KR20230065665A - 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체 - Google Patents

랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20230065665A
KR20230065665A KR1020210151466A KR20210151466A KR20230065665A KR 20230065665 A KR20230065665 A KR 20230065665A KR 1020210151466 A KR1020210151466 A KR 1020210151466A KR 20210151466 A KR20210151466 A KR 20210151466A KR 20230065665 A KR20230065665 A KR 20230065665A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
line
prediction
landmarks
determining
prediction line
Prior art date
Application number
KR1020210151466A
Other languages
English (en)
Inventor
김가희
권민정
이명훈
이혜림
최규옥
Original Assignee
오스템임플란트 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 오스템임플란트 주식회사 filed Critical 오스템임플란트 주식회사
Priority to KR1020210151466A priority Critical patent/KR20230065665A/ko
Publication of KR20230065665A publication Critical patent/KR20230065665A/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C7/00—Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
    • A61C7/002—Orthodontic computer assisted systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

일 실시 예에 따라, 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크의 위치와, 하나 이상의 랜드마크 및 대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인 간의 위치 관계에 기초하여 예측 라인을 제공할 수 있는 방법이 개시된다. 이에 따라, 대상체에 대한 현재 라인을 기준으로 심미적으로 이상적인 예측 라인을 제공함으로써, 사용자의 교정 진단, 수술 계획 등이 용이하도록 지원할 수 있다.

Description

랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체{METHOD, DEVICE AND RECORDING MEDIUM FOR DISPLAYING A PREDICTED LINE USED FOR ORTHODONTIC DIAGNOSIS BASED ON LANDMARK POSITIONS}
본 개시는 환자의 현재 상태에 대해서 교정 진단에 따라 예측되는 결과를 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체에 관한 것이다.
일반적으로 교정 치료를 진행할 때 환자의 문제를 진단하고 추후 예측 결과를 미리 확인하기 위해 임상적으로 촬영한 다양한 방사선 영상, 안모사진 등이 이용되고 있다.
종래에는 교정 치료를 위한 사전 분석을 수행할 때, 치과의사가 직접 환자의 과거 영상과 현재 영상 등을 분석하여 교정 치료가 적절하게 진행되고 있는지, 추후에는 어떠한 형태로 변화할지 등에 대해서 예상하였다. 특히, 이러한 과정에서 치과 의사가 분석 툴을 직접 찾아서 분석 결과를 일일이 비교하여 확인해야 하는 것은 물론이고, 치과 의사의 주관적인 미적 견해, 숙련도 등에 따라 예상되는 변화 형태가 달라지는 차이가 있었다.
이에, 상술한 문제점을 해결하고 교정 진단에 따라 예측되는 결과를 보다 합리적인 기준에 따라 정확하게 제공하기 위한 기술이 요구되고 있다.
한국공개특허 제10-2006-0100737호 (2006.09.21) 인터넷을 이용한 치과 환자 진료 서비스 방법 및 그 시스템
본 개시의 일 실시 예는 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 교정 진단에 따라 예측되는 결과를 보다 합리적인 기준에 따라 정확하게 제공할 수 있는 방법, 디바이스 및 기록매체를 제공하고자 고자 한다.
해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 기술적 과제들이 더 포함될 수 있다.
본 개시의 제 1 측면에 따른 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법은 대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인을 결정하는 단계; 상기 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크의 위치를 결정하는 단계; 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치와, 상기 하나 이상의 랜드마크 및 상기 현재 라인 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하는 경우, 상기 현재 라인에 대응하는 예측 라인을 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정하는 단계; 및 상기 예측 라인을 디스플레이하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은 상기 대상체에 포함된 복수의 랜드마크 간의 위치 관계를 나타내는 가이드 라인을 디스플레이하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 라인, 상기 예측 라인 및 상기 가이드 라인은 서로 상이한 색으로 디스플레이될 수 있다.
또한, 상기 방법은 상기 예측 라인의 갱신에 이용되는 핸들을 디스플레이하는 단계; 및 상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 상기 예측 라인을 갱신하는 단계;를 더 포함하고, 상기 핸들의 초기 위치는 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 상기 예측 라인을 갱신하는 단계는 상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 갱신된 상기 핸들의 위치에 따라 상기 예측 라인을 갱신하고, 상기 방법은 적용을 요청하는 사용자 입력에 기초하여 상기 갱신된 예측 라인에 따라 갱신된 상기 연조직을 디스플레이하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 예측 라인을 결정하는 단계는 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치에 기초하여 코 끝과 턱 끝을 연결한 라인에 대응하는 제 1 기준 라인을 결정하는 단계; 및 상기 현재 라인이 나타내는 윗입술 또는 아랫입술의 위치와 상기 제 1 기준 라인 간의 비교 결과에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는 프로세스를 진행할지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 예측 라인을 결정하는 단계는 A-pogonion 라인에 대응하는 제 2 기준 라인과 하악 전치 끝에 대응하는 기준점 간의 거리에 기초하여 상기 예측 라인을 결정할 수 있다.
또한, 상기 예측 라인을 결정하는 단계는 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도에 기초하여 상기 예측 라인을 결정할 수 있다.
또한, 상기 예측 라인을 결정하는 단계는 교합 평면(Occlusal plane)에 기초하여 상악 치아의 예측 위치를 결정하고, 상기 상악 치아의 예측 위치에 기초하여 상기 예측 라인을 결정할 수 있다.
본 개시의 제 2 측면에 따른 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 디바이스는 대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인을 결정하고, 상기 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크의 위치를 결정하고, 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치와, 상기 하나 이상의 랜드마크 및 상기 현재 라인 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하는 경우, 상기 현재 라인에 대응하는 예측 라인을 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정하는 프로세서; 및 상기 예측 라인을 디스플레이하는 디스플레이;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이는 상기 대상체에 포함된 복수의 랜드마크 간의 위치 관계를 나타내는 가이드 라인을 디스플레이하고, 상기 현재 라인, 상기 예측 라인 및 상기 가이드 라인은 서로 상이한 색으로 디스플레이될 수 있다.
또한, 상기 디스플레이는 상기 예측 라인의 갱신에 이용되는 핸들을 디스플레이하고, 상기 프로세서는 상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 상기 예측 라인을 갱신하고, 상기 핸들의 초기 위치는 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 갱신된 상기 핸들의 위치에 따라 상기 예측 라인을 갱신하고, 상기 디스플레이는 적용을 요청하는 사용자 입력에 기초하여 상기 갱신된 예측 라인에 따라 갱신된 상기 연조직을 디스플레이할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치에 기초하여 코 끝과 턱 끝을 연결한 라인에 대응하는 제 1 기준 라인을 결정하고, 상기 현재 라인이 나타내는 윗입술 또는 아랫입술의 위치와 상기 제 1 기준 라인 간의 비교 결과에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는 프로세스를 진행할지 여부를 결정할 수 있다.
본 발명의 제 3 측면은 제 1 측면에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다. 또는, 본 발명의 제 4 측면은 제 1 측면에 따른 방법을 구현하기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대상체에 대한 현재 라인을 기준으로 심미적으로 이상적인 예측 라인을 제공함으로써, 사용자의 교정 진단, 수술 계획 등이 용이하도록 지원할 수 있다.
또한, 환자의 현재 라인과 예측 라인을 사용자 직관적으로 비교할 수 있는 인터페이스로 제공함으로써, 사용자 편의성을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 디바이스의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시 에에 따른 디바이스가 대상체에 대해서 현재 라인을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 디바이스가 랜드마크의 위치와, 랜드마크 및 현재 라인 간의 위치 관계에 기초하여 예측 라인을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따라 윗입술 및 아랫입술의 위치와 제 1 기준 라인 간을 비교하는데 이용되는 통계 정보를 예시하는 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 디바이스가 제 1 실시 예에 따라 예측 라인을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 디바이스가 제 2 실시 예에 따라 예측 라인을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 디바이스가 제 3 실시 예에 따라 예측 라인을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 9는 일 실시 예에 따른 디바이스가 예측 라인에 따라 갱신된 연조직을 디스플레이하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 디바이스가 예측 라인을 결정하는데 이용되는 핸들 또는 분석 기법에 대한 설정 정보를 수신하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 디바이스가 예측 라인을 디스플레이하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 디바이스(100)는 프로세서(110) 및 디스플레이(120)를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 대상체에 대한 투영 이미지를 획득할 수 있다. 여기에서, 대상체는 환자의 신체 부위(예: 안면, 두부)를 포함할 수 있다. 또한, 투영 이미지는 명세서 전반에서, X-ray 등 대상체를 투과한 광선을 이용하여 획득되는 이미지(예: CT(computed tomography) 이미지, 파노라마 이미지, 엑스레이 등)를 의미한다. 일 실시 예에서, 투영 이미지는 대상체를 측면에서 촬영한 라테럴(lateral) 투영 이미지(Lateral Cephalo; 환자의 우측면에서 방사선을 발생시켜 X선 센서에 투영시킨 이미지)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 이미지 촬영 장치나 다른 디바이스로부터 대상체에 대해서 촬영된 투영 이미지를 수신할 수 있다. 다른 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 디바이스(100)에 포함된 이미지 촬영 장치(미도시)를 제어하여 대상체에 대한 투영 이미지를 촬영할 수 있다. 또 다른 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 메모리에 저장된 투영 이미지를 로딩할 수 있다.
프로세서(110)는 투영 이미지에 기초하여 대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인(10)을 결정할 수 있다. 여기에서, 현재 라인(10)은 환자의 상태에 대한 교정 진단을 위해 투영 이미지에서 연조직의 형상이 나타내는 라인을 의미한다. 또한, 현재 라인(10)은 시간적인 개념보다는, 교정 치료에 따른 라인의 변화를 예측하는 과정에서 예측 전의 라인을 지칭하는 개념으로 이해될 수 있다. 이에 관한 내용은 도 2를 더 참조하여 서술하도록 한다.
도 2는 일 실시 에에 따른 디바이스(100)가 대상체에 대해서 현재 라인(10)을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 2를 참조하면, 프로세서(110)는 라테럴 투영 이미지에 대한 HU(Hounsfield Unit) 분석을 통해 두부에 포함된 경골 및 연골과 구별되는 연조직의 바운더리를 검출하고, 검출된 바운더리에 따라 현재 라인(10)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 현재 라인(10)은 파선으로 표시된 곡선들로서, 안면에 대한 라인, 눈 부위에 대한 라인, 상악골에 대한 상악 라인, 하악골에 대한 하악 라인 등을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치에 기초하여 현재 라인(10)을 결정할 수 있다. 여기에서, 랜드마크(20)는 교정 진단에 요구되는 투영 이미지 상의 해부학적 지점을 나타내고, 랜드마크(20)의 위치는 이미지에 대한 위치 좌표계를 나타내는 2차원(x, y) 또는 3차원(x, y, z) 위치 좌표에 기반하여 표현될 수 있다. 일 실시 예에서, 랜드마크(20)는 복수개(예: 50개)의 해부학적 지점을 포함할 수 있다. 예를 들면, 랜드마크(20)는 교정 진단에 이용되는 셀라(sella), 네이지온(naslon), 외측익돌근(pterygold), 안와(orbitale), 베이지온(basion), 포리온(porion), 코퍼스(corpus), 하악점(pogonion), ANS(anterior nasal spine), PNS(posterior nasal spine) 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 그밖에 다양한 해부학적 지점들이 이용될 수 있다. 또한, 랜드마크(20)는 복수개의 신체 부위에 대응하는 지점을 포함할 수 있다. 예를 들면, 랜드마크(20)는 코 끝, 턱 끝, 윗입술의 위치, 아랫입술의 위치 등과 같이, 경골이나 연골 이외에도 연조직 상의 다양한 지점들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 복수의 랜드마크(20) 중 하나 이상과 중첩하도록 현재 라인(10)을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 안와와 중첩하도록 현재 라인(10) 중 눈 부위에 대한 라인을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 PNS를 포함하는 일부 지정된(예: 5개) 랜드마크(20)와 중첩하도록 현재 라인(10) 중 상악골에 대한 상악 라인을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 코퍼스를 포함하는 일부 지정된(예: 7개) 랜드마크(20)와 중첩하도록 현재 라인(10) 중 하악골에 대한 하악 라인을 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 랜드마크(20) 중 일부를 서로 연결하여 현재 라인(10)을 결정할 수 있다. 여기에서, 라인은 2차원(또는 3차원)의 이미지 상에서 표현되는 두 개 이상의 점을 연결하여 획득되는 직선, 곡선 또는 이들을 포함하고, 연조직의 바운더리에 대응하도록 형성되어 소정의 형상을 나타내는 라인일 수 있다. 프로세서(110)는 2차원(또는 3차원)으로 표현되는 하나 이상의 랜드마크(20)를 이용하여 2차원(또는 3차원) 상의 곡선을 정의할 수 있는 알고리즘들(예: 베지어 곡선, 스플라인 보간법, 다항회귀(polynomial regression) 등)을 이용하여 라인의 위치 정보를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치를 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 이미지를 기반으로 획득된 학습 데이터를 이용하여 라테럴 투영 이미지에서 복수개의 랜드마크(20) 각각에 대응하는 복수개의 위치를 검출할 수 있다. 여기에서, 위치가 대응한다는 것은 대상 지점과 위치가 일치하거나 대상 지점으로부터 설정 범위 내에 위치하는 경우를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 복수개의 랜드마크(20) 및 각각의 위치가 표시되도록 라테럴 투영 이미지를 갱신할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 랜드마크(20)에 대한 사용자 입력에 기초하여 랜드마크(20)의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(120)는 라테럴 투영 이미지 상에 현재 라인(10) 및 랜드마크(20)의 위치를 중첩하여 디스플레이하고, 프로세서(110)는 랜드마크(20)의 위치 이동을 요청하는 사용자 입력에 따라 랜드마크(20)의 위치를 갱신할 수 있다. 명세서 전반에서, 사용자 입력은 마우스, 키보드, 조이스틱 등을 이용하여 인가되는 사용자의 선택 입력, 텍스트 입력 등을 폭넓게 의미할 수 있다.
프로세서(110)는 랜드마크(20)의 위치와, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계 중 적어도 하나에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 여기에서, 예측 라인(50)은 현재 라인(10)을 기준으로 변화가 예측되는 라인을 의미한다. 또한, 예측 라인(50)은 교정 치료에 따랐을 때 현재 라인(10)으로부터 변화가 예측되거나, 통계 정보에 따라 현재 라인(10)으로부터 변화하는 것이 심미적으로 이상적인, 예측 후의 라인을 지칭하는 개념으로 이해될 수 있다.
이하, 도 3 내지 도 7을 참조하여 디바이스(100)가 예측 라인(50)을 결정하는 동작에 관하여 보다 상세히 서술하도록 한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 랜드마크(20)의 위치와, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계에 기초하여 예측 라인(50)을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 프로세서(110)는 랜드마크(20)의 위치와, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계가 설정 조건(또는 기설정 조건)을 충족하는 경우, 랜드마크(20)의 위치와, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 랜드마크(20)의 위치와, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하지 않는 경우, 예측 라인(50)을 현재 라인(10)으로 결정하거나, 또는 예측 라인(50)을 결정하지 않았음을 나타내는 메시지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계는 투영 이미지에서 특정 랜드마크(20)와 현재 라인(10) 간의 2차원 또는 3차원 방향에 기반한 위치 차이, 둘 이상의 랜드마크(20)와 현재 라인(10) 간의 기울기 차이 등을 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계에 대해서 설정된 변수들의 값을 계측할 수 있다. 이어서, 프로세서(110)는 계측된 값이 각 변수에 대해서 설정된 정상 범위에서 벗어나 이상 범위 내에 있는 경우, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하는 것으로 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 투영 이미지에서 검출되는 ANS의 위치와 현재 라인(10) 상에서 검출되는 윗입술의 위치 간의 차이가 설정된 조건의 정상 값 범위를 벗어나는지 여부에 따라, 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스를 진행할지 여부를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 복수의 랜드마크(20) 간의 위치 관계를 나타내는 가이드 라인(30)을 결정하고, 가이드 라인(30)이 설정 조건을 충족하는지 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 복수개의 랜드마크(20) 중 일부 또는 전부를 서로 연결하여 하나 이상의 가이드 라인(30)을 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 가이드 라인(30)은 설정된 기준에 따라, 포리온, 외측익돌근 및 안와를 연결하는 제 1 가이드 라인, 베이지온, 외측익돌근 및 네이지온을 연결하는 제 2 가이드 라인을 포함하나, 이에 제한되지 않는다.
일 실시 예에서, 가이드 라인(30)은 상술한 복수개의 랜드마크(20) 중 둘 이상을 조합하여 획득되고, 그러한 가이드 라인(30)은 직선, 곡선, 이들을 포함하는 라인 등을 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 현재 라인(10)과 가이드 라인(30) 간의 비교 결과(예: 위치 비교, 방향 비교 등)가 설정된 정상 값 범위를 벗어나 설정 조건을 충족하는 경우, 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스를 진행할 것을 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 둘 이상의 랜드마크(20)를 이용하여 치아 형상 라인(31)을 결정하고, 치아 형상 라인(31)을 가이드 라인(30)에 포함시킬 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 도 2에 도시된 것처럼, 상악 전치 1번의 끝 점과 뿌리 점에 각각 대응하는 랜드마크(20)를 이용하여 상악 전치 형상의 바운더리를 나타내는 치아 형상 라인(31)을 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 랜드마크(20)의 위치에 기초하여 기준 라인을 결정하고, 현재 라인(10)과 기준 라인 간의 위치 차이가 설정 조건을 충족하는지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 기준 라인은 설정된 분석 기법에 기초하여 결정될 수 있다. 예컨대, 기준 라인은 리케츠(Ricketts) 분석 기법, 스테이너(Steiner) 분석 기법, 다운스(Downs) 분석 기법 등을 이용하여 결정되는 하나 이상의 라인들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치에 기초하여 코 끝과 턱 끝을 연결한 라인에 대응하는 제 1 기준 라인(41)을 결정할 수 있다. 여기에서, 라인이 대응한다는 것은 대상 라인과 위치가 일치하거나 대상 라인으로부터 설정 범위 내에 위치하는 경우를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 복수개의 랜드마크(20) 중 코 끝과 턱 끝을 연결하는 2차원 상의 직선을 제 1 기준 라인(41)으로 정의할 수 있다. 다른 일 실시 예에서, 기준 라인은 가이드 라인(30)에 포함되는 개념으로 이해될 수도 있다.
프로세서(110)는 현재 라인(10)이 나타내는 윗입술 또는 아랫입술의 위치와 제 1 기준 라인(41) 간의 비교 결과가 제 1 조건을 충족하는지 여부에 기초하여 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스의 진행 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 현재 라인(10) 상에서 윗입술 끝에 대응하는 위치를 검출하고, 해당 위치와 제 1 기준 라인(41) 간의 거리(예: 최단거리)를 나타내는 제 1 거리(Upper Lip E-plane)를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 현재 라인(10) 상에서 아랫입술 끝에 대응하는 위치를 검출하고, 해당 위치와 제 1 기준 라인(41) 간의 거리(예: 수직거리)를 나타내는 제 2 거리(Lower Lip E-plane)를 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 윗입술 또는 아랫입술이 현재 라인(10)의 일부와 중첩하는 경우(예: 현재 라인(10) 기준으로 우측으로 돌출), 제 1 거리 또는 제 2 거리는 양수일 수 있다. 또한, 윗입술 또는 아랫입술이 현재 라인(10)과 중첩하지 않는 경우(예: 현재 라인(10) 기준으로 좌측으로 함몰), 제 1 거리 또는 제 2 거리는 음수일 수 있다.
프로세서(110)는 제 1 거리 또는 제 2 거리를 설정된 정상 값 범위와 비교하여 정상 값 범위를 벗어난 이상 값 범위 내에 있는 경우, 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스를 진행할 것을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 정상 값 범위 및 이상 값 범위는 저장된 통계 정보에 따라 결정될 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따라 윗입술 및 아랫입술의 위치와 제 1 기준 라인(41) 간을 비교하는데 이용되는 통계 정보를 예시하는 도면이다.
도 4(a)를 참조하면, 프로세서(110)는 제 1 거리와 연관된 제 1 통계 정보(예: Upper Lip E-plane에 관한 통계값)를 획득할 수 있다. 제 1 거리는 코 끝과 턱 끝을 연결한 심미선을 기준으로 윗입술이 튀어나왔는지 여부를 평가하는 지표로서 이용될 수 있다. 일 실시 예에서, 제 1 통계 정보는 제 1 거리에 대해서 빅데이터로서 수집되는 평균(Mean) 및 표준편차(SD)를 포함하고, 성별(Male, Female), 연령(Age) 등에 따라 범주화된 값을 가질 수 있다. 예컨대, 9세 기준으로 2 mm 튀어나왔을 때에는 평균에 해당하고, 표준편차는 평균과의 차이에 대한 허용범위일 수 있다. 프로세서(110)는 환자(예: 17세, 여성)에 대해서 제 1 거리(예: 측정값 0.7)와 제 1 기준 거리(예: 평균값 -1.0) 간의 차이가 기준 차이(예: 설정값 0.3) 이상인 경우, 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스를 진행할 것을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 기준 차이는 표준 편차에 대응하거나, 사용자 설정에 따라 결정될 수 있다.
도 4(b)를 참조하면, 프로세서(110)는 제 2 거리와 연관된 제 2 통계 정보를 획득할 수 있다. 마찬가지로, 제 2 거리는 코 끝과 턱 끝을 연결한 심미선을 기준으로 아랫입술이 튀어나왔는지 여부를 평가하는 지표로서 이용될 수 있다. 제 2 통계 정보는 제 2 거리에 대해서 빅데이터로서 수집되는 평균 및 표준편차를 포함하고, 성별, 연령 등에 따라 범주화된 값을 가질 수 있다. 프로세서(110)는 환자(예: 17세, 여성)에 대해서 제 2 거리(예: 측정값 1.6)와 제 2 기준 거리(예: 평균값 2.0) 간의 차이가 기준 차이(예: 설정값 0.3) 이상인 경우, 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스를 진행할 것을 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스의 미진행이 결정되는 경우, 현재 라인(10)을 디스플레이(120)에 전송하고, 디스플레이(120)는 현재 라인(10)을 디스플레이할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 제 1 거리 또는 제 2 거리와 기준 거리 간의 차이가 정상 값 범위 내에 있는 경우, 예측 라인(50)을 생성하지 않고, 디스플레이(120)는 현재 라인(10)만을 디스플레이할 수 있다.
프로세서(110)는 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스의 진행이 결정되는 경우, 랜드마크(20)의 위치와, 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 상술한 것처럼, 예측 라인(50)은 통계적으로 이상적인 연조직의 형상이 나타내는 라인을 의미하고, VTO(visualized treatment objective)에 대응하는 교정 진단에 이용될 수 있다. 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스는 다음과 같은 실시 예들에 따라 진행될 수 있다. 도 5는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 제 1 실시 예에 따라 예측 라인(50)을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(110)는 A-pogonion 라인에 대응하는 제 2 기준 라인(42)과 하악 전치 끝에 대응하는 제 1 기준점(71) 간의 거리에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서(110)는 투영 이미지에서 하악 전치 끝(예: 하악전치 1번 치관, Mandible 1 crown)에 대응하는 제 1 기준점(71)의 위치, 상악 전치 상부(예: 상악 전치 1번, A-point)에 대응하는 제 2 기준점(72)의 위치 및 하악 돌출부 끝(예: 하악점, Pogonion)에 대응하는 제 3 기준점(73)의 위치를 각각 검출할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 제 2 기준점(72)과 제 3 기준점(73)을 연결하여 제 2 기준 라인(42)을 결정할 수 있다. 이어서, 프로세서(110)는 제 1 기준점(71)과 제 2 기준 라인(42) 간의 거리(예: 수직 거리)에 대응하는 제 3 거리(81)를 검출할 수 있다. 일 실시 예에서, 기준점은 핸들(60)에 포함되는 개념으로 이해될 수 있다.
이어서, 프로세서(110)는 제 3 거리(81)가 연령 및 남녀 평균값(예: 평균값, 3 mm)과 같아지도록, 또는 설정값을 포함하는 설정 범위 내에 있도록, 제 1 기준점(71)의 예측 위치를 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 제 3 거리(81)가 설정값이 될 때까지, 하악 전치 뿌리(예: 하악 전치 1번 치근, Mandible 1 root)의 위치를 중심 축으로 제 1 기준점(71)을 회전시키는 방식으로 예측 위치를 결정할 수 있다. 즉, 절대적 고정원이 필요하여 하악 전치 뿌리를 고정시킨 뒤 하악 전치 끝 부분을 회전시키는 방식으로 제 3 거리(81)를 3mm로 맞출 수 있다.
프로세서(110)는 제 1 기준점(71)의 예측 위치에 따라 현재 라인(10)을 기준으로 위치가 이동되도록 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 제 1 기준점(71)의 예측 위치에 따라 반시계 방향으로 회전하도록 하악 전치의 치아 형상 라인의 예측 위치를 결정하고, 결정된 예측 위치에서의 치아 형상 라인을 포함하도록 예측 라인(50)을 결정할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 제 2 실시 예에 따라 예측 라인(50)을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 프로세서(110)는 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82)에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서(110)는 투영 이미지에서 상악 전치 뿌리(예: 상악 전치 1번 치근, Maxilla 1 root)에 대응하는 제 4 기준점(74)의 위치, 상악 전치 끝(예: 상악 전치 1번 치관, Maxilla 1 crown)에 대응하는 제 5 기준점(75)의 위치, 하악 전치 뿌리(예: 하악 전치 1번 치근, Mandible 1 root)에 대응하는 제 5 기준점(75)의 위치 및 하악 전치 끝(예: 하악 전치 1번 치관, Mandible 1 crown)에 대응하는 제 6 기준점(76)의 위치를 각각 검출할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 제 4 기준점(74)과 제 5 기준점(75)을 연결한 라인과, 제 5 기준점(75)과 제 6 기준점(76)을 연결한 라인 간의 각도를 계측하여 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82)를 결정할 수 있다.
이어서, 프로세서(110)는 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82)가 연령 및 남녀 평균각도(예: 평균값, 126도)과 같아지도록, 또는 설정각도를 포함하는 설정 범위 내에 있도록, 제 5 기준점(75)의 예측 위치를 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82)가 설정각도가 될 때까지, 제 4 기준점(74)의 위치를 중심 축으로 제 5 기준점(75)을 회전시키는 방식으로 제 5 기준점(75)의 예측 위치를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 절대적 고정원이 필요하여 상악 전치 뿌리를 고정시킨 뒤 상악 전치 끝 부분을 회전시키는 방식으로 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82)를 126도로 맞출 수 있다.
프로세서(110)는 제 5 기준점(75)의 예측 위치에 따라 현재 라인(10)을 기준으로 위치가 이동되도록 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 갱신된 제 5 기준점(75)의 위치에 따라 시계 방향으로 회전하도록 상악 전치의 치아 형상 라인의 예측 위치를 결정하고, 예측 위치에서의 치아 형상 라인을 포함하도록 예측 라인(50)을 결정할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 제 3 기준에 따라 예측 라인(50)을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 프로세서(110)는 교합 평면(Occlusal plane)(83)에 기초하여 상악 치아의 예측 위치를 결정하고, 상악 치아의 예측 위치에 기초하여 예측 라인(50)을 획득할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서(110)는 투영 이미지에서 상악 치아와 하악 치아가 교합하는 위치에 대응하는 교합 평면(83)을 검출할 수 있다. 일 실시 예에서, 교합 평면(83)은 상악 전치 끝(예: 상악 전치 1번 치관, Maxilla 1 crown)에 대응하는 제 8 기준점(78)의 위치, 하악 전치 끝의 중점에 대응하는 지점(예: 교합평면점, Occlusal plane point)을 연결하는 2차원 라인 또는 이를 포함하는 3차원 평면에 대응할 수 있다.
이어서, 프로세서(110)는 교합 평면(83)에 따라 상악 전치와 하악 전치가 중첩하도록 제 8 기준점(78)의 위치를 평행 이동시킬 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 교합 평면(83) 상의 하악 전치 부분과 만날 때까지, 상악 전치 뿌리에 대응하는 제 4 기준점(74)의 예측 위치와 제 8 기준점(78)의 예측 위치를 교합 평면(83)에 따라서 평행 이동시키는 방식으로 제 4 기준점(74)의 예측 위치와 제 8 기준점(78)의 예측 위치를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 제 4 기준점(74)의 예측 위치와 제 8 기준점(78)의 예측 위치에 따라 현재 라인(10)을 기준으로 위치가 이동되도록 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 제 4 기준점(74)의 예측 위치와 제 8 기준점(78)의 예측 위치에 따라 평행 이동하도록 상악 전치의 치아 형상 라인의 예측 위치를 결정하고, 예측 위치에서의 치아 형상 라인을 포함하도록 예측 라인(50)을 결정할 수 있다.
디스플레이(120)는 예측 라인(50)을 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(120)는 현재 라인(10)과 예측 라인(50)을 중첩하여 디스플레이할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 현재 라인(10)과 예측 라인(50)이 중첩되도록 투영 이미지를 갱신하고, 디스플레이(120)는 갱신된 투영 이미지를 제 1 윈도우(도 3의 310)에 디스플레이할 수 있다.
이처럼, 프로세서(110)는 환자의 현재 외관을 보여주는 현재 라인(10)과, 심미적 요소를 고려하였을 때 현재 라인(10)에서 변형될 수 있는 예측 외관을 보여주는 예측 라인(50)을, 사용자 직관적으로 비교 가능한 인터페이스로 제공할 수 있다. 이에 따라, 교정 진단에 있어서 사용자 편의성이 향상될 수 있다.
프로세서(110)는 투영 이미지의 획득 시점(예: 촬영 시점)에 대응하는 포토 이미지(예: 환자의 측면을 카메라로 촬영한 이미지)를 획득할 수 있고, 투영 이미지와 포토 이미지를 중첩한 중첩 이미지를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 도 3에 도시된 것처럼, 하나 이상의 랜드마크(20)(예: 셀라)의 위치를 중심으로, 투영 이미지와 포토 이미지의 투명도 등을 조절하여 투영 이미지와 포토 이미지를 중첩할 수 있다. 디스플레이(120)는 중첩 이미지 상에 현재 라인(10)과 예측 라인(50)을 중첩하여 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 투영 이미지에 대한 예측 라인(50)의 결정이 완료됨에 따라, 결정된 예측 라인(50)을 래터럴 포토 이미지에 매핑시켜 연조직의 프로파일 및 랜드마크(20) 등을 정렬하는 방식으로 투영 이미지와 래터럴 포토 이미지를 중첩할 수 있다.
디스플레이(120)는 예측 라인(50)의 갱신에 이용되는 핸들(60)을 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(120)는 제 1 윈도우(310)에 디스플레이되는 중첩 이미지 상에 핸들(60)을 중첩하여 디스플레이할 수 있다.
프로세서(110)는 핸들(60)에 대한 사용자 입력에 기초하여 핸들(60)의 위치를 갱신하고, 갱신된 핸들(60)의 위치에 따라 예측 라인(50)을 갱신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 핸들(60)의 이동을 요청하는 사용자 입력(예: 드래그 앤 드롭 입력, 위치 좌표 입력 등)에 따라 핸들(60)의 위치를 갱신할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 갱신된 핸들(60)의 위치를 지나면서 입술 형상의 곡선, 치아 형상의 라인 등에 대응하도록 예측 라인(50) 중 일부를 변형할 수 있다. 이어서, 디스플레이(120)는 갱신된 핸들(60)의 위치 및 갱신된 예측 라인(50)을 중첩 이미지 상에 디스플레이할 수 있다.
프로세서(110)는 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치 및 하나 이상의 랜드마크(20)와 현재 라인(10) 간의 위치 관계에 기초하여 핸들(60)의 초기 위치를 결정할 수 있다. 여기에서, 핸들(60)은 예측 라인(50)을 결정 또는 갱신할 때 기준이 되는 지점을 나타낸다. 일 실시 예에서, 복수개의 핸들(60) 중 적어도 일부는 복수개(예: 50개)의 랜드마크(20) 중 적어도 일부에 해당할 수 있다. 다른 일 실시 예에서, 복수개의 핸들(60) 중 적어도 일부는 랜드마크(20)와는 별개로, 설정된 분석 기법(예: 리케츠 분석 기법)에 따라 결정되는 복수개(예: 23개)의 기준점에 해당할 수 있다.
프로세서(110)는 투영 이미지에서 랜드마크(20)의 위치 또는 분석 기법에 따라 핸들(60)의 초기 위치를 결정하고, 제 1 기준 라인(41)에 기초하여 핸들(60)의 초기 위치를 갱신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 현재 라인(10)에서 윗입술의 위치 또는 아랫입술의 위치에 대응하는 핸들(60)의 초기 위치를 결정할 수 있다. 이어서, 프로세서(110)는 윗입술의 위치와 제 1 기준 라인(41) 간에 제 1 기준 거리(예: 평균값 -1.0)를 충족하도록, 또는 아랫입술의 위치와 제 1 기준 라인(41) 간에 제 2 기준 거리(예: 평균값 2.0)를 충족하도록, 핸들(60)의 초기 위치를 이동시킬 수 있다.
프로세서(110)는 핸들(60)의 위치에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 핸들(60)의 위치를 지나면서 입술 형상의 곡선에 대응하도록 현재 라인(10) 중 일부를 변형하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다.
디스플레이(120)는 가이드 라인(30)을 디스플레이할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(120)는 랜드마크(20) 중 일부를 연결한 라인들, 제 1 기준 라인(41) 등을 포함하는 가이드 라인(30)을 중첩 이미지 상에 중첩하여 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(120)는 현재 라인(10), 예측 라인(50) 및 가이드 라인(30)을 서로 상이한 색으로 디스플레이할 수 있다. 예컨대, 디스플레이(120)는 현재 라인(10)을 제 1 색상(예: 흑색)으로, 예측 라인(50)을 제 2 색상(예: 적색) 및 가이드 라인(30)을 제 3 색상(예: 청색)으로 디스플레이할 수 있다. 다른 일 실시 예에서, 디스플레이(120)는 현재 라인(10), 예측 라인(50) 및 가이드 라인(30)을 서로 상이한 라인 형태(예: 실선, 점선 등)으로 디스플레이할 수 있다.
디스플레이(120)는 현재 라인(10), 예측 라인(50) 및 가이드 라인(30)을 선택적으로 디스플레이하기 위한 라인 선택 메뉴를 제 2 윈도우(도 3의 320)에 디스플레이할 수 있다. 예컨대, 디스플레이(120)는 현재 라인(10), 예측 라인(50) 및 가이드 라인(30) 중 하나 이상을 선택하는 사용자 입력에 따라, 선택된 라인만을 중첩 이미지 상에 중첩하여 제 1 윈도우(도 3의 310)에 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 라인 선택 메뉴에 디스플레이되는 라인 이름은 해당 라인에 대응하는 색상으로 디스플레이될 수 있다.
디스플레이(120)는 통계 정보에 기반한 현재 라인(10)에 대한 분석 결과 또는 현재 라인(10)과 예측 라인(50)의 비교 결과를 제 3 윈도우(도 3의 330)에 디스플레이할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 통계 상술한 기준들에 따라 예측 라인(50)을 결정하는데 이용된 정보들(예: 제 3 거리(81), 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82) 등)을 도표화한 테이블을 생성하고, 디스플레이(120)는 생성된 테이블을 제 3 윈도우(도 3의 330)에 디스플레이할 수 있다.
도 8 내지 도 9는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예측 라인(50)에 따라 갱신된 연조직을 디스플레이하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 디스플레이(120)는 적용(morph)을 요청하는 사용자 입력에 기초하여 예측 라인(50)에 따라 갱신된 연조직을 디스플레이할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(120)는 예측 라인(50)을 적용하여 대상체의 연조직 형상을 갱신하기 위한 적용 메뉴를 제 3 윈도우(도 3의 330)에 디스플레이할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 적용 메뉴에 대한 사용자의 선택 입력이 수신되는 경우, 중첩 이미지 중 포토 이미지에 대해서 예측 라인(50)에서 벗어나는 연조직 부분을 삭제하는 이미지 보정을 수행할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 예측 라인(50)에 따라 치아 형상 라인과 연관된 연조직의 위치를 회전, 평행 이동시키는 등의 이미지 보정을 통해 연조직의 형상을 갱신하고, 디스플레이(120)는 갱신된 연조직의 형상에 따라 갱신된 중첩 이미지를 제 1 윈도우(도 3의 310)에 디스플레이할 수 있다.
도 9를 참조하면, 디스플레이(120)는 적용이 수행됨에 따라 연조직의 형상이 갱신된 포토 이미지를 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(120)는 갱신 전의 포토 이미지와 갱신 후의 포토 이미지를 분리된 윈도우에 함께 디스플레이할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예측 라인(50)을 결정하는데 이용되는 핸들(60) 또는 분석 기법에 대한 설정 정보를 수신하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 프로세서(110)는 핸들(60) 또는 분석 기법에 대해서 설정 가능한 설정 인터페이스를 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 설정 인터페이스를 통해 핸들(60)로 이용할 랜드마크 종류, 상술한 제 1 기준 내지 제 3 기준을 포함하는 복수개의 기준의 사용 여부, 각 기준에 대해서 기준점으로 사용할 랜드마크 종류 또는 핸들 종류, 사용 시의 설정값(예: 통계값), 기저장된 분석 기법, 사용자 입력에 따른 분석 기법의 세팅 등에 대한 사용자의 설정 정보를 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(110)는 예측 라인(50)을 디스플레이하기 위한 일련의 동작들을 수행할 수 있고, 디스플레이(120) 및 그 밖의 구성요소들과 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 이를 위해 프로세서(110)는 디바이스(100)의 동작 전반을 제어하는 CPU(central processor unit)로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(120)는 이미지를 디스플레이하는 이미지 출력 장치를 포괄적으로 의미할 수 있으며, 예를 들면, 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 등일 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 디바이스(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 일 실시 예에 따를 경우, 디바이스(100)는 다른 디바이스와 유무선 네트워크를 통해 통신하기 위한 통신부, 사용자 입력을 수신하는 사용자 인터페이스, 데이터를 저장하는 저장부(예: 메모리, 데이터베이스, 클라우드) 등을 더 포함할 수 있다. 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부는 생략될 수도 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 랜드마크(20)의 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인(50)을 디스플레이하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S1110에서 디바이스(100)는 대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인(10)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 투영 이미지를 획득하고, 투영 이미지로부터 현재 라인(10)을 결정할 수 있다.
단계 S1120에서 디바이스(100)는 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치를 결정할 수 있다.
단계 S1130에서 디바이스(100)는 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치와, 하나 이상의 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하는 경우, 현재 라인(10)에 대응하는 예측 라인(50)을 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치와, 하나 이상의 랜드마크(20) 및 현재 라인(10) 간의 위치 관계에 기초하여 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 하나 이상의 랜드마크(20)의 위치에 기초하여 코 끝과 턱 끝을 연결한 라인에 대응하는 제 1 기준 라인(41)을 결정하고, 현재 라인(10)이 나타내는 윗입술 또는 아랫입술의 위치와 제 1 기준 라인(41) 간의 비교 결과에 기초하여 예측 라인(50)을 결정하는 프로세스를 진행할지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 A-pogonion 라인에 대응하는 제 2 기준 라인(42)과 하악 전치 끝에 대응하는 제 1 기준점(71) 간의 제 3 거리(81)에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도(82)에 기초하여 예측 라인(50)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 교합 평면(83)에 기초하여 상악 치아의 위치를 갱신함에 따라 예측 라인(50)을 획득할 수 있다.
단계 S1140에서 디바이스(100)는 예측 라인(50)을 디스플레이할 수 있다. 디바이스(100)는 대상체에 포함된 복수의 랜드마크(20) 간의 위치 관계를 나타내는 가이드 라인(30)을 디스플레이하고, 현재 라인(10), 예측 라인(50) 및 가이드 라인(30)을 서로 상이한 색으로 중첩하여 디스플레이할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 디바이스(100)는 환자의 현재 외관을 보여주는 현재 라인(10)과, 심미적 요소를 고려하여 예측되는 예측 외관을 보여주는 예측 라인(50)을, 사용자 직관적으로 비교 가능한 인터페이스로 제공할 수 있다.
또한, 환자의 현재 라인(10)을 분석하여 심미적으로 이상적인 것으로 예측되는 예측 라인(50)을 제공함으로써, 사용자의 교정 진단, 수술 계획 등이 용이하도록 지원할 수 있다.
이상에서 도시된 단계들의 순서 및 조합은 일 실시 예이고, 명세서에 기재된 각 구성요소들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 순서, 조합, 분기, 기능 및 그 수행 주체가 추가, 생략 또는 변형된 형태로 다양하게 실시될 수 있음을 알 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 '제공'은 대상이 특정 정보를 획득하거나 직간접적으로 특정 대상에게 송수신하는 과정을 포함하며 이러한 과정에서 요구되는 관련 동작의 수행을 포괄적으로 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예를 들어, 디스플레이 장치 또는 컴퓨터)에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예를 들어, 메모리)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서(예를 들어, 프로세서(110))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 인스트럭션들 중 적어도 하나의 인스트럭션을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 인스트럭션에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 인스트럭션들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 발명에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 디바이스
110: 프로세서 120: 디스플레이
10: 현재 라인 20: 랜드마크
30: 가이드 라인 41: 제 1 기준 라인
50: 예측 라인 60: 핸들

Claims (14)

  1. 교정 진단을 위한 디바이스에 의한, 예측 라인을 디스플레이하는 방법에 있어서,
    대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인을 결정하는 단계;
    상기 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크의 위치를 결정하는 단계;
    상기 하나 이상의 랜드마크의 위치와, 상기 하나 이상의 랜드마크 및 상기 현재 라인 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하는 경우, 상기 현재 라인에 대응하는 예측 라인을 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정하는 단계; 및
    상기 예측 라인을 디스플레이하는 단계;를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상체에 포함된 복수의 랜드마크 간의 위치 관계를 나타내는 가이드 라인을 디스플레이하는 단계를 더 포함하고,
    상기 현재 라인, 상기 예측 라인 및 상기 가이드 라인은 서로 상이한 색으로 디스플레이되는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측 라인의 갱신에 이용되는 핸들을 디스플레이하는 단계; 및
    상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 상기 예측 라인을 갱신하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 핸들의 초기 위치는 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정되는, 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 예측 라인을 갱신하는 단계는
    상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 갱신된 상기 핸들의 위치에 따라 상기 예측 라인을 갱신하고,
    적용을 요청하는 사용자 입력에 기초하여 상기 갱신된 예측 라인에 따라 갱신된 상기 연조직을 디스플레이하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서
    상기 예측 라인을 결정하는 단계는
    상기 하나 이상의 랜드마크의 위치에 기초하여 코 끝과 턱 끝을 연결한 라인에 대응하는 제 1 기준 라인을 결정하는 단계; 및
    상기 현재 라인이 나타내는 윗입술 또는 아랫입술의 위치와 상기 제 1 기준 라인 간의 비교 결과에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는 프로세스를 진행할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 예측 라인을 결정하는 단계는
    A-pogonion 라인에 대응하는 제 2 기준 라인과 하악 전치 끝에 대응하는 기준점 간의 거리에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측 라인을 결정하는 단계는
    상악 전치와 하악 전치가 이루는 각도에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측 라인을 결정하는 단계는
    교합 평면(Occlusal plane)에 기초하여 상악 치아의 예측 위치를 결정하고, 상기 상악 치아의 예측 위치에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는, 방법.
  9. 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 디바이스에 있어서,
    대상체의 연조직의 형상이 나타내는 현재 라인을 결정하고,
    상기 대상체에 포함된 하나 이상의 랜드마크의 위치를 결정하고,
    상기 하나 이상의 랜드마크의 위치와, 상기 하나 이상의 랜드마크 및 상기 현재 라인 간의 위치 관계가 설정 조건을 충족하는 경우, 상기 현재 라인에 대응하는 예측 라인을 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정하는 프로세서; 및
    상기 예측 라인을 디스플레이하는 디스플레이;를 포함하는, 디바이스.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 디스플레이는
    상기 대상체에 포함된 복수의 랜드마크 간의 위치 관계를 나타내는 가이드 라인을 디스플레이하고,
    상기 현재 라인, 상기 예측 라인 및 상기 가이드 라인은 서로 상이한 색으로 디스플레이되는, 디바이스.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 디스플레이는
    상기 예측 라인의 갱신에 이용되는 핸들을 디스플레이하고,
    상기 프로세서는
    상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 상기 예측 라인을 갱신하고,
    상기 핸들의 초기 위치는 상기 하나 이상의 랜드마크의 위치 및 상기 위치 관계에 기초하여 결정되는, 디바이스.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 핸들에 대한 사용자 입력에 기초하여 갱신된 상기 핸들의 위치에 따라 상기 예측 라인을 갱신하고,
    상기 디스플레이는
    적용을 요청하는 사용자 입력에 기초하여 상기 갱신된 예측 라인에 따라 갱신된 상기 연조직을 디스플레이하는, 디바이스.
  13. 제 9 항에 있어서
    상기 프로세서는
    상기 하나 이상의 랜드마크의 위치에 기초하여 코 끝과 턱 끝을 연결한 라인에 대응하는 제 1 기준 라인을 결정하고,
    상기 현재 라인이 나타내는 윗입술 또는 아랫입술의 위치와 상기 제 1 기준 라인 간의 비교 결과에 기초하여 상기 예측 라인을 결정하는 프로세스를 진행할지 여부를 결정하는, 디바이스.
  14. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020210151466A 2021-11-05 2021-11-05 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체 KR20230065665A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210151466A KR20230065665A (ko) 2021-11-05 2021-11-05 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210151466A KR20230065665A (ko) 2021-11-05 2021-11-05 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230065665A true KR20230065665A (ko) 2023-05-12

Family

ID=86385884

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210151466A KR20230065665A (ko) 2021-11-05 2021-11-05 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230065665A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060100737A (ko) 2005-03-18 2006-09-21 양계식 인터넷을 이용한 치과 환자 진료 서비스 방법 및 그 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060100737A (ko) 2005-03-18 2006-09-21 양계식 인터넷을 이용한 치과 환자 진료 서비스 방법 및 그 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11872102B2 (en) Updating an orthodontic treatment plan during treatment
US11986369B2 (en) Methods and systems for determining a dental treatment difficulty in digital treatment planning
US11051914B2 (en) Augmented reality enhancements for dental practitioners
JP6273149B2 (ja) 顔面補正イメージ提供方法およびそのシステム
US8805048B2 (en) Method and system for orthodontic diagnosis
US11793605B2 (en) Apparatus and methods for orthodontic treatment planning
JP5671734B2 (ja) 顔面解析を用いた特注歯セットアップのコンピュータ支援作成
US20210153976A1 (en) Method of optimization in orthodontic applications
US10905526B2 (en) Methods and systems for orthodontic treatment planning
KR20180008532A (ko) 치아교정 가이드 장치 방법
US20230132201A1 (en) Systems and methods for orthodontic and restorative treatment planning
Deng et al. An automatic approach to establish clinically desired final dental occlusion for one-piece maxillary orthognathic surgery
KR20220118074A (ko) 치과 교정치료 계획 수립방법 및 그 장치
KR20230065665A (ko) 랜드마크 위치에 기초하여 교정 진단에 이용되는 예측 라인을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체
KR20230053888A (ko) 교정 진단에 이용되는 화면을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체
KR102583135B1 (ko) 교정 진단을 위해 서로 다른 시점에 획득된 복수개의 이미지를 중첩하여 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체
KR20230075177A (ko) 교정 진단에 이용되는 분석 방식에 따라 문제 예상 항목에 관한 분석 결과를 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체
KR20230060185A (ko) 랜드마크를 이용한 교정 진단 이미지 표시 방법, 디바이스 및 그 기록매체
KR102347493B1 (ko) 치아 배열 디자인 방법 및 그 장치
KR102602121B1 (ko) 악궁 라인에 기초하여 치아 단면 이미지를 획득하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체
US20230122558A1 (en) Methods and systems for orthodontic treatment planning with virtual jaw articulator
CN116058863A (zh) 数据处理装置、数据处理方法以及计算机可读取的记录介质
KR20230087151A (ko) 환자에 대한 치료 스케줄을 디스플레이하는 방법, 디바이스 및 그 기록매체
EP4255341A1 (en) Method of optimization in orthodontic applications

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal