부위 이미지를 맵핑하여, 시술 부위 이미지와 3차원 스캐닝 이미지를 이용하여, 환자의 시술 부위에 용이하고 정밀하게 임플란트를 식립할 수 있는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법에 관한 것이다.
잘 알려진 바와 같이, 치과에서 임플란트 시술은 치아의 기능이 상실되었을 경우, 치아를 대신하여 인공으로 만든 치아를 이식하는 것을 말한다. 임플란트 시술은 시술용 핸드피스(예를 들면, 치과용 드릴)를 이용하여 치조골에 천공을 형성하고, 상기 천공에 픽스쳐를 식립하고, 픽스쳐에 어버트먼트(즉, 지주대 또는 지대주)를 결합시키며, 어버트먼트에 크라운을 장착함으로써 수행될 수 있는데, 픽스쳐의 식립은 시술받는 환자의 치아 상태, 임플란트 시술이 필요한 치아의 위치, 치조골 상태 등에 따라 환자마다 많은 차이가 발생한다.
또한, 픽스쳐의 식립을 위해 치조골을 천공하는 경우, 시술자가 드릴에 힘을 가하여 드릴링 작업을 수행하면서 어느 정도까지 깊이로 드릴링 작업이 이루어졌는지 판단하기가 용이하지 않을 뿐만 아니라, 적정 깊이 이상으로 드릴이 삽입되면 하치조 신경관을 손상시킬 수도 있으며, 상부에 위치한 치아에 대해 드릴링 작업이 수행되어 적정 깊이 이상으로 드릴이 삽입되는 경우, 상악동까지 드릴이 삽입될 수도 있다.
이와 반대로, 적정 깊이 도달하기 전에 드릴링 작업을 종료될 경우, 천공된 부분에 픽스쳐를 고정하기 위해 과도한 힘이 소요되어, 천공 부위 주변의 나사산이 손상되거나, 픽스쳐가 완벽하게 고정되지 못하여, 추후 재차 임플란트 시술을 하게 될 수 있는 문제점이 있다.
이를 방지하기 위해, 드릴링 작업을 수행되는 동안, 드릴의 정확한 위치 및 방향을 파악할 수 있도록 가이드 스텐트(guide stent)라고 하는 보조 기구가 사용될 수 있으며, 가이드 스텐트는, CT 촬영을 통해 생성된 3차원 구강 영상과 구강 스캐너 또는 구강 석고 모형을 통해 생성된 3차원 구강 영상을 통해 생성되는 3차원 영상 데이터를 통해 제조될 수 있다.
그러나, 이와 같은 3차원 영상 데이터는 환자의 현재 구강 상태만을 반영하고 있어서, 시술 과정 중 변형될 수 있는 환자의 치아 내부의 상태를 예측하여 실시간으로 반영될 수 없어, 시술자가 경험에 따른 판단을 바탕으로 시술을 진행할 수밖에 없는 한계가 있다.
본 개시는 환자의 임플란트 시술 부위에 임플란트 픽스쳐가 정밀하게 식립될 수 있도록, 환자의 임플란트 시술 부위를 스캔한 시술 부위 이미지와 다른 환자의 시술 부위 이미지를 인공지능 알고리즘으로 학습하여 환자의 시술 부위 이미지를 맵핑하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 개시는 환자의 시술 부위 이미지에 대한 특징을 추출하고 패턴화할 수 있도록, 딥 러닝 알고리즘, 특히, 합성곱신경망(CNN, convolution neural network)을 이용하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 개시는 시술 과정에서 환자의 구강 내부의 정보를 용이하게 파악할 수 있도록, 시술용 핸드피스에 라이다 센서가 결합되어 3차원 스캐닝 이미지가 생성될 수 있는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법을 제공하고자 한다.
본 개시의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 형태에 따르면, CT 촬영으로 시술 환자의 시술 부위를 스캔하여 시술 부위 이미지를 생성하는 단계와, 상기 환자의 상기 시술 부위 이미지 및 상기 시술 부위에 대한 다른 환자의 시술 부위 이미지에 대하여 인공지능 알고리즘을 이용한 학습을 수행하여, 상기 시술 부위를 맵핑하는 단계와, 라이다 센서가 결합된 시술용 핸드피스가 상기 시술 부위로 인입되면서 상기 시술 부위 또는 상기 시술 부위에 인접한 치아 및 잇몸 부위를 스캐닝하여 3차원 스캐닝 이미지를 생성하고, 상기 3차원 스캐닝 이미지를 디스플레이부에 출력하는 단계와, 상기 시술 부위 이미지를 이용하여 상기 시술 부위에 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계를 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 시술 부위를 맵핑하는 단계는, 상기 시술 부위에 대한 상기 다른 환자의 시술 이력 정보, 시술 경과 정보, 상기 시술용 핸드피스의 정보 및 상기 임플란트 픽스쳐의 정보를 입력하는 단계를 더 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 3차원 스캐닝 이미지는, 상기 임플란트 픽스쳐의 식립 방향, 식립 깊이, 상기 시술 부위와 상기 잇몸 부위의 위치를 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계는, 상기 시술 부위 이미지와 상기 3차원 스캐닝 이미지를 비교하여, 상기 시술 부위에 대해 재맵핑하여 보정된 시술 부위 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인공지능 알고리즘은, 딥 러닝 알고리즘을 이용하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계는, 상기 임플란트 픽스쳐가 식립된 후, 임플란트 어버트먼트, 크라운이 순차적으로 결합되는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법이 제공될 수 있다.
본 개시에서는, 환자의 임플란트 시술 부위를 스캔한 시술 부위 이미지와 다른 환자의 시술 부위 이미지를 인공지능 알고리즘으로 학습하여 환자의 시술 부위 이미지를 맵핑함으로써, 환자의 임플란트 시술 부위에 임플란트 픽스쳐가 정밀하게 식립될 수 있다.
또한, 본 개시에서는, 환자의 시술 부위 이미지를 맵핑하기 위한 인공지능 알고리즘으로써, 딥 러닝 알고리즘, 특히, 합성곱신경망(CNN, convolution neural network)을 이용함으로써, 환자의 시술 부위 이미지에 대한 특징을 추출하고 용이하게 패턴화할 수 있다.
또한, 본 개시에서는 시술 환자의 구강 내부에 대한 3차원 스캐닝 이미지를 생성하기 위해, 시술용 핸드피스에 라이다 센서를 결합시켜 이미지를 생성함으로써, 시술 과정에서 환자의 구강 내부를 용이하게 파악할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 식립 방법을 설명하는 플로우차트이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 식립 과정을 예시하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 식립 과정을 예시하는 도면이다.
본 개시의 실시예들에 대한 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 개시의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 식립 방법을 설명하는 플로우차트이고, 도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 과정을 예시하는 도면이다.
도 1 내지 도 2를 참조하여, 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법에 대해서 설명한다.
도 1을 참조하면, 임플란트 시술 전, CT 촬영으로 환자의 시술 부위를 스캔하여 시술 부위 이미지를 생성하는 단계가 수행될 수 있다(단계 210).
일반적으로 임플란트 시술은 치아 발치, 뼈 이식, 픽스쳐 식립, 어버트먼트(지주대 또는 지대주) 결합, 크라운 장착 등의 과정으로 수행될 수 있다. 이와 같은 임플란트 시술은 임플란트 시술에 대한 정밀 검사 및 임플란트 시술 계획이 선행되는데, 정밀 검사 과정에서 환자의 시술 부위 등에 대해 CT 촬영과 같은 정밀한 촬영이 수행된다.
CT(computed tomography), 즉, 컴퓨터 단층 촬영은 환자의 임플란트 시술 부위, 시술 부위의 인근 치아 및 잇몸 부위, 시술 치아의 대합 치아 등을 다양한 각도와 위치에서 촬영하는 것으로, 환자의 치아 이미지, 특히, 시술 부위 이미지가 생성될 수 있다. 즉, CT 촬영을 통해 환자의 시술 부위의 치조골 깊이, 하치조 신경관 또는 상악동의 위치 등이 정밀하게 확인될 수 있어, 환자의 구강 내부 정보가 시술 부위 이미지로 구현될 수 있다.
다음으로, 환자의 시술 부위 이미지 및 시술 부위에 대한 다른 환자의 시술 부위 이미지에 대하여 인공지능 알고리즘을 이용한 학습이 수행되어, 시술 부위를 맵핑하는 모델링 단계가 수행될 수 있다(단계 220).
본 개시의 일 실시예에 따른 시술 부위의 맵핑을 통해, 환자의 시술 부위의 특징을 분석하고, 환자의 시술 부위에 대한 시술 방법(예를 들면, 시술용 핸드피스의 인입 경로, 임플란트 픽스쳐의 식립 각도, 방향 등) 등을 결정할 수 있다.
상술하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용한 시술 부위 맵핑은 다수의 다른 환자의 시술 부위 이미지를 트레이닝하고, 트레이닝을 통해 환자의 시술 부위 이미지와 유사한 다른 환자들의 시술 부위 이미지를 확인하여, 그 환자들의 시술 과정을 바탕으로 환자의 시술 부위 이미지를 맵핑할 수 있다. 즉, 시술 환자의 주요한 해부학적 구조물(예를 들면, 상악동, 하치조 신경의 위치, 치조골의 두께, 치아와의 거리 등)이 표현된 시술 부위 이미지와 전술된 해부학적 구조물이 표현된 다른 환자의 시술 부위 이미지를 학습하여, 픽스쳐의 식립 방향 및 각도, 식립 깊이 등을 환자의 시술 부위 이미지에 맵핑할 수 있고, 환자의 시술 부위에 대해 픽스쳐가 이동, 식립되는 동안, 픽스쳐 위치를 맵핑된 환자의 시술 부위 상에서 예측할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 시술 부위의 맵핑이 수행되기 전, 성별, 연령 등이 각각 상이한 환자들의 시술 부위 이미지, 스캐닝된 환자의 시술 부위 이미지, 시술 부위에 대한 다른 환자의 시술 이력 정보, 시술 경과 정보, 시술용 핸드피스의 정보, 임플란트 픽스쳐의 정보 등이 입력될 수 있다. 즉, 성별, 연령 등이 상이한 다수의 환자들의 시술 부위 이미지 등은 후술되는 인공지능 알고리즘을 이용한 학습을 위한 모집단이 될 수 있고, 이러한 모집단을 분석함으로써, 환자의 시술 부위 이미지와 유사한 다른 환자의 시술 부위 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 다른 환자의 시술 이력 정보, 시술 경과 정보, 시술용 핸드피스 정보, 임플란트 픽스쳐 정보 등을 통해 환자의 시술 과정, 시술 경과 등을 예측할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘을 이용하여, 환자의 시술 부위를 맵핑하여, 모델링된 3차원 맵핑 이미지를 바탕으로 시술용 핸드피스가 픽스쳐의 식립을 위해 시술 부위에 정밀하게 인입될 수 있고, 시술 과정 도중, 환자의 시술 부위 또는 인접한 잇몸 부위가 시술로 인해 변형되는 경우 등을 예측하여, 변화된 상황에 대응하여 시술이 진행될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 알고리즘으로 딥 러닝 알고리즘을 이용하여 맵핑 모델링을 수행할 수 있다. 딥 러닝은 머신 러닝의 한 종류로서, 머신 러닝 알고리즘이랑 입력된 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어 내기 위한 특정한 모델을 구축하는 방식으로, 이미 정해진 프로그램의 명령을 수행하는 방식이 아닌, 입력되는 데이터에 따라 상황에 적합한 모델을 유동적으로 구축하는 방식이다. 딥 러닝은 머신 러닝과 유사하게 작용할 수 있지만, 머신 러닝은 데이터 자체에서 지식을 추출하여 학습이 이루어지는 방식으로 기본 데이터의 양이 많아질수록 그 예측성이 향상될 수 있지만, 부정확한 예측을 도출할 경우 엔지니어가 개입하여 이를 조정할 필요가 발생된다. 그러나, 딥 러닝 알고리즘은 자체 신경망을 통해 데이터 자체의 특징을 추출하여 특징들의 패턴을 파악하는 것으로 예측의 정확성 여부까지도 스스로 판단할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 시술 부위의 맵핑은 딥 러닝 알고리즘 중, 합성곱신경망(CNN, convolution neural network)을 이용하여 학습이 수행될 수 있으며, 합성곱신경망 알고리즘 중, 특히, 영상 분류에 널리 이용되는 VGG-16 모델이 임플란트 시술 부위 이미지 분석에 사용될 수 있다.
상술하면, 다른 환자의 임플란트 시술 부위에 대한 시술 부위 이미지가 축적될수록(즉, 딥 러닝 학습에 필요한 다른 환자의 시술 부위 이미지의 개수가 증가할수록), 시술 부위 이미지에 대한 딥 러닝의 트레이닝 횟수가 증가되고, 트레이닝을 통해 추출된 다른 환자의 시술 부위 이미지의 특징들을 이용하여 다른 환자의 시술 부위 이미지를 패턴화한 데이터를 생성할 수 있다. 이와 같이 패턴화된 이미지 데이터를 바탕으로 시술 환자의 시술 부위 이미지를 분석하고 시술 환자의 시술 부위 이미지의 특징을 추출하여, 패턴화된 다른 환자의 시술 부위 이미지 데이터와 비교하여 시술 환자의 시술 부위 이미지의 특징에 대한 패턴을 확인할 수 있다.
이에 따라, 시술 환자의 시술 부위와 유사한 기존 다른 환자들의 시술 부위에 대해 수행된 임플란트 시술 과정을 참조하여, 시술 환자의 시술 부위에 시술 부위 정보, 시술 과정 등을 맵핑할 수 있다.
다른 환자의 시술 부위 이미지에 대한 트레이닝이 증가할수록 시술 환자의 시술 부위에 대한 맵핑의 정확도가 점점 향상될 수 있다. 이러한 특징은, 특정한 수학이나 통계적 모델링을 통한 분석 기법이 항상 일정한 정도의 예측 오류율을 가지는 데에 비해, 트레이닝의 횟수가 증가할수록 합성곱신경망에 의해 도출되는 시술 부위 이미지의 특징의 정확도가 향상될 수 있어, 시술 부위 이미지 맵핑의 예측 오류율이 점점 개선될 수 있다.
또한, 임플란트 픽스쳐가 맵핑된 위치에 식립된 후, 픽스쳐에 어버트먼트가 결합되고, 크라운이 장착될 수 있다. 크라운의 표면은 실제 치아의 표면 형상과 임플란트 치아의 대합 치아의 표면 형상을 고려하여 불규칙한 면으로 형성될 수 있는데, 크라운의 표면이 대합 치아의 표면 형상에 대응되도록 형성되더라도, 픽스쳐, 어버트먼트, 크라운이 결합되는 각도의 차이로 인해 임플란트 치아와 대합치의 교합에 오류(즉, 양 치아의 부정 교합)가 발생될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 딥 러닝 알고리즘을 통해 픽스쳐의 위치는 시술된 임플란트의 크라운에 대합되는 치아와의 관계를 고려하여 맵핑됨에 따라, 임플란트 치아가 형성되는 각도도 시술 부위 이미지에 맵핑될 수 있다.
또한, 시술 과정에서 시간적 흐름에 따라 변형될 수 있는 시술 부위를 예측하여, 예측된 결과값에 따라 시술 부위의 맵핑을 유동적으로 보정할 수 있다. 예를 들면, 예측되는 시술 부위의 변형은, 픽스쳐의 식립으로 인해 시술 부위의 잇몸이 변형되거나, 이에 따라, 픽스쳐의 식립 각도, 깊이의 변형 등이 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 딥 러닝 알고리즘은, 러닝(학습)하는 트레이닝 세트 또는 횟수 등이 증가하면서 정확도가 더욱 향상되는 것이 고려되며, 이와 같이 향상된 정확도가 다시 시술 부위에 대한 변형 분석 등에 쉽게 반영될 수 있다는 점까지 고려될 수 있어, 시술 부위에 대한 맵핑의 정확도가 더욱 향상될 수 있다. 즉, 임플란트 시술 환자들의 모집단이 커지고, 임플란트 시술에 참여하는 환자의 수가 많아지게 되어 임플란트 시술 시행 횟수가 증가될 수 록, 유사한 시술 부위의 형태, 시술 부위의 유사한 변형 등이 고려한 임플란트 시술의 정확도가 증가될 수 있다.
다음으로, 라이다 센서가 결합된 시술용 핸드피스가 시술 부위로 인입하면서, 시술 부위 또는 시술 부위에 인접한 잇몸 부위를 스캐닝하여 3차원 스캐닝 이미지를 생성하고, 3차원 스캐닝 이미지를 디스플레이부에 출력하는 단계가 수행될 수 있다(단계 230).
본 개시의 일 실시예에 따른 시술용 핸드피스는 인공지능 알고리즘에 의해 맵핑된 시술 부위 이미지 상의 시술 경로를 따라 시술 부위로 인입될 수 있다. 이러한 시술 경로는 딥 러닝 알고리즘을 통해 환자의 시술 특성에 적합하도록 예측되어 결정되지만, 의사가 시술 과정에서 실시간으로 환자의 시술 상태를 파악할 수 있도록 시술용 핸드피스에 라이다 센서가 결합되어 환자의 구강 내부의 이미지가 생성될 수 있다.
라이다 센서는 레이저, 즉, 직진성있는 단색빛을 사방으로 쏘았다가 반사되어 돌아오는 정보를 토대로 3D 이미지를 생성한다. 전자기파를 이용하는 레이저와 다르게, 인체에 무해하며, 직진성이 강한 레이저를 사용함에 따라 레이다보다 정밀하게 이미지를 생성할 수 있어, 잇몸과 같이 세밀한 구조를 갖는 신체 부위의 이미지를 생성하는데 적합할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 시술용 핸드피스에 라이다 센서가 결합되어, 시술용 핸드피스가 시술 부위로 인입되면서 라이다 센서에 의해 시술 환자의 구강 내부의 시술 부위 또는 시술 부위에 인접한 치아 및 잇몸 부위를 스캐닝한 3차원 스캐닝 이미지가 생성될 수 있다. 이에 따라, 생성된 3차원 스캐닝 이미지와 맵핑된 시술 부위 이미지를 바탕으로(예를 들면, 맵핑된 시술 부위 이미지에 3차원 스캐닝 이미지가 중첩되어 3차원 스캐닝 이미지 상에 시술 경로 등이 표시되어) 임플란트 시술이 진행될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 디스플레이부는 영상을 출력할 수 있는 다양한 구성을 포함할 수 있으며, LCD(liquid crystal display, 액정 디스플레이 장치), PDP(plasma display panel) 등이 구비된 모바일 기기, 모니터 등이 디스플레이부에 포함될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 시술 부위 이미지, 3차원 스캐닝 이미지 등은 클라우드, HDD, SDD 등과 같은 저장 매체에 실시간으로 저장되어, 시술 환자의 시술 데이터로 관리됨으로써, 이후 환자의 다른 시술, 다른 환자의 시술 등에 종래 데이터로 활용될 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시예에 따른 3차원 스캐닝 이미지는 시술 과정 중에 실시간으로 생성되어 현재 시술 환자의 구강 내부 상태를 반영할 수 있는데, 시술 환자의 구강 내부 상태의 변화 등으로 인해 이미 맵핑된 시술 부위 이미지와 3차원 스캐닝 이미지 간에 불일치가 발생될 경우, 예를 들면, 구강 내부의 예측되지 않은 상태 변화 등이 발생될 경우, 시술 부위 이미지를 재맵핑하는 보정 과정이 수행될 수 있다(단계 231)
즉, 현재 구강 내부 상태의 3차원 스캐닝 이미지가 시술 부위 이미지로 설정되어, 인공지능 알고리즘을 통해 시술 환자의 시술 부위 이미지와 다른 환자의 시술 부위 이미지 등을 비교, 분석하여 보정된 시술 부위 이미지가 맵핑 모델링될 수 있다. 이러한 재맵핑 과정 후, 형성된 보정된 시술 부위 이미지에 따른 시술 과정을 따라 현재의 3차원 스캐닝 이미지를 비교하면서 임플란트 시술이 진행될 수 있다.
다음으로, 시술 부위 이미지를 이용하여 시술 부위에 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계가 수행될 수 있다(단계 240).
본 개시의 일 실시예에 따른 시술 부위 이미지는 인공지능 알고리즘을 통해 임플란트 픽스쳐의 식립 각도, 식립 깊이, 식립 방향 등의 시술 정보를 포함하고 있다. 이와 같이 시술 부위 이미지에서 제시하는 시술 정보에 따라 임플란트 픽스쳐가 식립될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 임플란트 픽스쳐가 시술 환자의 시술 부위에 식립된 후, 순차적으로 임플란트 어버트먼트(즉, 지주대 또는 지대주)가 결합되고, 임플란트 어버트먼트의 상부에 크라운이 결합될 수 있다.
이상의 설명에서는 본 개시의 다양한 실시예들을 제시하여 설명하였으나 본 개시가 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다.
Claims (6)
- CT 촬영으로 시술 환자의 시술 부위를 스캔하여 시술 부위 이미지를 생성하는 단계와,
상기 환자의 상기 시술 부위 이미지 및 상기 시술 부위에 대한 다른 환자의 시술 부위 이미지에 대하여 인공지능 알고리즘을 이용한 학습을 수행하여, 상기 시술 부위를 맵핑하는 단계와,
라이다 센서가 결합된 시술용 핸드피스가 상기 시술 부위로 인입되면서 상기 시술 부위 또는 상기 시술 부위에 인접한 치아 및 잇몸 부위를 스캐닝하여 3차원 스캐닝 이미지를 생성하고, 상기 3차원 스캐닝 이미지를 디스플레이부에 출력하는 단계와,
상기 시술 부위 이미지를 이용하여 상기 시술 부위에 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계
를 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법. - 제1항에 있어서,
상기 시술 부위를 맵핑하는 단계는,
상기 시술 부위에 대한 상기 다른 환자의 시술 이력 정보, 시술 경과 정보, 상기 시술용 핸드피스의 정보 및 상기 임플란트 픽스쳐의 정보를 입력하는 단계
를 더 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법. - 제2항에 있어서,
상기 3차원 스캐닝 이미지는,
상기 임플란트 픽스쳐의 식립 방향, 식립 깊이, 상기 시술 부위와 상기 잇몸 부위의 위치
를 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법. - 제3항에 있어서,
상기 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계는,
상기 시술 부위 이미지와 상기 3차원 스캐닝 이미지를 비교하여, 상기 시술 부위에 대해 재맵핑하여 보정된 시술 부위 이미지를 생성하는 단계
를 더 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법. - 제4항에 있어서,
상기 인공지능 알고리즘은, 딥 러닝 알고리즘을 이용하는
인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법. - 제5항에 있어서,
상기 임플란트 픽스쳐를 식립하는 단계는,
상기 임플란트 픽스쳐가 식립된 후, 임플란트 어버트먼트 및 크라운이 순차적으로 결합되는
인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립 방법.
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2021
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