KR20230023258A - System for providing orthodontic treatment evaluation information based on the patient's tooth arrangement - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth alignment, which is implemented by a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors, comprising: a target value acquisition unit which, when receiving first tooth scan data that is 3D scan data obtained by photographing a patient from a medical practitioner account, acquires a first tooth image that is a malocclusion image of the patient's teeth based on the received first tooth scan data, obtains treatment solution information based on the acquired first tooth image, and obtains a correction target value for correcting the patient's malocclusion based on the obtained treatment solution information; a second tooth image acquisition unit which, in a state where acquisition of the correction target value is completed, when receiving second tooth scan data that is new 3D scan data obtained by photographing the patient who has completed orthodontic treatment with a transparent correction device, obtains a second tooth image that is an image of a corrected tooth alignment based on the second tooth scan data; and an evaluation information provision unit which, when obtaining a correction achievement value for each corrected tooth based on the obtained second tooth image and obtaining error information by comparing the correction achievement value and the correction target value, creates orthodontic treatment evaluation information that is evaluation information for orthodontic treatment based on the obtained error information, and provides the same to the medical practitioner account. Therefore, whether orthodontic treatment has been corrected based on treatment solution information can be determined. In addition, various embodiments identified through the present document are possible.

Description

환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING ORTHODONTIC TREATMENT EVALUATION INFORMATION BASED ON THE PATIENT'S TOOTH ARRANGEMENT}System for providing orthodontic treatment evaluation information based on patient's tooth arrangement

본 발명은 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 환자를 촬영하여 획득한 3차원 스캔 데이터인 제1 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 환자의 치아에 대한 부정교합 의 종류를 판단하고, 판단된 부정교합을 교정하기 위한 치료 솔루션 정보를 기반으로, 교정 목표 값을 획득하고, 이후에 수신되는 제2 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 교정되는 치아 각각에 대한 교정 달성 값을 획득하여, 교정 달성 값과 상기 교정 목표 값을 기반으로, 교정 치료에 대한 평가 정보인 교정 치료 평가 정보를 생성하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement, and specifically, based on first tooth scan data, which is three-dimensional scan data obtained by photographing the patient, Determines the type of occlusion, obtains a correction target value based on treatment solution information for correcting the determined malocclusion, and corrects each tooth to be corrected based on second tooth scan data received thereafter The present invention relates to a technique of acquiring an achievement value and generating orthodontic treatment evaluation information, which is evaluation information for orthodontic treatment, based on the calibration achievement value and the calibration target value.

투명 교정 방식은 투명한 특수 강화 플라스틱으로 된 틀을 이용하여, 부정교합을 교정하는 방식으로, 최근 심미 교정 치료에 대한 관심의 증가와 기존 메탈 와이어와 브라켓을 사용하는 전통 교정장치를 대신하여 투명 교정 시장이 급격하게 성장 중이다. 전세계적인 성장세 속에서도 국내시장은 아날로그 브라켓 교정방식의 외산 점유율이 높고, 일부 투명 교정 장치 브랜드를 제외하고는 디지털 교정 시장의 규모가 미비한 수준이다. 이에 따라, 국내 치과 업계에서는 이러한 수입 시장의 대체와 디지털 교정 시장의 확대 및 글로벌 시장의 진출을 위하여 다양한 기술들을 개발하고 있다.The transparent orthodontic method uses a frame made of transparent special reinforced plastic to correct malocclusion. Recently, interest in aesthetic orthodontic treatment has increased and the transparent orthodontic market has replaced traditional orthodontic devices using metal wires and brackets. this is growing rapidly Despite the global growth trend, the domestic market has a high share of foreign products in the analog bracket correction method, and the digital correction market is insignificant except for some brands of transparent correction devices. Accordingly, the domestic dental industry is developing various technologies to replace these imported markets, expand the digital orthodontic market, and enter the global market.

일 예로서, 한국등록특허 10-222746(교정치료를 위한 치아 배열 방법 및 이를 수행하는 교정 캐드 시스템)에는 현재 교정치료 환자를 대상으로 데이터 분석 및 인공지능 기반 비교를 통해 이전 교정사례에서 현재 교정치료 환자의 치아 데이터와 매칭하는 교정사례를 검색하여 이를 자동으로 추천하는 기술이 개시되어 있다.As an example, Korean Registered Patent No. 10-222746 (Method for Arranging Teeth for Orthodontic Treatment and Orthodontic CAD System for Performing the same) discloses current orthodontic treatment in previous orthodontic cases through data analysis and artificial intelligence-based comparison for current orthodontic treatment patients. A technology for searching for orthodontic cases that match patient's tooth data and automatically recommending them is disclosed.

그러나, 상술한 선행기술에서는 단순히 현재 교정치료 환자의 치아 데이터와 매칭하는 교정사례를 검색하여 이를 자동으로 추천하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 환자의 치아 각각에 대한 부정교합의 종류를 판단하고, 환자에게 적용된 교정 치료를 평가하는 기술이 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.However, in the above-mentioned prior art, only a technique of simply searching for a case of correction that matches the tooth data of the current orthodontic treatment patient and automatically recommending it is disclosed, determining the type of malocclusion for each of the patient's teeth, Since a technique for evaluating orthodontic treatment applied to a patient has not been disclosed, the need for a technique capable of solving this problem is emerging.

이에 본 발명은, 환자를 촬영하여 획득한 3차원 스캔 데이터인 제1 치아부 스캔 데이터에서 환자의 부정교합에 대응되는 제1 치아 이미지를 획득하고, 획득된 제1 치아 이미지를 기반으로, 환자의 부정교합 종류를 판단하여 치료 솔루션 정보를 획득하는 경우, 획득된 치료 솔루션 정보에 기반한 환자의 치아 각각에 대한 교정 목표 값을 획득하고, 제2 치아부 스캔 데이터를 수신하는 경우, 수신된 제2 치아부 스캔 데이터에 기반한 제2 치아 이미지를 통해 투명 교정 장치에 의해 교정된 환자의 치아 각각에 대한 교정 달성 값을 획득한 후, 교정 목표 값 및 교정 달성 값을 기반으로, 환자의 부정교합 교정 치료에 대한 평가 정보인 교정 치료 평가 정보를 획득함으로써, 교정 치료 평가 정보를 통해 환자의 부정교합에 대한 치료 적정성을 판단 가능하고, 교정된 치아 각각에 대한 보완점을 도출해 보완점에 대응되는 교정 개선 정보를 제공함으로써, 환자에게 심미성이 높은 치아 배열을 제공하는 것에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention obtains a first tooth image corresponding to the patient's malocclusion from the first tooth portion scan data, which is three-dimensional scan data obtained by photographing the patient, and based on the obtained first tooth image, the patient's In case of obtaining treatment solution information by determining the type of malocclusion, obtaining a correction target value for each tooth of the patient based on the obtained treatment solution information, and receiving second tooth scan data, the received second tooth After obtaining correction achievement values for each of the patient's teeth corrected by the transparent orthodontic device through the second tooth image based on the sub-scan data, based on the correction target value and the correction achievement value, the patient's malocclusion correction treatment is performed. By acquiring orthodontic treatment evaluation information, which is evaluation information for orthodontic treatment, it is possible to determine the appropriateness of treatment for the patient's malocclusion through the orthodontic treatment evaluation information, and by deriving complementary points for each corrected tooth and providing orthodontic improvement information corresponding to the complementary points , Its purpose is to provide patients with highly esthetic tooth arrangements.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템에 있어서, 환자를 촬영하여 획득한 3차원 스캔 데이터인 제1 치아부 스캔 데이터를 의료인 계정으로부터 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 환자의 치아에 대한 부정교합 이미지인 제1 치아 이미지를 획득하고, 상기 획득된 제1 치아 이미지를 기반으로, 치료 솔루션 정보를 획득하되, 상기 획득된 치료 솔루션 정보를 기반으로, 환자의 부정교합을 교정하기 위한 교정 목표 값을 획득하는 목표 값 획득부; 상기 교정 목표 값의 획득이 완료된 상태에서, 투명 교정 장치에 의해 교정 치료가 완료된 환자를 촬영하여 획득한 새로운 3차원 스캔 데이터인 제2 치아부 스캔 데이터를 수신하는 경우, 상기 제2 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 교정된 치아 배열에 대한 이미지인 제2 치아 이미지를 획득하는 제2 치아 이미지 획득부; 및 상기 획득된 제2 치아 이미지를 기반으로, 교정된 치아 각각에 대한 교정 달성 값을 획득하여, 상기 교정 달성 값과 상기 교정 목표 값을 비교해 오차 정보를 획득하는 경우, 상기 획득된 오차 정보를 기반으로 교정 치료에 대한 평가 정보인 교정 치료 평가 정보를 생성하여 상기 의료인 계정에게 제공하는 평가 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors according to an embodiment of the present invention, the patient When first tooth scan data, which is 3D scan data obtained by photographing, is received from a medical practitioner account, a first tooth image, which is a malocclusion image of a patient's teeth, is generated based on the received first tooth scan data. a target value acquisition unit that acquires treatment solution information based on the obtained first tooth image, and obtains a correction target value for correcting malocclusion of the patient based on the obtained treatment solution information; When the second tooth scan data, which is new 3D scan data acquired by photographing a patient whose orthodontic treatment has been completed by using a transparent aligner, is received in a state in which the correction target value has been obtained, the second tooth scan data Based on the, a second tooth image acquisition unit for acquiring a second tooth image that is an image of the corrected tooth arrangement; and when obtaining a correction achievement value for each corrected tooth based on the obtained second tooth image and obtaining error information by comparing the correction achievement value with the correction target value, based on the obtained error information. and an evaluation information providing unit generating orthodontic treatment evaluation information, which is evaluation information for orthodontic treatment, and providing the generated orthodontic treatment evaluation information to the medical personnel account.

상기 목표 값 획득부는, 상기 의료인 계정으로부터 상기 제1 치아부 스캔 데이터를 수신하는 경우, 부정교합 확인 프로세스를 시작하는 부정교합 확인 시작부; 상기 부정교합 확인 프로세스가 시작되는 경우, 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지를 분석하여, 상기 분석된 제1 치아 이미지를 통해 환자의 치아 배열을 확인하고, 상기 확인된 치아 배열을 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류하여, 환자의 부정교합을 판단하는 부정교합 판단부; 및 상기 환자의 부정교합의 판단이 완료되면, 교정 치료를 위한 솔루션을 도출하는 머신 러닝 기반의 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 환자의 부정교합에 대한 치료 솔루션 정보를 획득하는 솔루션 획득부;를 포함하는 것이 바람직하다.The target value acquisition unit may include: a malocclusion check start unit that starts a malocclusion check process when receiving the first tooth portion scan data from the medical service provider account; When the malocclusion checking process starts, the first tooth image is analyzed through a pre-stored algorithm, the patient's tooth arrangement is confirmed through the analyzed first tooth image, and the confirmed tooth arrangement is set to a plurality of negative teeth. a malocclusion determining unit for classifying one of the occlusion information and determining malocclusion of the patient; and a solution acquiring unit acquiring treatment solution information for the patient's malocclusion through a machine learning-based artificial intelligence solution generating algorithm that derives a solution for orthodontic treatment when the determination of the patient's malocclusion is completed. it is desirable

상기 부정교합 판단부는, 상기 환자의 치아 배열 확인 시, 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 제1 치아 이미지에 포함된 환자의 치아 각각에 대한 위치, 인접 치아의 접촉 관계, 수직 관계, 회전 여부 및 기울기 중 적어도 하나를 확인하는 것이 가능하다.The malocclusion determining unit, when confirming the arrangement of the patient's teeth, at least one of the position of each patient's teeth included in the first tooth image, the contact relationship of adjacent teeth, the vertical relationship, rotation and inclination through the pre-stored algorithm. It is possible to check one.

상기 목표 값 획득부는, 상기 솔루션 획득부에 의해 상기 치료 솔루션 정보의 획득이 완료되는 경우, 상기 솔루션 생성 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지에 상기 치료 솔루션 정보에 기반한 교정 가이드를 적용하는 가이드 적용부; 상기 치료 솔루션 정보에 기반한 교정 가이드가 상기 제1 치아 이미지에 적용됨에 따라, 환자의 치아 각각을 교정 완료된 치아 상태로 배열함으로써, 교정 완료된 치아 배열에 대응하는 가상의 이미지인 가상 교정 이미지를 획득하는 가상 교정 이미지 획득부; 및 상기 가상 교정 이미지의 획득이 완료되면, 상기 가상 교정 이미지와 상기 제1 치아 이미지를 비교해 치아 각각에 대한 교정 목표 방향 정보 및 교정 목표 거리 정보를 획득하여, 환자의 부정교합을 교정하기 위한 기준 값인 상기 교정 목표 값을 획득하는 교정 값 획득부;를 포함하는 것이 가능하다.The target value acquisition unit may include: a guide application unit for applying a correction guide based on the treatment solution information to the first tooth image through the solution generating algorithm when the acquisition of the treatment solution information is completed by the solution acquisition unit; As the correction guide based on the treatment solution information is applied to the first tooth image, each patient's teeth are arranged in a state of corrected teeth, thereby obtaining a virtual correction image corresponding to the corrected tooth arrangement. a calibration image acquisition unit; and when the acquisition of the virtual correction image is completed, by comparing the virtual correction image with the first tooth image to obtain correction target direction information and correction target distance information for each tooth, which is a reference value for correcting malocclusion of the patient. It is possible to include; a calibration value acquisition unit for obtaining the calibration target value.

상기 평가 정보 제공부는, 상기 제2 치아 이미지 획득부를 통해 상기 제2 치아 이미지를 획득하는 경우, 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제2 치아 이미지를 분석하여, 환자의 교정된 치아 각각에 대한 상기 교정 달성 값을 획득하는 달성 값 획득부; 상기 교정 달성 값의 획득이 완료되면, 상기 교정 목표 값과 상기 교정 달성 값을 비교하여, 상기 교정 목표 값에 대한 상기 교정 달성 값의 오차 값을 획득하고, 상기 획득된 오차 값이 지정된 오차 값 범위에 포함되는지 판단하는 오차 값 확인부; 및 상기 오차 값 확인부의 기능 수행에 따라 판단된 결과에 기반하여, 오차 정보를 생성하고, 상기 생성된 오차 정보를 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 분석하여, 상기 교정 치료 평가 정보를 생성하는 오차 정보 분석부;를 포함하는 것이 가능하다.When the evaluation information providing unit obtains the second tooth image through the second tooth image acquisition unit, the second tooth image is analyzed through the pre-stored algorithm to achieve the correction for each corrected tooth of the patient. an achievement value acquisition unit that obtains a value; When the acquisition of the calibration achievement value is completed, an error value of the calibration achievement value with respect to the calibration target value is obtained by comparing the calibration target value and the calibration achievement value, and the obtained error value is within a designated error value range. an error value confirmation unit that determines whether it is included in; and error information generating error information based on a result determined by performing the function of the error value checking unit, analyzing the generated error information through the artificial intelligence solution generation algorithm, and generating the orthodontic treatment evaluation information. It is possible to include; analysis unit.

상기 교정 치료 평가 정보는, 상기 오차 정보를 기반으로, 환자의 치아 각각에 대한 교정 치료의 성공 여부를 판단한 정보이되, 상기 오차 정보에 기반한 환자의 치아 각각에 대한 교정 치료가 실패로 확인되면, 상기 교정 치료가 실패된 치아 각각을 교정하기 위한 교정 개선 정보를 포함하되, 상기 교정 개선 정보는, 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 생성되는 정보로써, 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 학습된 다른 환자의 교정 치료 이력 정보에 기반하여 도출되는 모범 치료 정보인 것이 가능하다.The orthodontic treatment evaluation information is information that determines whether orthodontic treatment for each patient's teeth is successful based on the error information, and if the orthodontic treatment for each patient's teeth based on the error information is confirmed to have failed, the Includes correction improvement information for correcting each tooth for which orthodontic treatment has failed, wherein the correction improvement information is information generated through the artificial intelligence solution generation algorithm, and other patients learned through the artificial intelligence solution generation algorithm It is possible that it is exemplary treatment information derived based on orthodontic treatment history information.

상기 평가 정보 제공부는, 상기 모범 치료 정보가 포함된 교정 치료 평가 정보를 상기 의료인 계정에게 제공 시, 상기 모범 치료 정보에 기반한 상기 투명 교정 장치의 설계 도안 정보인 제1 설계 도안을 생성하는 교정 장치 도안 생성부; 및 상기 제1 설계 도안의 생성이 완료되면, 상기 교정 목표 값에 기반한 투명 교정 장치의 설계 도안 정보인 제2 설계 도안 정보를 획득하여, 상기 제1 설계 도안 및 상기 제2 설계 도안을 비교 가능한 인터페이스를 상기 의료인 계정에게 제공하는 교정 장치 도안 제공부;를 포함하는 것이 가능하다.The evaluation information providing unit, when providing the orthodontic treatment evaluation information including the model treatment information to the medical practitioner account, generates a first design design that is design design information of the transparent orthodontic device based on the model treatment information. generating unit; and when the generation of the first design design is completed, an interface capable of obtaining second design design information, which is design design information of a transparent aligner based on the calibration target value, and comparing the first design design and the second design design. It is possible to include; a correction device design providing unit for providing the medical accountant.

상기 인터페이스는, 상기 의료인 계정으로부터 상기 투명 교정 장치를 설계 변경하기 위한 의사 소견 정보가 수신되는 경우, 상기 입력된 의사 소견 정보를 기반으로, 상기 제1 설계 도안을 수정하는 것이 가능하다.The interface may modify the first design design based on the input doctor's opinion information when the doctor's opinion information for changing the design of the transparent aligner is received from the medical person's account.

본 발명인 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템을 통해 환자의 부정교합에 대한 교정 치료를 평가하여, 환자의 부정교합에 대한 교정 치료가 치료 솔루션 정보에 기반하여 교정되었는지를 판단할 수 있다.It is possible to evaluate the orthodontic treatment for the patient's malocclusion through the orthodontic treatment evaluation information providing system based on the patient's tooth arrangement according to the present invention, and determine whether the orthodontic treatment for the patient's malocclusion is corrected based on the treatment solution information. there is.

또한, 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 환자의 부정교합을 교정하기 위한 치료 솔루션 정보를 획득함으로써, 환자의 치아 배열 상태에 적합한 치료 가이드를 제시할 수 있다.In addition, by obtaining treatment solution information for correcting the patient's malocclusion through an artificial intelligence solution generation algorithm, a treatment guide suitable for the patient's tooth arrangement can be presented.

또한, 치료 솔루션 정보에 기반한 교정 가이드를 환자의 부정교합에 기반한 이미지인 제1 치아 이미지에 적용하여, 교정 완료된 상태의 치아 배열에 대응하는 제2 치아 이미지를 획득함으로써, 환자는 투명 교정 장치에 의해 교정될 치아 배열을 미리 확인할 수 있다.In addition, by applying the correction guide based on the treatment solution information to the first tooth image, which is an image based on the patient's malocclusion, to obtain a second tooth image corresponding to the corrected tooth arrangement, the patient is provided with a transparent orthodontic device. You can check the tooth arrangement to be corrected in advance.

또한, 이상적으로 교정되는 치아 각각에 대한 교정 목표 값과 투명 교정 장치를 통해 실질적으로 교정된 치아 각각에 대한 교정 달성 값을 비교하여 획득되는 교정 치료 평가 정보를 통해 치아 각각의 교정 치료에 대한 예후를 판단할 수 있다.In addition, the prognosis for orthodontic treatment for each tooth is determined through orthodontic treatment evaluation information obtained by comparing the orthodontic target value for each tooth to be ideally corrected with the orthodontic achievement value for each tooth substantially corrected through the transparent orthodontic device. can judge

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 목표 값 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 부정교합 판단부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 목표 값 획득부를 설명하기 위한 다른 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 평가 정보 제공부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 인터페이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
1 is a block diagram illustrating a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a target value obtaining unit of a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's teeth arrangement according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining a malocclusion determining unit of a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.
4 is another block diagram illustrating a target value acquisition unit of the system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's teeth arrangement according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating an evaluation information providing unit of an orthodontic treatment evaluation information providing system based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining an interface of a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.In the following, various embodiments and/or aspects are disclosed with reference now to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to facilitate a general understanding of one or more aspects. However, it will also be appreciated by those skilled in the art that such aspect(s) may be practiced without these specific details. The following description and accompanying drawings describe in detail certain illustrative aspects of one or more aspects. However, these aspects are exemplary and some of the various methods in principle of the various aspects may be used, and the described descriptions are intended to include all such aspects and their equivalents.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.References to “embodiment,” “example,” “aspect,” “example,” etc., used in this specification should not be construed as indicating that any aspect or design described is preferable to or advantageous over other aspects or designs. .

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" mean that the feature and/or element is present, but excludes the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. It should be understood that it does not.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.In addition, terms including ordinal numbers such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 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 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, in the embodiments of the present invention, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, are those commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. have the same meaning. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the embodiments of the present invention, an ideal or excessively formal meaning not be interpreted as

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(100)(이하, 교정 치료 평가 정보 제공 시스템으로 칭함)은 목표 값 획득부(101), 제2 치아 이미지 획득부(103) 및 평가 정보 제공부(105)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a system 100 for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing commands executable by the processors (hereinafter referred to as orthodontic treatment) Referred to as a treatment evaluation information providing system) may include a target value acquisition unit 101 , a second tooth image acquisition unit 103 and an evaluation information providing unit 105 .

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(101)는 환자를 촬영하여 획득한 3차원 스캔 데이터인 제1 치아부 스캔 데이터(101a)를 의료인 계정으로부터 수신할 수 있다. 상기 제1 치아부 스캔 데이터(101a)는 환자를 촬영하여 획득한 방사선 이미지일 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 치아부 스캔 데이터(101a)는 환자의 머리 부위를 촬영하여 획득한 이미지 데이터일 수 있다. 이 때, 획득된 이미지 데이터는 환자의 머리 부위 및 치아 배열에 대한 이미지를 포함하는 데이터일 수 있다. 또한, 상기 제1 치아부 스캔 데이터(101a)는 환자의 치아부 즉, 환자의 치아 배열만을 촬영하여 획득한 이미지 데이터일 수 있다.According to an embodiment, the target value acquisition unit 101 may receive first tooth portion scan data 101a, which is three-dimensional scan data obtained by photographing a patient, from a medical practitioner account. The first tooth portion scan data 101a may be a radiographic image obtained by photographing a patient. For example, the first tooth portion scan data 101a may be image data obtained by photographing the patient's head. In this case, the acquired image data may be data including images of the patient's head and tooth arrangement. In addition, the first tooth portion scan data 101a may be image data obtained by photographing only the patient's tooth portion, that is, the patient's tooth arrangement.

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(101)는 상기 수신된 제1 치아부 스캔 데이터(101a)를 기반으로, 환자의 치아에 대한 부정교합 이미지인 제1 치아 이미지를 획득할 수 있다. 상기 제1 치아 이미지는 상기 제1 치아부 스캔 데이터(101a)를 기반으로 획득되는 환자의 교정 치료 전 치아 배열에 대한 이미지로써, 환자의 부정교합에 대한 이미지를 포함하고 있는 최초의 이미지일 수 있다.According to an embodiment, the target value obtaining unit 101 may obtain a first tooth image, which is a malocclusion image of the patient's teeth, based on the received first tooth portion scan data 101a. The first tooth image is an image of a patient's tooth arrangement before orthodontic treatment acquired based on the first tooth portion scan data 101a, and may be a first image including an image of the patient's malocclusion. .

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(101)는 상기 획득된 제1 치아 이미지를 기반으로, 치료 솔루션 정보를 획득할 수 있다. 상기 치료 솔루션 정보는 상기 제1 치아 이미지에 기반한 환자의 부정교합을 교정하기 위한 치료 정보일 수 있다. 상기 치료 솔루션 정보를 획득하는 자세한 설명은 도 2에서 설명하도록 한다.According to an embodiment, the target value acquisition unit 101 may obtain treatment solution information based on the obtained first tooth image. The treatment solution information may be treatment information for correcting malocclusion of the patient based on the first tooth image. A detailed description of obtaining the treatment solution information will be described with reference to FIG. 2 .

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(101)는 상기 치료 솔루션 정보의 획득이 완료되면, 상기 획득된 치료 솔루션 정보를 기반으로, 환자의 부정교합을 교정하기 위한 교정 목표 값을 획득할 수 있다. 이 때, 상기 목표 값 획득부(101)는 상기 제1 치아 이미지에 포함된 환자의 부정교합을 정상 치아 배열로 교정하기 위하여, 상기 치료 솔루션 정보를 기반으로, 제1 치아 이미지에 대응되는 환자의 치아 각각에 대한 교정 목표 방향 정보 및 교정 목표 거리 정보를 획득하여, 획득된 교정 목표 방향 정보 및 교정 목표 거리 정보를 기반으로, 교정 목표 값을 획득할 수 있다. 상기 교정 목표 값을 획득하는 자세한 설명은 도 4에서 설명하도록 한다.According to an embodiment, when the acquisition of the treatment solution information is completed, the target value acquisition unit 101 may acquire a correction target value for correcting the patient's malocclusion based on the acquired treatment solution information. there is. At this time, the target value acquisition unit 101 is configured to correct the patient's malocclusion included in the first tooth image to a normal tooth arrangement, based on the treatment solution information, the patient's value corresponding to the first tooth image. Correction target direction information and correction target distance information for each tooth may be obtained, and a correction target value may be obtained based on the obtained correction target direction information and correction target distance information. A detailed description of obtaining the calibration target value will be described with reference to FIG. 4 .

일 실시예에 따르면, 상기 제2 치아 이미지 획득부(103)는 상기 목표 값 획득부(101)에 의해 상기 교정 목표 값의 획득이 완료된 상태에서, 투명 교정 장치에 의해 교정 치료가 완료된 환자를 촬영하여 획득한 새로운 3차원 스캔 데이터인 제2 치아부 스캔 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제2 치아부 스캔 데이터는 환자의 부정교합에 대한 교정 치료가 완료된 시점에서, 환자를 촬영하여 획득한 방사선 이미지일 수 있다.According to an embodiment, the second tooth image acquisition unit 103 photographs a patient whose orthodontic treatment has been completed by a transparent aligner in a state in which the target value acquisition unit 101 has completed acquisition of the target value for correction. Second tooth portion scan data, which is new 3D scan data obtained by doing so, may be obtained. The second tooth portion scan data may be a radiographic image obtained by photographing the patient at the point in time when orthodontic treatment for the patient's malocclusion is completed.

일 실시예에 따르면, 상기 제2 치아 이미지 획득부(103)는 상기 제2 치아부 스캔 데이터의 수신이 완료되면, 상기 제2 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 교정된 치아 배열에 대한 이미지인 제2 치아 이미지(103a)를 획득할 수 있다. 상기 제2 치아 이미지는 투명 교정 장치에 의해 교정 치료가 완료된 환자의 치아 배열에 대한 이미지일 수 있다.According to an embodiment, the second tooth image acquisition unit 103 is an image of a corrected tooth arrangement based on the second tooth scan data when receiving the second tooth scan data is completed. Two tooth images 103a may be acquired. The second tooth image may be an image of an arrangement of teeth of a patient for whom orthodontic treatment has been completed by using a transparent orthodontic device.

일 실시예에 따르면, 상기 평가 정보 제공부(105)는 상기 제2 치아 이미지(103a)의 획득이 완료되면, 상기 제2 치아 이미지를 기반으로, 교정된 치아 각각에 대한 교정 달성 값을 획득할 수 있다. 상기 교정 달성 값은 투명 교정 장치에 의해 실질적으로 교정된 치아 각각에 대한 교정 거리 달성 정보 및 교정 방향 달성 정보를 기반으로 생성되는 정보일 수 있다.According to an embodiment, the evaluation information providing unit 105, when the acquisition of the second tooth image 103a is completed, based on the second tooth image, to obtain a correction achievement value for each corrected tooth can The correction achievement value may be information generated based on correction distance achievement information and correction direction achievement information for each tooth substantially corrected by the transparent aligner.

일 실시예에 따르면, 상기 평가 정보 제공부(105)는 상기 교정 달성 값의 획득이 완료되면, 상기 교정 달성 값과 상기 교정 목표 값을 비교하여, 상기 교정 목표 값에 대한 상기 교정 달성 값의 오차 정보를 획득할 수 있다. 상기 오차 정보는 상기 교정 달성 값이 상기 교정 목표 값을 만족하는지 여부에 따라 생성되는 정보일 수 있다. 상기 평가 정보 제공부(105)는 상기 오차 정보를 기반으로, 교정 치료에 대한 평가 정보인 교정 치료 평가 정보를 생성하여, 의료인 계정에게 제공할 수 있다. 상기 교정 치료 평가 정보는 상기 오차 정보를 기반으로 생성되는 정보로써, 환자의 교정 치료가 미흡한지 효과적인지를 판단하기 위한 정보일 수 있다.According to an embodiment, when the acquisition of the calibration achievement value is completed, the evaluation information providing unit 105 compares the calibration achievement value with the calibration target value, and the error of the calibration achievement value with respect to the calibration target value. information can be obtained. The error information may be information generated according to whether the calibration achievement value satisfies the calibration target value. The evaluation information providing unit 105 may generate orthodontic treatment evaluation information, which is evaluation information for orthodontic treatment, based on the error information, and provide the generated orthodontic treatment evaluation information to a medical practitioner account. The orthodontic treatment evaluation information is information generated based on the error information, and may be information for determining whether the patient's orthodontic treatment is insufficient or effective.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 목표 값 획득부를 설명하기 위한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a target value obtaining unit of a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's teeth arrangement according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(예: 도 1의 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(100))(이하, 교정 치료 평가 정보 제공 시스템으로 칭함)은 목표 값 획득부(200)(예: 도 1의 목표 값 획득부(101))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing commands executable by the processors (e.g., the patient of FIG. 1). The orthodontic treatment evaluation information providing system 100 based on the tooth arrangement state (hereinafter, referred to as the orthodontic treatment evaluation information providing system) is a target value acquisition unit 200 (eg, the target value acquisition unit 101 of FIG. 1) can include

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(200)는 부정교합 확인 시작부(201), 부정교합 판단부(203) 및 솔루션 획득부(205)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the target value acquisition unit 200 may include a malocclusion check start unit 201 , a malocclusion determination unit 203 and a solution acquisition unit 205 .

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 확인 시작부(201)는 의료인 계정으로부터 환자를 촬영하여 획득한 3차원 스캔 데이터인 제1 치아부 스캔 데이터를 수신하는 경우, 부정교합 확인 프로세스를 시작할 수 있다. 상기 부정교합 확인 프로세스는 상기 제1 치아 이미지를 통해 환자의 치아 배열을 확인함으로써, 환자의 치아 배열이 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 부정교합 정보인지를 분류하여, 환자의 부정교합을 판단하기 위한 프로세스일 수 있다.According to an embodiment, the malocclusion confirmation start unit 201 may start a malocclusion confirmation process when receiving first tooth scan data, which is 3D scan data obtained by photographing a patient, from a medical personnel account. The malocclusion confirmation process is a process for determining the patient's malocclusion by checking the patient's tooth arrangement through the first tooth image, classifying which malocclusion information the patient's tooth arrangement is among a plurality of malocclusion information, and determining the patient's malocclusion. can be

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 판단부(203)는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아 각각에 대한 형태 및 위치를 판별하여, 환자의 치아 배열 상태를 확인할 수 있다. 상기 부정교합 판단부(203)는 확인된 치아 배열 상태를 기반으로, 환자의 치아 배열을 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 보다 정확하게, 상기 부정교합 판단부(203)는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 제1 치아 이미지를 분석하여 환자의 치아 배열 상태를 확인하는 경우, 상기 확인된 치아 배열 상태에 대응되는 치아 배열 상태 정보를 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류할 수 있다. According to an embodiment, the malocclusion determination unit 203 may determine the shape and position of each tooth included in the first tooth image through the pre-stored algorithm to check the arrangement of the patient's teeth. The malocclusion determination unit 203 may classify the patient's tooth arrangement as one of a plurality of malocclusion information based on the confirmed tooth arrangement state. More precisely, when the malocclusion determination unit 203 analyzes the first tooth image through the pre-stored algorithm to check the patient's tooth arrangement state, the tooth arrangement state information corresponding to the confirmed tooth arrangement state is received in plurality. It can be classified as one of the dog malocclusion information.

일 실시예에 따르면, 상기 저장된 알고리즘은 상기 제1 치아 이미지를 분석하여, 상기 제1 치아 이미지에 포함된 치아 각각에 대한 형태 및 위치를 판별하는 머신 러닝 기반의 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, 상기 기 저장된 알고리즘은 PointNet 기반 딥 러닝 알고리즘일 수 있다. 상기 부정교합 판단부(203)는 상기 PointNet 기반 딥 러닝 알고리즘을 통해 이전에 획득 또는 입력된 치아 이미지들을 학습함으로써, 치아 이미지에 포함된 치아 각각(예: 1번 치아, 2번 치아 등)에 대한 형태 및 위치를 판별하여, 상기 환자의 치아 배열 상태를 확인할 수 있다. 또한, 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지를 통해 환자의 하악과두의 위치, 치아의 배열(형태 및 위치), 상하악골간의 관계 및 두개(cranium)에 대한 상하악골 복합체의 위치 및 기울기를 확인하도록 하는 알고리즘일 수 있다. According to one embodiment, the stored algorithm may be a machine learning-based algorithm that analyzes the first tooth image and determines the shape and position of each tooth included in the first tooth image. For example, the pre-stored algorithm may be a PointNet-based deep learning algorithm. The malocclusion determining unit 203 learns previously obtained or input tooth images through the PointNet-based deep learning algorithm, thereby determining each tooth included in the tooth image (e.g., the first tooth, the second tooth, etc.) By determining the shape and location, it is possible to check the arrangement of the patient's teeth. In addition, the position of the mandibular condyle of the patient, the arrangement (shape and position) of the teeth, the relationship between the maxilla and mandible, and the position and inclination of the maxillary and mandibular complex with respect to the cranium through the first tooth image through the pre-stored algorithm It may be an algorithm that checks .

즉, 상기 기 저장된 알고리즘은 PointNet 기반 딥 러닝 알고리즘뿐만 아니라, 이전에 획득 또는 입력된 치아 이미지를 머신 러닝(machine learning)함으로써, 새롭게 입력되는 치아 이미지를 통해 환자의 치아 배열을 판단하여, 환자의 부정교합의 종류를 확인 가능한 머신러닝 기반의 알고리즘이면, 이에 한정되지 않는다. That is, the pre-stored algorithm judges the patient's tooth arrangement through a newly input tooth image by machine learning not only the PointNet-based deep learning algorithm but also the previously acquired or input tooth image, and the patient's negative If it is a machine learning-based algorithm capable of confirming the type of occlusion, it is not limited thereto.

다른 예를 들면, 상기 기 저장된 알고리즘은 자동인지 표준화 알고리즘일 수 있다. 상기 자동인지 표준화 알고리즘은, 상기 부정교합 판단부(203)가 상기 제1 치아 이미지에 포함된 환자의 치아 각각의 형태 및 위치를 확인하여 획득한 치아 배열 상태 정보를 복수 개의 부정교합 정보 중 하나의 부정교합 정보로 분류하기 위한 머신 러닝 기반의 알고리즘일 수 있다. For another example, the pre-stored algorithm may be an automatic or standardized algorithm. In the automatic recognition standardization algorithm, the malocclusion determination unit 203 determines the shape and position of each patient's teeth included in the first tooth image, and sets the tooth arrangement state information obtained as one of a plurality of malocclusion information. It may be a machine learning-based algorithm for classifying as malocclusion information.

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 판단부(203)는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지를 분석하여, 환자의 치아 배열을 확인 시, 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 제1 치아 이미지에 포함된 환자의 치아 각각에 대한 위치, 인접 치아의 접촉 관계, 수직 관계, 회전 여부 및 기울기 중 적어도 하나를 확인할 수 있다. 상기 부정교합 판단부(203)는 상기 환자의 치아 배열의 확인이 완료되는 경우, 상기 확인된 치아 배열에 대응되는 치아 배열 상태 정보를 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 획득할 수 있다. 즉, 상기 치아 배열 상태 정보 상기 제1 치아 이미지를 기반으로 환자의 치아 각각에 대한 위치 정보, 인접 치아와의 접촉 관계 정보, 인접 치아와의 수직 관계 정보, 회전 여부 정보 및 기울기 정보를 포함할 수 있다. 상기 치아 배열 상태 정보를 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류하는 자세한 방법은 도 3에서 설명하도록 한다.According to an embodiment, the malocclusion determination unit 203 analyzes the first tooth image through the pre-stored algorithm and, when confirming the patient's tooth arrangement, includes it in the first tooth image through the pre-stored algorithm. At least one of a position of each tooth of the patient, a contact relationship between adjacent teeth, a vertical relationship, rotation, and inclination may be checked. When the confirmation of the patient's tooth arrangement is completed, the malocclusion determination unit 203 may obtain tooth arrangement state information corresponding to the confirmed tooth arrangement through the pre-stored algorithm. That is, the tooth arrangement state information may include position information for each patient's teeth, contact relationship information with adjacent teeth, vertical relationship information with adjacent teeth, rotation information, and tilt information based on the first tooth image. there is. A detailed method of classifying the tooth arrangement state information as one of a plurality of malocclusion information will be described with reference to FIG. 3 .

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 판단부(203)는 상기 치아 상태 정보를 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류하는 경우, 상기 분류완료된 부정교합 정보에 대응하는 부정교합을 환자의 치아 배열에 대한 부정교합으로 판단할 수 있다.According to an embodiment, when the malocclusion determination unit 203 classifies the tooth state information as one of a plurality of malocclusion information, the malocclusion corresponding to the classified malocclusion information is determined by the patient's tooth arrangement. It can be judged as malocclusion.

일 실시예에 따르면, 상기 솔루션 획득부(205)는 상기 부정교합 판단부(203)에 의해 환자의 부정교합의 판단이 완료되면, 교정 치료를 위한 솔루션을 도출하는 머신 러닝 기반의 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 환자의 부정교합에 대한 치료 솔루션 정보를 획득할 수 있다. 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘은 다양한 데이터(다른 환자의 치아 이미지, 다른 환자의 교정 치료 중 획득된 이력 데이터)를 학습하기 때문에, 상기 결과 정보를 기반으로 오차율이 발생한 원인 정보를 도출할 수 있다.According to one embodiment, the solution obtaining unit 205 creates a machine learning-based artificial intelligence solution that derives a solution for orthodontic treatment when the malocclusion judgment of the patient is completed by the malocclusion determining unit 203 Treatment solution information on the patient's malocclusion can be acquired through the algorithm. Since the artificial intelligence solution generation algorithm learns various data (images of teeth of other patients and history data obtained during orthodontic treatment of other patients), it is possible to derive information on the cause of the error rate based on the result information.

일 실시예에 따르면, 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘은, 상기 솔루션 획득부(205)가 치아 교정을 위한 데이터를 다른 전자 장치(예: 데스크 탑, 태블릿 PC 및 의료기기) 또는 의료인 계정으로부터 수신받아, 수신받은 데이터를 머신러닝함으로써, 환자의 치아 배열에 대한 VTO(visualized treatment objectives) 및 최적의 치료계획을 제시하기 위한 알고리즘일 수 있다. According to one embodiment, in the artificial intelligence solution generation algorithm, the solution acquisition unit 205 receives data for orthodontics from other electronic devices (eg, desktop, tablet PC and medical devices) or a medical person account, It may be an algorithm for presenting visualized treatment objectives (VTO) and an optimal treatment plan for the patient's tooth arrangement by machine learning on the received data.

일 실시예에 따르면, 상기 솔루션 획득부(205)는 다른 환자의 치아 이미지 데이터를 수신 시, 상기 수신된 데이터를 학습 데이터로 머신 러닝하여, 안정화된 하악과두의 위치, 적절한 각도를 갖는 치아의 배열, 상하악골간의 관계 및 두개(cranium)에 대한 적절한 상하악골 복합체의 위치, 기울기 등을 고려하여, 환자의 치아 배열에 대한 VTO(visualized treatment objectives) 및 최적의 치료계획에 대한 정보를 획득할 수 있다. According to one embodiment, when receiving tooth image data of another patient, the solution acquisition unit 205 performs machine learning on the received data as learning data to obtain a stabilized position of the mandibular condyle and a tooth having an appropriate angle. It is possible to obtain information on VTO (visualized treatment objectives) and optimal treatment plan for the patient's tooth arrangement by considering the alignment, relationship between the maxilla and mandible, and the position and tilt of the maxillary and mandibular complex relative to the cranium. there is.

즉, 상기 치료 솔루션 정보는 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘에 의해 생성되는 VTO 및 치료계획 정보 중 적어도 하나를 포함하는 정보일 수 있다. 이에 따라, 상기 VTO 및 상기 치료계획 정보는 환자의 치아 배열을 교정하기 위해 필요한 치료 방법 정보, 치료 기간 정보, 치료 약물 정보 등을 포함하는 것이 당연할 것이다. That is, the treatment solution information may be information including at least one of VTO and treatment plan information generated by the artificial intelligence solution generation algorithm. Accordingly, it is natural that the VTO and the treatment plan information include treatment method information, treatment period information, treatment drug information, and the like necessary for correcting the patient's tooth arrangement.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 부정교합 판단부를 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining a malocclusion determining unit of a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 부정교합 판단부(301)(예: 도 2의 부정교합 판단부(203))는 부정교합 확인 프로세스가 시작되는 경우, 수신된 제1 치아 이미지(301a)를 통해 환자의 치아 배열을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 3 , the malocclusion determining unit 301 (eg, the malocclusion determining unit 203 of FIG. 2 ) starts the malocclusion checking process, through the received first tooth image 301a, of the patient's teeth. You can check the alignment of your teeth.

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 판단부(301)는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지(301a)에 포함된 치아 각각에 대한 형태 및 위치를 판별하여, 환자의 치아 배열 상태를 확인할 수 있다. 상기 부정교합 판단부(301)가 기 저장된 알고리즘을 통해 환자의 치아 배열을 확인하는 자세한 설명은 도 2를 참고하도록 한다.According to an embodiment, the malocclusion determination unit 301 determines the shape and position of each tooth included in the first tooth image 301a through the pre-stored algorithm to determine the arrangement state of the patient's teeth. can For a detailed description of how the malocclusion determination unit 301 checks the patient's tooth arrangement through a pre-stored algorithm, refer to FIG. 2 .

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 판단부(301)는 확인된 치아 배열 상태를 기반으로, 환자의 치아 배열을 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 이 때, 상기 부정교합 판단부(301)는 환자의 치아 배열을 확인하여, 획득된 치아 배열 상태 정보를 기반으로, 환자의 치아 배열을 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 상기 복수 개의 부정교합 종류 정보는 총생(crowding) 부정교합, 공극(spacing) 부정교합 정보, 회전(rotation) 부정교합 정보, 수직관계(openbite&deepbite) 부정교합 정보, 근원심 치축경사(tipping) 부정교합 정보, 협설측 치축경사(torque) 부정교합 정보 및 감합 부정교합 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다According to an embodiment, the malocclusion determining unit 301 may classify the patient's tooth arrangement as one of a plurality of malocclusion information based on the confirmed tooth arrangement state. At this time, the malocclusion determination unit 301 may check the patient's tooth arrangement and classify the patient's tooth arrangement into one of a plurality of malocclusion information based on the obtained tooth arrangement state information. The plurality of malocclusion type information includes crowding malocclusion information, spacing malocclusion information, rotation malocclusion information, openbite & deepbite malocclusion information, and mesial distal tipping malocclusion information. , may include at least one of buccal-lingual torque malocclusion information and fitting malocclusion information.

일 실시예에 따르면, 상기 부정교합 판단부(301)는 제1 치아 이미지를 획득하는 경우, 기 저장된 알고리즘(예: 자동인지 표준화 알고리즘)을 통해 상기 제1 치아 이미지를 분석하여, 환자의 치아 배열 상태에 대응되는 치아 배열 상태 정보를 획득할 수 있다. 상기 치아 배열 상태 정보는 상기 환자의 치아 각각에 대한 형태 및 위치뿐만 아니라, 환자의 하악과두의 위치, 상하악골간의 관계 및 두개(cranium)에 대한 상하악골 복합체의 위치 및 기울기 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, when acquiring the first tooth image, the malocclusion determining unit 301 analyzes the first tooth image through a pre-stored algorithm (eg, an automatic recognition standardization algorithm), and arranges the patient's teeth. Tooth arrangement state information corresponding to the state may be acquired. The tooth arrangement state information may include not only the shape and position of each tooth of the patient, but also information on the position of the patient's mandibular condyle, the relationship between the upper and lower jaw bones, and the position and inclination information of the upper and lower jaw complex with respect to the cranium. there is.

예를 들어, 상기 부정교합 판단부(301)는 상기 치아 배열 상태 정보를 획득한 경우, 상기 치아 배열 상태 정보를 복수 개의 부정교합 정보 중 하나로 분류하는 판단 프로세스(303)를 시작할 수 있다. 상기 부정교합 판단부(301)는 상기 치아 배열 상태 정보를 기반으로, 환자의 13번 치아가 회전된 상태인 것을 확인할 수 있다. 상기 부정교합 판단부(301)는 상기 13번 치아가 회전된 상태인 경우, 303a에 포함된 프로세스를 수행할 수 있다. 또한, 상기 부정교합 판단부(301)는 상기 치아 배열 상태 정보를 기반으로, 환자의 치아가 회전된 상태가 아닌 것을 확인한 경우, 303b에 포함된 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 판단 프로세스(303)는 복수 개의 부정교합 종류마다 다른 프로세스일 수 있다.For example, when obtaining the tooth arrangement state information, the malocclusion determination unit 301 may start a determination process 303 of classifying the tooth arrangement state information into one of a plurality of malocclusion information. The malocclusion determining unit 301 may confirm that the 13th tooth of the patient is in a rotated state based on the tooth arrangement state information. The malocclusion determination unit 301 may perform the process included in 303a when the 13th tooth is in a rotated state. In addition, the malocclusion determination unit 301 may perform the process included in 303b when it is confirmed that the patient's teeth are not in a rotated state based on the tooth arrangement state information. The determination process 303 may be a different process for each of a plurality of malocclusion types.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 목표 값 획득부를 설명하기 위한 다른 블록도이다.4 is another block diagram illustrating a target value acquisition unit of the system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's teeth arrangement according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(예: 도 1의 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(100))(이하, 교정 치료 평가 정보 제공 시스템으로 칭함)은 목표 값 획득부(400)(예: 도 1의 목표 값 획득부(101))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4 , a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing commands executable by the processor (e.g., the patient of FIG. 1). The orthodontic treatment evaluation information providing system 100 based on the tooth arrangement state (hereinafter referred to as the orthodontic treatment evaluation information providing system) is a target value acquisition unit 400 (eg, the target value acquisition unit 101 of FIG. 1) can include

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(400)는 가이드 적용부(401), 가상 교정 이미지 획득부(403) 및 교정 값 획득부(405)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the target value acquisition unit 400 may include a guide application unit 401 , a virtual calibration image acquisition unit 403 and a calibration value acquisition unit 405 .

일 실시예에 따르면, 상기 목표 값 획득부(400)는 솔루션 획득부(예: 도 2의 솔루션 획득부(205))에 의해 치료 솔루션 정보(401a)의 획득이 완료되는 경우, 솔루션 생성 알고리즘을 통해 환자의 제1 치아 이미지(401b)에 치료 솔루션 정보(401a)에 기반한 교정 가이드를 적용할 수 있다. 상기 솔루션 생성 알고리즘과 관련된 자세한 설명은 도 2를 참고하도록 한다. 상기 교정 가이드는 환자의 최초 치아배열을 나타내는 제1 치아 이미지(401b)에 적용되는 정보로써, 상기 제1 치아 이미지(401b)에 기반한 환자의 부정교합이 상기 치료 솔루션 정보(401a)에 기반하여 최적의 형태로 교정 완료된 형태의 치아 배열로 배열하기 위한 치아 각각에 대한 벡터 정보일 수 있다.According to an embodiment, the target value acquisition unit 400 generates a solution generation algorithm when the treatment solution information 401a is acquired by the solution acquisition unit (eg, the solution acquisition unit 205 of FIG. 2 ). Through this, a correction guide based on the treatment solution information 401a may be applied to the patient's first tooth image 401b. For a detailed description of the solution generation algorithm, refer to FIG. 2 . The correction guide is information applied to the first tooth image 401b representing the patient's initial tooth arrangement, and the patient's malocclusion based on the first tooth image 401b is optimal based on the treatment solution information 401a. It may be vector information for each tooth to be arranged in a tooth arrangement in the form of corrected teeth.

일 실시예에 따르면, 상기 가상 교정 이미지 획득부(403)는 상기 치료 솔루션 정보(401a)에 기반한 교정 가이드가 상기 제1 치아 이미지(401b)에 적용됨에 따라, 환자의 치아 각각을 교정 완료된 치아 상태로 가상 배열함으로써, 교정 완료된 치아 배열에 대응하는 가상의 이미지인 가상 교정 이미지(403a)를 획득할 수 있다. According to an embodiment, the virtual correction image acquisition unit 403 applies the correction guide based on the treatment solution information 401a to the first tooth image 401b, so that each of the patient's teeth is corrected in a dental state. By virtual arranging with , it is possible to obtain a virtual correction image 403a, which is a virtual image corresponding to the corrected tooth arrangement.

일 실시예에 따르면, 상기 가상 교정 이미지 획득부(403)는 상기 교정 가이드에 기반한 치아 각각의 벡터 정보를 기반으로, 상기 제1 치아 이미지(401b)에 포함된 치아 각각의 벡터 정보를 변경하여, 상기 치료 솔루션 정보(401a)에 기반한 환자의 교정 완료된 상태의 치아 배열에 대응되는 상기 가상 교정 이미지(403a)를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the virtual correction image acquisition unit 403 changes the vector information of each tooth included in the first tooth image 401b based on the vector information of each tooth based on the correction guide, Based on the treatment solution information 401a, the virtual correction image 403a corresponding to the alignment of teeth in a corrected state of the patient may be acquired.

일 실시예에 따르면, 상기 교정 값 획득부(405)는 상기 가상 교정 이미지(403a)의 획득이 완료되면, 상기 가상 교정 이미지(403a)와 상기 제1 치아 이미지(401b)를 비교할 수 있다. 보다 정확하게, 상기 교정 값 획득부(405)는 상기 가상 교정 이미지(403a)에 포함된 치아 각각에 대한 벡터 정보와 상기 제1 치아 이미지(401b)에 포함된 치아 각각에 대한 벡터 정보를 비교하여, 치아 각각에 대한 교정 목표 방향 정보 및 교정 목표 거리 정보를 획득할 수 있다. 상기 교정 목표 방향 정보는 상기 부정교합 상태의 치아가 교정 완료된 상태의 배열로 교정되기 위해 이동되는 방향에 대한 정보일 수 있다. 상기 교정 목표 거리 정보는 상기 부정교합 상태의 치아가 교정 완료된 상태의 배열로 교정되기 위해 이동되는 거리에 대한 정보일 수 있다.According to an embodiment, when the acquisition of the virtual correction image 403a is completed, the correction value acquisition unit 405 may compare the virtual correction image 403a with the first tooth image 401b. More precisely, the correction value acquisition unit 405 compares the vector information for each tooth included in the virtual correction image 403a with the vector information for each tooth included in the first tooth image 401b, Correction target direction information and correction target distance information for each tooth may be acquired. The correction target direction information may be information about a direction in which the teeth in the malocclusion state are moved to be corrected into an arrangement in a corrected state. The correction target distance information may be information about a distance that the malocclusion teeth are moved to be corrected into an alignment in a corrected state.

일 실시예에 따르면, 상기 교정 값 획득부(405)는 상기 교정 목표 방향 정보 및 교정 목표 거리 정보를 지정된 수식에 기반으로 계산하여, 교정 목표 값을 획득할 수 있다. 상기 지정된 수식은 본 발명을 운용하는 기업, 기관마다 다를 수 있다. 상기 교정 목표 값은 부정교합의 치아가 교정된 상태의 배열로 교정됨에 따라 이동되어야 하는 정도를 나타내는 값일 수 있다. 즉, 상기 교정 목표 값은 제1 치아 이미지에 기반한 치아 각각이 교정된 배열로 형성되기 위해 이동되어야 하는 목표 값일 수 있다.According to an embodiment, the calibration value acquisition unit 405 may obtain a calibration target value by calculating the calibration target direction information and the calibration target distance information based on a specified formula. The designated formula may be different for each company or institution that operates the present invention. The correction target value may be a value representing a degree to which malocclusion teeth should be moved as they are corrected into a corrected arrangement. That is, the correction target value may be a target value to be moved to form each tooth based on the first tooth image into a corrected arrangement.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 평가 정보 제공부를 설명하기 위한 블록도이다.5 is a block diagram illustrating an evaluation information providing unit of an orthodontic treatment evaluation information providing system based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(예: 도 1의 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(100))(이하, 교정 치료 평가 정보 제공 시스템으로 칭함)은 평가 정보 제공부(500)(예: 도 1의 평가 정보 제공부(105))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5 , a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor (e.g., the patient of FIG. 1). The orthodontic treatment evaluation information providing system 100 based on the tooth arrangement (hereinafter, referred to as the orthodontic treatment evaluation information providing system) is an evaluation information providing unit 500 (eg, the evaluation information providing unit 105 of FIG. 1) can include

일 실시예에 따르면, 상기 평가 정보 제공부(500)는 달성 값 획득부(501), 오차 값 확인부(503) 및 오차 정보 분석부(505)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the evaluation information providing unit 500 may include an achievement value obtaining unit 501 , an error value checking unit 503 and an error information analyzing unit 505 .

일 실시예에 따르면, 상기 달성 값 획득부(501)는 제2 치아 이미지 획득부(예: 도 1의 제2 치아 이미지 획득부(103))를 통해 제2 치아 이미지의 획득이 완료되는 경우, 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제2 치아 이미지를 분석하여, 환자의 교정된 치아 각각에 대한 교정 달성 값(501b)을 획득할 수 있다. 상기 기 저장된 알고리즘과 관련된 자세한 설명은 도 2를 참고하도록 한다.According to one embodiment, the achievement value acquisition unit 501 is completed when the acquisition of the second tooth image is completed through the second tooth image acquisition unit (eg, the second tooth image acquisition unit 103 of FIG. 1). The correction achievement value 501b for each corrected tooth of the patient may be obtained by analyzing the second tooth image through a pre-stored algorithm. For a detailed description of the pre-stored algorithm, refer to FIG. 2 .

일 실시예에 따르면, 상기 달성 값 획득부(501)는 투명 교정 장치에 의해 교정 치료가 완료된 환자의 치아 배열에 대한 제2 치아 이미지의 획득이 완료되면, 기 저장된 알고리즘을 통해 제2 치아 이미지에 기반한 환자의 치아 배열 상태를 확인할 수 있다. 상기 달성 값 획득부(501)는 상기 제2 치아 이미지에 기반한 환자의 치아 배열 상태를 확인함으로써, 상기 치아 각각에 대한 교정 달성 값(501b)을 획득할 수 있다. 상기 교정 달성 값(501b)은 교정 달성 방향 정보 및 교정 달성 거리 정보를 포함하는 정보로써, 치아 각각에 대한 벡터 정보일 수 있다. 상기 교정 달성 값(501b)은 상기 교정 달성 방향 정보 및 상기 교정 달성 거리 정보를 지정된 수식으로 계산함으로써 획득되는 값일 수 있다. According to an embodiment, when the acquisition of the second tooth image for the patient's tooth arrangement for which orthodontic treatment has been completed by the transparent orthodontic device is completed, the achievement value acquisition unit 501 obtains the second tooth image through a pre-stored algorithm. Based on this, it is possible to check the patient's tooth arrangement status. The achievement value obtaining unit 501 may acquire the correction achievement value 501b for each of the teeth by checking the arrangement of the patient's teeth based on the second tooth image. The correction achievement value 501b is information including correction achievement direction information and correction achievement distance information, and may be vector information for each tooth. The calibration achievement value 501b may be a value obtained by calculating the calibration achievement direction information and the calibration achievement distance information using a designated formula.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 값 확인부(503)는 상기 교정 달성 값(501b)의 획득이 완료되면, 교정 목표 값(501c)(예: 도 4의 교정 목표 값)과 상기 교정 달성 값(501b)을 비교할 수 있다. 상기 교정 목표 값(501c)과 관련된 자세한 설명은 도 4를 참고하도록 한다. 상기 오차 값 확인부(503)는 상기 교정 목표 값(501c)과 상기 교정 달성 값(501b)을 비교함으로써, 상기 교정 목표 값(501c)에 대한 상기 교정 달성 값(501b)의 오차 값(501d)을 획득할 수 있다. 상기 오차 값 확인부(503)는 상기 획득된 오차 값(501d)이 지정된 오차 값 범위(501e)에 포함되는지를 판단할 수 있다.According to an embodiment, when the acquisition of the calibration achievement value 501b is completed, the error value checking unit 503 determines the calibration target value 501c (eg, the calibration target value of FIG. 4 ) and the calibration achievement value ( 501b) can be compared. For a detailed description of the calibration target value 501c, refer to FIG. 4 . The error value checking unit 503 compares the calibration target value 501c and the calibration achieved value 501b to obtain an error value 501d of the calibration achieved value 501b with respect to the calibration target value 501c. can be obtained. The error value checking unit 503 may determine whether the obtained error value 501d is included in a designated error value range 501e.

도 5에 개시된 501 구성은 상기 오차 값 확인부(503)에 의해 저장되는 기록 테이블일 수 있다. 예를 들어, 상기 오차 값 확인부(503)는 상기 달성 값 획득부(501)에 의해 획득된 13번 치아에 대한 교정 달성 값과 13번 치아에 대한 교정 목표 값을 비교할 수 있다. 상기 오차 값 확인부(503)는 상기 13번 치아에 대한 교정 달성 값 11391.16와 상기 13번 치아에 대한 교정 목표 값 12252.27을 비교하여, 오차 값 207.88을 획득할 수 있다. 이 때, 상기 오차 값 확인부(503)는 상기 획득된 오차 값이 지정된 오차 값 범위에 포함되는지를 판단할 수 있다. 상기 지정된 오차 값은 치아마다 다를 수 있으며, 부정교합의 종류마다 다를 수 있다. Configuration 501 disclosed in FIG. 5 may be a record table stored by the error value checking unit 503 . For example, the error value checking unit 503 may compare the correction achievement value for the 13th tooth acquired by the achievement value acquisition unit 501 with the calibration target value for the 13th tooth. The error value checking unit 503 may obtain an error value of 207.88 by comparing the correction achieved value of 11391.16 for the 13th tooth with the correction target value of 12252.27 for the 13th tooth. At this time, the error value checking unit 503 may determine whether the obtained error value is included in a designated error value range. The designated error value may be different for each tooth and for each type of malocclusion.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 값 확인부(503)의 기능 수행에 따라 판단된 결과에 기반하여, 오차 정보를 생성할 수 있다. 상기 오차 정보는 각각의 치아에 대한 오차 값이 지정된 오차 값 이하인지 여부에 대한 정보일 수 있다. 즉, 상기 오차 정보는 치아 각각에 대한 교정 달성 값, 교정 목표 값, 오차 값 및 지정된 오차 값에 대한 정보를 모두 포함할 수 있다.According to an embodiment, the error information analyzer 505 may generate error information based on a result determined by performing a function of the error value checker 503 . The error information may be information about whether an error value for each tooth is equal to or less than a specified error value. That is, the error information may include all information on a correction achievement value, a correction target value, an error value, and a designated error value for each tooth.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 생성된 오차 정보를 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 분석하여, 교정 치료 평가 정보를 생성할 수 있다. 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘과 관련된 자세한 설명은 도 2를 참고하도록 한다. 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 상기 오차 정보를 분석할 수 있다. 보다 정확하게, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 정보를 기반으로, 오차 값이 지정된 오차 값에 포함되지 않은 것을 확인한 경우, 부정교합에 대한 교정 치료가 실패된 것으로 확인할 수 있다. 또한, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 정보를 기반으로, 오차 값이 지정된 오차 값에 포함되는 것을 확인한 경우, 부정교합에 대한 교정 치료가 성공된 것으로 확인할 수 있다.According to an embodiment, the error information analysis unit 505 may generate corrective treatment evaluation information by analyzing the generated error information through an artificial intelligence solution generation algorithm. For a detailed description of the artificial intelligence solution generating algorithm, refer to FIG. 2 . The error information analysis unit 505 may analyze the error information through the artificial intelligence solution generation algorithm. More precisely, based on the error information, the error information analysis unit 505 may confirm that the correction treatment for malocclusion has failed when it is confirmed that the error value is not included in the designated error value. Also, based on the error information, the error information analysis unit 505 may confirm that corrective treatment for malocclusion is successful when it is confirmed that the error value is included in the designated error value.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 정보를 기반으로, 환자의 치아 각각에 대한 교정 치료의 성공 여부를 확인하고, 상기 확인 결과에 기반한 교정 치료 평가 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the error information analysis unit 505 may determine whether or not orthodontic treatment for each tooth of the patient is successful based on the error information, and generate orthodontic treatment evaluation information based on the confirmation result. there is.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 정보를 기반으로, 오차 값이 지정된 오차 값에 포함되지 않은 것을 확인한 경우, 부정교합에 대한 교정 치료가 제대로 수행되지 않았음을 공지하는 교정 치료 평가 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 오차 값이 지정된 오차 값 범위에 포함되지 않은 원인 정보를 도출하고, 상기 원인 정보에 기반한 원인을 해결하기 위한 교정 개선 정보를 생성할 수 있다. 상기 교정 개선 정보는 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 생성되는 정보로써, 상기 인공 지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 학습된 다른 환자의 교정 치료 이력 정보에 기반하여 도출되는 모범 치료 정보일 수 있다. 즉, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 모범 치료 정보로 하여금, 상기 교정 실패된 치아에 대한 교정 가이드를 제시할 수 있다.According to an embodiment, when the error information analysis unit 505 confirms that the error value is not included in the designated error value based on the error information, it is notified that orthodontic treatment for malocclusion was not properly performed. Orthodontic treatment evaluation information can be generated. At this time, the error information analysis unit 505 derives cause information for which the error value is not included in the designated error value range through the artificial intelligence solution generation algorithm, and correction improvement information for resolving the cause based on the cause information. can create The correction improvement information is information generated through the artificial intelligence solution generation algorithm, and may be exemplary treatment information derived based on orthodontic treatment history information of other patients learned through the artificial intelligence solution generation algorithm. That is, the error information analysis unit 505 may use the exemplary treatment information to present a correction guide for the tooth for which correction has failed.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 정보를 기반으로, 오차 값이 지정된 오차 값에 포함되는 것을 확인한 경우, 부정교합에 대한 교정 치료가 제대로 수행되었음을 공지하는 교정 치료 평가 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 오차 정보 분석부(505) 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 교정 완료된 치아 각각에 대한 보완점 정보를 도출할 수 있다. 예를 들어, 상기 보완점 정보는 치아 각각이 교정 위치로 완전하게 정착하기 위해 투명 교정 장치의 권장 장착 기간에 대한 정보 또는 주의점 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the error information analyzer 505 evaluates orthodontic treatment notifying that corrective treatment for malocclusion has been properly performed when it is confirmed that the error value is included in the designated error value based on the error information. information can be generated. At this time, the error information analysis unit 505 may derive complementary point information for each corrected tooth through the artificial intelligence solution generating algorithm. For example, the complementary point information may include information about a recommended mounting period of the transparent orthodontic appliance or information about attention points in order for each tooth to completely settle into a correction position.

일 실시예에 따르면, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 정보를 기반으로, 오차 값을 확인하고, 상기 확인된 오차 값이 지정된 오차 값 범위 중 어느 범위에 포함되어 있는지를 확인할 수 있다. 상기 지정된 오차 값 범위는 적어도 두 개 이상의 상태 범위를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 지정된 오차 값 범위는 우수 범위, 양호 범위 및 추가 치료 권장 범위를 포함할 수 있다. 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 값이 우수 범위에 포함되는 것을 확인한 경우, 부정교합에 대한 교정 치료가 효과적으로 진행되었음을 공지하는 교정 치료 평가 정보를 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 오차 값이 상기 치료 권장 범위에 포함되는 것을 확인한 경우, 부정교합에 대한 교정 치료가 치료 솔루션 정보에 기반하여 진행되었으나 미흡한 부분이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 상기 오차 정보 분석부(505)는 상기 교정 치료 평가 정보 생성 시, 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 미흡한 점을 분석하여, 미흡한 점을 보완하는 치료 보완 정보를 획득하고, 상기 교정 치료 평가 정보에 포함시킬 수 있다. According to an embodiment, the error information analysis unit 505 may check an error value based on the error information, and determine which range among designated error value ranges the checked error value is included in. The designated error value range may include at least two or more state ranges. For example, the specified error value range may include an excellent range, a good range, and an additional treatment recommended range. When it is confirmed that the error value is included in the good range, the error information analysis unit 505 may generate orthodontic treatment evaluation information notifying that orthodontic treatment for malocclusion is effectively progressed. For another example, when the error information analysis unit 505 confirms that the error value is included in the recommended treatment range, it is determined that an insufficient portion has occurred even though orthodontic treatment for malocclusion has been performed based on treatment solution information. can do. Accordingly, when generating the orthodontic treatment evaluation information, the error information analysis unit 505 analyzes an insufficient point through the artificial intelligence solution generation algorithm, obtains treatment supplementary information for supplementing the insufficient point, and evaluates the orthodontic treatment. information can be included.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템의 인터페이스를 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining an interface of a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(예: 도 1의 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템(100))(이하, 교정 치료 평가 정보 제공 시스템으로 칭함)은 평가 정보 제공부(예: 도 1의 평가 정보 제공부(105))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6 , a system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing commands executable by the processors (e.g., the patient of FIG. 1). The orthodontic treatment evaluation information providing system 100 based on the tooth arrangement state (hereinafter referred to as the orthodontic treatment evaluation information providing system) may include an evaluation information providing unit (eg, the evaluation information providing unit 105 of FIG. 1 ). can

일 실시예에 따르면, 상기 평가 정보 제공부는 교정 장치 도안 생성부(미도시) 및 교정 장치 도안 제공부)를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the evaluation information providing unit may include a correction device design generation unit (not shown) and a correction device design providing unit).

일 실시예에 따르면, 상기 평가 정보 제공부는, 모범 치료 정보가 포함된 교정 치료 평가 정보를 의료인 계정에게 제공 시, 상기 교정 장치 도안 생성부로 하여금 상기 모범 치료 정보에 기반한 투명 교정 장치의 설계 도안 정보인 제1 설계 도안을 생성하도록 할 수 있다.According to an embodiment, when the evaluation information providing unit provides orthodontic treatment evaluation information including exemplary treatment information to a medical practitioner account, the orthodontic device pattern generating unit is designed design information of a transparent orthodontic device based on the exemplary treatment information. A first design drawing may be generated.

일 실시예에 따르면, 상기 교정 장치 도안 생성부는 상기 모범 치료 정보에 기반하여, 교정 완료된 환자의 치아 배열에 대한 설계 도안 정보인 제1 설계 도안을 생성할 수 있다. 이 때, 생성되는 제1 설계 도안은 환자의 최초 치아 배열에 대해 투명 교정 장치(예: 제1 투명 교정 장치)로 교정을 한 후, 교정 치료에 대한 미흡한 부분을 보완하기 위해 새로운 투명 교정 장치(예: 제2 투명 교정 장치)를 제조하기 위한 도안 정보일 수 있다.According to an embodiment, the orthodontic appliance design generation unit may generate a first design design, which is design design information about an arrangement of the teeth of a patient who has been corrected, based on the exemplary treatment information. At this time, the generated first design design is corrected with a transparent orthodontic device (eg, a first transparent orthodontic device) for the patient's initial tooth arrangement, and then a new transparent orthodontic device ( Example: It may be design information for manufacturing a second transparent aligner).

일 실시예에 따르면, 상기 교정 장치 도안 제공부는 상기 제1 설계 도안의 생성이 완료되면, 교정 목표 값에 기반한 투명 교정 장치의 설계 도안인 제2 설계 도안 정보를 획득하여, 상기 제1 설계 도안 및 상기 제2 설계 도안을 비교 가능한 인터페이스(600)를 상기 의료인 계정에게 제공할 수 있다. 즉, 상기 교정 장치 도안 제공부는 제2 설계 도안에 기반한 제1 투명 교정 장치(601)와 상기 제1 설계 도안에 기반한 제2 투명 교정 장치(603)를 시각적으로 확인하도록 하는 인터페이스(600)를 상기 의료인 계정에게 제공할 수 있다.According to an embodiment, when the generation of the first design design is completed, the orthodontic device design providing unit obtains second design design information, which is a design design of a transparent orthodontic device based on a calibration target value, to obtain the first design design and An interface 600 capable of comparing the second design drawing may be provided to the medical care provider account. That is, the orthodontic device design providing unit provides an interface 600 for visually confirming the first transparent orthodontic device 601 based on the second design design and the second transparent orthodontic device 603 based on the first design design. It can be provided to medical personnel accounts.

일 실시예에 따르면, 상기 평가 정보 제공부는 상기 의료인 계정에게 상기 인터페이스(600)를 통해 상기 제1 투명 교정 장치 및 상기 제2 투명 교정 장치에 대한 이미지를 제공하는 동안, 상기 의료인 계정으로부터 상기 제2 투명 교정 장치를 설계 변경하기 위한 의사 소견 정보가 수신되는 경우, 상기 입력된 의사 소견 정보를 기반으로, 제1 설계 도안을 수정할 수 있다. 상기 의사 소견 정보는 상기 제1 설계 도안을 수정하기 위한 도안 수정 정보일 수 있다. 즉, 상기 의료인 계정의 사용자는 환자의 치아 배열을 확인하고, 추가적으로 설계 도안에 대한 설계 변경이 필요할 경우, 상기 의사 소견 정보를 상기 인터페이스에 입력함으로써, 상기 제1 설계 도안에 기반한 설계를 변경할 수 있다.According to an embodiment, while the evaluation information providing unit provides images of the first transparent aligning device and the second transparent aligning device to the medical personnel account through the interface 600, the second transparent aligning device is provided from the medical personnel account. When the doctor's opinion information for changing the design of the transparent orthodontic device is received, the first design design may be modified based on the input doctor's opinion information. The doctor's opinion information may be design correction information for correcting the first design design. That is, the user of the medical personnel account checks the patient's tooth arrangement and, if design changes are additionally required, the doctor's opinion information can be input to the interface to change the design based on the first design plan. .

도 6의 605 구성은 제1 설계 도안을 수정하기 위한 메뉴로써, 상기 인터페이스(600)에 포함되어 있는 기능 중 하나일 수 있다. 의료인 계정의 사용자는 상기 605 구성을 통해 각각의 치아에 대한 이미지를 상세 확대할 수 있다. 평가 정보 제공부는 상기 치아에 대한 이미지가 상세 확대된 상태에서, 상기 의료인 계정으로부터 상기 확대된 치아를 수정하기 위한 입력 정보인 의사 소견 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 의사 소견 정보에 기반하여 확대된 치아의 위치 및 형태를 수정할 수 있다. 이 때, 상기 이미지에 포함된 치아는 3D 모델링 이미지일 수 있으며, 상기 3D 모델링 이미지는 치아 이미지를 기 저장된 알고리즘을 통해 분석 시 획득 가능한 이미지일 수 있다.605 of FIG. 6 is a menu for modifying the first design drawing, and may be one of the functions included in the interface 600. The user of the medical person's account can magnify the image of each tooth in detail through the above configuration 605 . When the evaluation information providing unit receives doctor's opinion information, which is input information for correcting the enlarged tooth, from the medical person's account in a state in which the image of the tooth is enlarged in detail, based on the received doctor's opinion information, The position and shape of teeth can be modified. In this case, the tooth included in the image may be a 3D modeling image, and the 3D modeling image may be an image obtainable when analyzing a tooth image through a pre-stored algorithm.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.7 illustrates an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention, and in the following description, descriptions of unnecessary embodiments overlapping with those of FIGS. 1 to 6 will be omitted. do it with

도 7에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.As shown in FIG. 7, a computing device 10000 includes at least one processor 11100, a memory 11200, a peripheral interface 11300, an input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem (11400), a power circuit (11500), and a communication circuit (11600). In this case, the computing device 10000 may correspond to a user terminal connected to the tactile interface device (A) or the aforementioned computing device (B).

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.The memory 11200 may include, for example, high-speed random access memory, magnetic disk, SRAM, DRAM, ROM, flash memory, or non-volatile memory. there is. The memory 11200 may include a software module, a command set, or other various data necessary for the operation of the computing device 10000.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.In this case, access to the memory 11200 from other components, such as the processor 11100 or the peripheral device interface 11300, may be controlled by the processor 11100.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.Peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of computing device 10000 to processor 11100 and memory 11200 . The processor 11100 may execute various functions for the computing device 10000 and process data by executing software modules or command sets stored in the memory 11200 .

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.Input/output subsystem 11400 can couple various input/output peripherals to peripheral interface 11300. For example, the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling a peripheral device such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or touch screen or sensor to the peripheral interface 11300 as needed. According to another aspect, input/output peripherals may be coupled to the peripheral interface 11300 without going through the input/output subsystem 11400.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.The power circuit 11500 may supply power to all or some of the terminal's components. For example, power circuit 11500 may include a power management system, one or more power sources such as a battery or alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status indicator or power It may contain any other components for creation, management and distribution.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.The communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.Alternatively, as described above, the communication circuit 11600 may include an RF circuit and transmit/receive an RF signal, also known as an electromagnetic signal, to enable communication with another computing device.

이러한 도 7의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 7에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 7에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 7에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.The embodiment of FIG. 7 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 11000 may omit some of the components shown in FIG. 7, further include additional components not shown in FIG. It may have a configuration or arrangement combining two or more components. For example, a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may include a circuit for RF communication. Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented as hardware including one or more signal processing or application-specific integrated circuits, software, or a combination of both hardware and software.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded in computer readable media. In particular, the program according to the present embodiment may be configured as a PC-based program or a mobile terminal-only application. An application to which the present invention is applied may be installed in a user terminal through a file provided by a file distribution system. For example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file according to a request of a user terminal.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. may be permanently or temporarily embodied in Software may be distributed on networked computing devices and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 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 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (8)

하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템에 있어서,
환자를 촬영하여 획득한 3차원 스캔 데이터인 제1 치아부 스캔 데이터를 의료인 계정으로부터 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 환자의 치아에 대한 부정교합 이미지인 제1 치아 이미지를 획득하고, 상기 획득된 제1 치아 이미지를 기반으로, 치료 솔루션 정보를 획득하되, 상기 획득된 치료 솔루션 정보를 기반으로, 환자의 부정교합을 교정하기 위한 교정 목표 값을 획득하는 목표 값 획득부;
상기 교정 목표 값의 획득이 완료된 상태에서, 투명 교정 장치에 의해 교정 치료가 완료된 환자를 촬영하여 획득한 새로운 3차원 스캔 데이터인 제2 치아부 스캔 데이터를 수신하는 경우, 상기 제2 치아부 스캔 데이터를 기반으로, 교정된 치아 배열에 대한 이미지인 제2 치아 이미지를 획득하는 제2 치아 이미지 획득부; 및
상기 획득된 제2 치아 이미지를 기반으로, 교정된 치아 각각에 대한 교정 달성 값을 획득하여, 상기 교정 달성 값과 상기 교정 목표 값을 비교해 오차 정보를 획득하는 경우, 상기 획득된 오차 정보를 기반으로 교정 치료에 대한 평가 정보인 교정 치료 평가 정보를 생성하여 상기 의료인 계정에게 제공하는 평가 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
A system for providing orthodontic treatment evaluation information based on a patient's tooth arrangement implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor,
When first tooth scan data, which is 3D scan data acquired by photographing a patient, is received from a medical practitioner account, the first tooth, which is a malocclusion image of the patient's teeth, is based on the received first tooth scan data. Acquiring an image, obtaining treatment solution information based on the obtained first tooth image, and obtaining a target value for obtaining a correction target value for correcting the patient's malocclusion based on the obtained treatment solution information wealth;
When the second tooth scan data, which is new 3D scan data acquired by photographing a patient whose orthodontic treatment has been completed by using a transparent aligner, is received in a state in which the correction target value has been obtained, the second tooth scan data Based on the, a second tooth image acquisition unit for acquiring a second tooth image that is an image of the corrected tooth arrangement; and
When a correction achievement value for each corrected tooth is obtained based on the obtained second tooth image, and error information is obtained by comparing the correction achievement value and the correction target value, based on the obtained error information An orthodontic treatment evaluation information providing system based on a patient's tooth arrangement, comprising: an evaluation information providing unit generating orthodontic treatment evaluation information, which is evaluation information for orthodontic treatment, and providing the generated orthodontic treatment evaluation information to the medical personnel account.
제1항에 있어서,
상기 목표 값 획득부는,
상기 의료인 계정으로부터 상기 제1 치아부 스캔 데이터를 수신하는 경우, 부정교합 확인 프로세스를 시작하는 부정교합 확인 시작부;
상기 부정교합 확인 프로세스가 시작되는 경우, 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지를 분석하여, 상기 분석된 제1 치아 이미지를 통해 환자의 치아 배열을 확인하고, 상기 확인된 치아 배열을 복수 개의 부정교합 정보 중 어느 하나로 분류하여, 환자의 부정교합을 판단하는 부정교합 판단부; 및
상기 환자의 부정교합의 판단이 완료되면, 교정 치료를 위한 솔루션을 도출하는 머신 러닝 기반의 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 환자의 부정교합에 대한 치료 솔루션 정보를 획득하는 솔루션 획득부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 1,
The target value obtaining unit,
a malocclusion check start unit that starts a malocclusion check process when receiving the first tooth portion scan data from the medical personnel account;
When the malocclusion checking process starts, the first tooth image is analyzed through a pre-stored algorithm, the patient's tooth arrangement is confirmed through the analyzed first tooth image, and the confirmed tooth arrangement is set to a plurality of negative teeth. a malocclusion determining unit for classifying one of the occlusion information and determining malocclusion of the patient; and
When the determination of the patient's malocclusion is completed, a solution acquisition unit for obtaining treatment solution information for the patient's malocclusion through a machine learning-based artificial intelligence solution generation algorithm that derives a solution for orthodontic treatment; A system for providing orthodontic treatment evaluation information based on the patient's teeth arrangement.
제2항에 있어서,
상기 부정교합 판단부는,
상기 환자의 치아 배열 확인 시, 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 제1 치아 이미지에 포함된 환자의 치아 각각에 대한 위치, 인접 치아의 접촉 관계, 수직 관계, 회전 여부 및 기울기 중 적어도 하나를 확인하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 2,
The malocclusion determination unit,
When confirming the arrangement of the patient's teeth, at least one of the position of each patient's teeth included in the first tooth image, the contact relationship of adjacent teeth, the vertical relationship, rotation, and inclination is checked through the pre-stored algorithm. A system for providing orthodontic treatment evaluation information based on the patient's tooth arrangement status.
제2항에 있어서,
상기 목표 값 획득부는,
상기 솔루션 획득부에 의해 상기 치료 솔루션 정보의 획득이 완료되는 경우, 상기 솔루션 생성 알고리즘을 통해 상기 제1 치아 이미지에 상기 치료 솔루션 정보에 기반한 교정 가이드를 적용하는 가이드 적용부;
상기 치료 솔루션 정보에 기반한 교정 가이드가 상기 제1 치아 이미지에 적용됨에 따라, 환자의 치아 각각을 교정 완료된 치아 상태로 배열함으로써, 교정 완료된 치아 배열에 대응하는 가상의 이미지인 가상 교정 이미지를 획득하는 가상 교정 이미지 획득부; 및
상기 가상 교정 이미지의 획득이 완료되면, 상기 가상 교정 이미지와 상기 제1 치아 이미지를 비교해 치아 각각에 대한 교정 목표 방향 정보 및 교정 목표 거리 정보를 획득하여, 환자의 부정교합을 교정하기 위한 기준 값인 상기 교정 목표 값을 획득하는 교정 값 획득부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 2,
The target value obtaining unit,
a guide application unit for applying a correction guide based on the treatment solution information to the first tooth image through the solution generation algorithm when the acquisition of the treatment solution information is completed by the solution acquisition unit;
As the correction guide based on the treatment solution information is applied to the first tooth image, each patient's teeth are arranged in a state of corrected teeth, thereby obtaining a virtual correction image corresponding to the corrected tooth arrangement. a calibration image acquisition unit; and
When the acquisition of the virtual correction image is completed, the correction target direction information and correction target distance information for each tooth are obtained by comparing the virtual correction image with the first tooth image, and the reference value for correcting the patient's malocclusion is the An orthodontic treatment evaluation information providing system based on a patient's tooth arrangement, comprising: a correction value acquisition unit that obtains a correction target value.
제4항에 있어서,
상기 평가 정보 제공부는,
상기 제2 치아 이미지 획득부를 통해 상기 제2 치아 이미지를 획득하는 경우, 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제2 치아 이미지를 분석하여, 환자의 교정된 치아 각각에 대한 상기 교정 달성 값을 획득하는 달성 값 획득부;
상기 교정 달성 값의 획득이 완료되면, 상기 교정 목표 값과 상기 교정 달성 값을 비교하여, 상기 교정 목표 값에 대한 상기 교정 달성 값의 오차 값을 획득하고, 상기 획득된 오차 값이 지정된 오차 값 범위에 포함되는지 판단하는 오차 값 확인부; 및
상기 오차 값 확인부의 기능 수행에 따라 판단된 결과에 기반하여, 오차 정보를 생성하고, 상기 생성된 오차 정보를 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 분석하여, 상기 교정 치료 평가 정보를 생성하는 오차 정보 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 4,
The evaluation information providing unit,
When the second tooth image is acquired through the second tooth image acquisition unit, the achievement value for obtaining the correction achievement value for each corrected tooth of the patient by analyzing the second tooth image through the pre-stored algorithm acquisition unit;
When the acquisition of the calibration achievement value is completed, an error value of the calibration achievement value with respect to the calibration target value is obtained by comparing the calibration target value and the calibration achievement value, and the obtained error value is within a designated error value range. an error value confirmation unit that determines whether it is included in; and
Error information analysis that generates error information based on a result determined by performing the function of the error value checker, analyzes the generated error information through the artificial intelligence solution generation algorithm, and generates the orthodontic treatment evaluation information. Orthodontic treatment evaluation information providing system based on the patient's teeth arrangement state comprising a;
제5항에 있어서,
상기 교정 치료 평가 정보는,
상기 오차 정보를 기반으로, 환자의 치아 각각에 대한 교정 치료의 성공 여부를 판단한 정보이되, 상기 오차 정보에 기반한 환자의 치아 각각에 대한 교정 치료가 실패로 확인되면, 상기 교정 치료가 실패된 치아 각각을 교정하기 위한 교정 개선 정보를 포함하되,
상기 교정 개선 정보는,
상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 생성되는 정보로써, 상기 인공지능 솔루션 생성 알고리즘을 통해 학습된 다른 환자의 교정 치료 이력 정보에 기반하여 도출되는 모범 치료 정보인 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 5,
The orthodontic treatment evaluation information,
Based on the error information, information for determining whether or not the orthodontic treatment for each patient's tooth was successful, but if the orthodontic treatment for each patient's tooth based on the error information is confirmed to have failed, each tooth for which the orthodontic treatment failed Including correction improvement information for correcting,
The correction improvement information,
Information generated through the artificial intelligence solution generation algorithm, based on the patient's tooth arrangement, characterized in that it is exemplary treatment information derived based on the orthodontic treatment history information of other patients learned through the artificial intelligence solution generation algorithm Orthodontic treatment evaluation information provision system.
제6항에 있어서,
상기 평가 정보 제공부는,
상기 모범 치료 정보가 포함된 교정 치료 평가 정보를 상기 의료인 계정에게 제공 시, 상기 모범 치료 정보에 기반한 상기 투명 교정 장치의 설계 도안 정보인 제1 설계 도안을 생성하는 교정 장치 도안 생성부; 및
상기 제1 설계 도안의 생성이 완료되면, 상기 교정 목표 값에 기반한 투명 교정 장치의 설계 도안 정보인 제2 설계 도안 정보를 획득하여, 상기 제1 설계 도안 및 상기 제2 설계 도안을 비교 가능한 인터페이스를 상기 의료인 계정에게 제공하는 교정 장치 도안 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 6,
The evaluation information providing unit,
an orthodontic device design generating unit configured to generate a first design design that is design design information of the transparent orthodontic appliance based on the model treatment information when providing the orthodontic treatment evaluation information including the model treatment information to the medical practitioner account; and
When the generation of the first design design is completed, second design design information, which is design design information of a transparent correction device based on the calibration target value, is obtained, and an interface capable of comparing the first design design and the second design design is provided. An orthodontic treatment evaluation information providing system based on a patient's teeth arrangement, characterized in that it comprises a; orthodontic device design provision unit provided to the medical personnel account.
제7항에 있어서,
상기 인터페이스는,
상기 의료인 계정으로부터 상기 투명 교정 장치를 설계 변경하기 위한 의사 소견 정보가 수신되는 경우, 상기 입력된 의사 소견 정보를 기반으로, 상기 제1 설계 도안을 수정하는 것을 특징으로 하는 환자의 치아 배열 상태에 기반한 교정 치료 평가 정보 제공 시스템.
According to claim 7,
The interface is
Based on the patient's tooth arrangement state, characterized in that the first design design is modified based on the input doctor's opinion information when the doctor's opinion information for design change of the transparent orthodontic appliance is received from the medical person account Orthodontic treatment evaluation information provision system.
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