KR20240029725A - 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 - Google Patents

3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20240029725A
KR20240029725A KR1020230172393A KR20230172393A KR20240029725A KR 20240029725 A KR20240029725 A KR 20240029725A KR 1020230172393 A KR1020230172393 A KR 1020230172393A KR 20230172393 A KR20230172393 A KR 20230172393A KR 20240029725 A KR20240029725 A KR 20240029725A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
tooth
data
prosthesis
scan data
generating
Prior art date
Application number
KR1020230172393A
Other languages
English (en)
Inventor
안준성
천소정
탁성준
신봉주
감동욱
황정민
김정화
이태석
최진혁
Original Assignee
이마고웍스 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 이마고웍스 주식회사 filed Critical 이마고웍스 주식회사
Priority to KR1020230172393A priority Critical patent/KR20240029725A/ko
Publication of KR20240029725A publication Critical patent/KR20240029725A/ko

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C13/00—Dental prostheses; Making same
    • A61C13/0003—Making bridge-work, inlays, implants or the like
    • A61C13/0004—Computer-assisted sizing or machining of dental prostheses
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B18/18—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves
    • A61B18/20—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves using laser
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A61B5/0088—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes for oral or dental tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C13/00—Dental prostheses; Making same
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A61C9/004—Means or methods for taking digitized impressions
    • A61C9/0046—Data acquisition means or methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0007—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • 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
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B18/18—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves
    • A61B18/20—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves using laser
    • A61B2018/2035—Beam shaping or redirecting; Optical components therefor
    • A61B2018/20351—Scanning mechanisms
    • A61B2018/20353—Scanning in three dimensions [3D]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
    • A61B2034/102—Modelling of surgical devices, implants or prosthesis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30036—Dental; Teeth

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Otolaryngology (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)

Abstract

3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계, 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계, 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계, 상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계 및 상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 상기 프렙된 치아에 대응하는 단일 치아 모델을 디포메이션하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 {AUTOMATED METHOD FOR GENERATING PROSTHESIS FROM THREE DIMENSIONAL SCAN DATA AND COMPUTER READABLE MEDIUM HAVING PROGRAM FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 보철물 제작 시간 및 과정을 단축하고 품질을 향상시킬 수 있는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다.
3차원 구강 스캔 데이터는 치아 및 구강 혹은 그것을 본뜨거나 재구성한 대상을 3차원 스캐너로 스캔한 데이터를 의미한다. 인레이(in-ray), 온레이(on-ray), 크라운(crown) 등의 보철 치료, 임플란트(implant), 교정 등의 치과 치료는 환자의 구강 데이터를 획득하여 보철물 혹은 임플란트 디자인, 교정기 제작 등에 이용할 수 있다.
종래에는 알지네이트 등을 이용하여 구강을 직접 본을 뜬 후 수작업으로 보철물을 제작하는 방식이 주로 이용되었다. 해부학적으로 올바른 보철물을 만들기 위해 치과 의사 또는 치기공사는 주변치의 마모 정도를 파악하고, 치아의 번호와 대합치의 교합 정보를 복합적으로 이해한 뒤 결과물을 생성할 수 있다. 기존의 보철물 생성 방법은 위 정보들을 고려하여 일반적인 치아 형상을 기반으로 사람이 수작업으로 각 환자의 구강 상태에 맞게 수정할 수 있다.
종래에는 보철물의 생성 과정이 수작업으로 이루어지므로 치과 의사 또는 치기공사의 작업 피로도가 증가하며, 결과물의 정확도 및 생산성이 감소하는 문제가 있다. 또한, 작업자의 숙련도에 따라 보철물의 품질과 소요 시간의 편차가 크게 발생하는 문제가 있다.
대한민국 등록특허 제10-2022-0005250호 대한민국 등록특허 제10-2021-0146154호
본 발명이 이루고자 하는 목적은 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시키고 품질을 향상시킬 수 있는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계, 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계, 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계, 상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계 및 상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 상기 프렙된 치아에 대응하는 단일 치아 모델을 디포메이션하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 치아 정보는 상기 치아의 번호, 상기 치아의 프렙 여부, 상기 치아의 위치 및 상기 치아의 방향을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계는 상기 3차원 스캔 데이터를 모델 입력으로 전처리하는 단계, 상기 모델 입력을 백본 네트워크에 입력하여 피쳐 맵을 얻는 단계 및 상기 피쳐 맵으로부터 상기 치아 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 백본 네트워크의 학습을 위해 상기 치아의 위치 및 상기 치아의 방향에 대해 리그레션 로스(regression loss)를 사용하고, 상기 치아의 번호에 대해 클래시피케이션 로스(classification loss)를 사용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계는 상기 3차원 스캔 데이터로부터 상기 프렙된 치아에 대응하는 부분 스캔 데이터를 추출하는 단계, 변환 매트릭스를 이용하여 상기 부분 스캔 데이터를 미리 정해진 2차원 공간 내에 맵핑하는 단계, 상기 2차원 공간 내에 맵핑된 데이터에서 곡률 값을 판단하여 2차원 마진 라인을 얻는 단계 및 상기 변환 매트릭스의 인버스 매트릭스를 이용하여 상기 2차원 마진 라인을 3차원 마진 라인으로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 2차원 영상들은 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제1 인접치를 포함하는 제1 2차원 영상 및 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제2 인접치를 포함하는 제2 2차원 영상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 2차원 영상의 중심 및 상기 제2 2차원 영상의 중심은 서로 동일하고, 상기 제1 2차원 영상의 프로젝션 방향은 상기 제2 2차원 영상의 프로젝션 방향과 서로 상이할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 2차원 영상의 중심 및 상기 제2 2차원 영상의 중심은 상기 프렙된 치아의 중심일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계는 컨디셔널 제네러티브 애드버서리얼 네트워크(conditional generative adversarial network)를 사용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 컨디셔널 제네러티브 애드버서리얼 네트워크는 상기 복수의 2차원 영상들, 카메라의 위치 정보 및 상기 카메라의 방향 정보를 수신하는 인코더, 상기 인코더와 연결되는 레이턴트 벡터 및 상기 레이턴트 벡터에 연결되는 디코더를 포함할 수 있다. 상기 디코더는 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계는 상기 탬플릿 모델을 상기 프렙된 치아의 위치에 정렬하는 단계 및 상기 마진 라인을 제1 컨스트레인트(constraint)로 이용하고 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 제2 컨스트레인트(constraint)로 이용하여 상기 단일 치아 모델을 디포메이션하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 탬플릿 모델의 라플라시안 매트릭스(Laplacian matrix)를 L, 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 포인트 집합을 Ppos, 상기 마진 라인의 포인트 집합을 Pmargin, 상기 Ppos에 가깝도록 하는 컨스트레인트를 Cpred, 상기 Pmargin을 넘어서지 않는 컨스트레인트를 Cmargin, 상기 3차원 보철물 데이터의 꼭지점 위치를 xopt라고 할 때, 를 만족할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계에 앞서, 상기 3차원 스캔 데이터를 미리 결정된 좌표계의 원점에 미리 결정된 좌표계의 방향으로 정렬하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계는 제1 인공지능 신경망에 의해 수행될 수 있다. 상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계는 제2 인공지능 신경망에 의해 수행될 수 있다. 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계는 제3 인공지능 신경망에 의해 수행될 수 있다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계, 상기 치아 정보로부터 프렙된 치아가 존재하는지 판단하는 단계, 상기 프렙된 치아가 존재하는 경우에, 상기 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계, 상기 프렙된 치아가 존재하는 경우에, 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계, 상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계 및 상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 상기 프렙된 치아에 대응하는 단일 치아 모델을 디포메이션하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법에 따르면, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 치아의 정보가 자동으로 추출되고, 상기 프렙된 치아의 부분 스캔 데이터로부터 마진 라인이 자동으로 추출되며, 상기 프렙된 치아 및 인접치에 대한 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터가 자동으로 생성되고, 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 외곽점 정보, 상기 마진 라인을 기초로 단일 치아 모델이 자동으로 디포메이션되어 3차원 보철물 데이터가 자동으로 생성될 수 있다.
이와 같이, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물이 자동으로 생성되어, 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시킬 수 있고, 보철물의 품질을 향상시킬 수 있다.
특히, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 치아의 정보를 자동으로 추출하는 단계, 상기 프렙된 치아의 부분 스캔 데이터로부터 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계 중 적어도 하나는 인공지능 신경망을 이용하여 수행되므로, 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시킬 수 있고, 보철물의 품질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 도 1의 3차원 스캔 데이터를 자동으로 정렬하는 단계를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 1의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 1의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 도 1의 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1의 복수의 2차원 영상을 생성하는 단계를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 1의 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계를 나타내는 도면이다.
도 8은 도 1의 3차원 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 연결되어 있다거나 접속되어 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접 연결되어 있다거나 직접 접속되어 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 ~사이에와 바로 ~사이에 또는 ~에 이웃하는과 ~에 직접 이웃하는 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
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 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
한편, 어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 순서도에 명기된 순서와 다르게 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 상기 블록들이 거꾸로 수행될 수도 있다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계(단계 S200), 프렙된 치아(prepared tooth, prepped tooth)에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계(단계 S300), 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계(단계 S400), 상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계(단계 S500) 및 상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 상기 프렙된 치아에 대응하는 단일 치아 모델을 디포메이션하여 3차원 보철물 데이터를 생성(단계 S600)하는 단계를 포함한다.
상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계에 앞서, 상기 3차원 스캔 데이터를 미리 결정된 좌표계의 원점에 미리 결정된 좌표계의 방향으로 정렬하는 단계(단계 S100)를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 3차원 스캔 데이터는 치아 및 구강 혹은 그것을 본뜨거나 재구성한 대상을 3차원 스캐너로 스캔한 데이터를 의미한다. 예를 들어, 상기 3차원 스캔 데이터는 3차원 점들(Vertex)과 상기 점들을 연결하여 생성된 삼각형 면(Triangle) 또는 사각형 면(Rectangle)을 포함하는 메쉬(Mesh) 데이터일 수 있다. 상기 3차원 스캔 데이터의 파일 확장자에는 제한이 없으며, 예를 들어, ply, obj, stl 중 하나일 수 있다.
여기서, 상기 프렙된 치아는 크라운을 위해 준비된 치아를 의미할 수 있으며, 상기 프렙된 치아는 치아의 일부를 깎은 치아를 의미할 수 있다.
도 2는 도 1의 3차원 스캔 데이터를 자동으로 정렬하는 단계(단계 S100)를 나타내는 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 3차원 스캔 데이터를 정렬하는 단계(단계 S100)에서는 PCA를 이용해 상기 3차원 스캔 데이터의 위치와 방향을 정규화하는 정규화 매트릭스를 구할 수 있다. 상기 정규화 매트릭스를 상기 3차원 스캔 데이터의 각 점에 곱하면, 상기 3차원 스캔 데이터가 미리 결정된 좌표 및 미리 결정된 방향으로 정렬될 수 있다.
다양한 상기 3차원 스캔 데이터가 상기 미리 결정된 좌표 및 상기 미리 결정된 방향으로 정렬된 모습은 도 2에 나타내었다.
상기 3차원 스캔 데이터를 특정 위치에 특정 방향으로 정렬하는 경우, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법에서 그 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
도 3은 도 1의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계(단계 S200)를 나타내는 도면이다. 도 4는 도 1의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계(단계 S200)를 나타내는 흐름도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 상기 치아 정보는 상기 치아의 번호(치식), 상기 치아의 프렙 여부, 상기 치아의 위치 및 상기 치아의 방향을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 치아의 위치는 상기 치아의 중점 위치를 의미할 수 있다. 여기서, 상기 치아의 방향은 상기 치아의 전후 방향, 상기 치아의 상하 방향 및 상기 치아의 좌우 방향을 의미할 수 있다.
상기 3차원 스캔 데이터 내에 치아의 개수가 N개라고 하고, 상기 치아의 상태(번호 및 프렙 여부)를 class, 상기 치아의 위치를 pos, 상기 치아의 방향을 orient라고 하면, , ,로 표현될 수 있다.
도 3에서, x_world, y_world, z_world는 미리 결정된 좌표계의 방향을 나타낼 수 있고, x_local, y_local, z_local은 특정 치아의 전후 방향, 상기 특정 치아의 상하 방향 및 상기 특정 치아의 좌우 방향을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계(단계 S200)는 상기 3차원 스캔 데이터를 모델 입력(Model Input)으로 전처리하는 단계, 상기 모델 입력(Model Input)을 백본 네트워크(Backbone)에 입력하여 피쳐 맵(Feature Map)을 얻는 단계 및 상기 피쳐 맵(Feature Map)으로부터 상기 치아 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전처리 단계에 의해 상기 3차원 스캔 데이터가 상기 백본 네트워크(Backbone)에 입력되는 형태로 변환될 수 있다. 예를 들어, 상기 모델 입력(Model Input)은 포인트 클라우드, 뎁스 맵, 파라미터라이즈된 메쉬, 토폴로지가 고정된 메쉬 등이 될 수 있다. 예컨대, 상기 모델 입력(Model Input)은 2차원 영상 데이터일 수 있다. 이와는 달리, 상기 모델 입력(Model Input)은 3차원 영상 데이터일 수도 있다.
도 4에서 상기 치아의 상태 정보는 Box Classification으로, 상기 치아의 위치 정보는 Box Regression, 상기 치아의 방향 정보는 Axis Regression으로 기재되었다.
상기 백본 네트워크(Backbone)의 학습을 위해 상기 치아의 위치 및 상기 치아의 방향에 대해 리그레션 로스(regression loss)를 사용하고, 상기 치아의 번호에 대해 클래시피케이션 로스(classification loss)를 사용할 수 있다.
도 5는 도 1의 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계(단계 S300)를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계(단계 S300)는 상기 3차원 스캔 데이터로부터 상기 프렙된 치아에 대응하는 부분 스캔 데이터를 추출하는 단계, 변환 매트릭스(T)를 이용하여 상기 부분 스캔 데이터를 미리 정해진 2차원 공간 내에 맵핑하는 단계, 상기 2차원 공간 내에 맵핑된 데이터에서 곡률 값을 판단하여 2차원 마진 라인을 얻는 단계(F) 및 상기 변환 매트릭스의 인버스 매트릭스(T-1)를 이용하여 상기 2차원 마진 라인을 3차원 마진 라인으로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 곡률 값은 최대 곡률 값, 최소 곡률 값, 가우시안 곡률 값 및 평균 곡률 값 중 어느 하나일 수 있다.
상기 치아의 상면의 경우 곡률 값이 비교적 일정한 값을 가질 수 있다. 반면, 치아와 치아의 경계부 또는 치아와 잇몸이 닿는 부분에서는 상기 곡률 값이 크게 변화할 수 있다. 따라서 상기 곡률 값을 이용하여 상기 치아의 마진 라인을 판단할 수 있다.
이와는 달리, 상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계(단계 S300)는 상기 3차원 스캔 데이터로부터 3차원 마진 라인을 직접 찾을 수도 있다.
도 6은 도 1의 복수의 2차원 영상을 생성하는 단계(단계 S400)를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 6을 참조하면, 상기 복수의 2차원 영상들(I1, I2, I3)은 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 복수의 2차원 영상들은 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제1 인접치를 포함하는 제1 2차원 영상(예컨대, I1) 및 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제2 인접치를 포함하는 제2 2차원 영상(예컨대, I3)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1 2차원 영상(예컨대, I1)의 중심 및 상기 제2 2차원 영상(예컨대, I3)의 중심은 서로 동일하고, 상기 제1 2차원 영상(예컨대, I1)의 프로젝션 방향은 상기 제2 2차원 영상(예컨대, I3)의 프로젝션 방향과 서로 상이할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1 2차원 영상의 중심 및 상기 제2 2차원 영상의 중심은 상기 프렙된 치아의 중심일 수 있다.
도 6에서는 상기 복수의 2차원 영상들을 3개 도시하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 상기 복수의 2차원 영상들은 최소 2개이다. 상기 복수의 2차원 영상들이 많으면 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 정확성이 더 높아질 수 있다.
예를 들어, 상기 복수의 2차원 영상들은 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 인접치를 카메라로 촬상한 영상 데이터일 수 있다.
도 7은 도 1의 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계(S500)를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 상기 복수의 2차원 영상들(I1, I2, I3)을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성할 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계는 컨디셔널 제네러티브 애드버서리얼 네트워크(conditional generative adversarial network, cGAN)를 사용할 수 있다. 상기 컨디셔널 제네러티브 애드버서리얼 네트워크는 상기 복수의 2차원 영상들, 상기 2차원 영상들을 생성한 카메라의 위치 정보 및 상기 2차원 영상들을 생성한 상기 카메라의 방향 정보를 수신하는 인코더, 상기 인코더와 연결되는 레이턴트 벡터 및 상기 레이턴트 벡터에 연결되는 디코더를 포함할 수 있다. 상기 디코더는 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 출력할 수 있다.
도 8은 도 1의 3차원 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계(단계 S600)를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 8을 참조하면, 상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 상기 프렙된 치아에 대응하는 단일 치아 모델을 디포메이션하여 3차원 보철물 데이터를 생성할 수 있다.
여기서 상기 단일 모델은 치식(치아번호) 별로 어느 정도 미리 디자인 되어 있는 템플릿 모델이거나, 치기공사, 치과의사 등 개인에 의해 생성된 메쉬 데이터일 수 있다.
상기 템플릿 모델은 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하기 위해 사용되는 일종의 샘플 치아(표준 치아)이며, 전형적인 치아 형태를 가질 수 있다. 상기 템플릿 모델은 각 치아 번호 별로 1개의 샘플 치아(표준 치아)를 가질 수 있다. 상기 3차원 스캔 데이터는 스캐너에 의해 촬영된 것으로, 메쉬의 완성도가 다소 낮을 수 있으며, 상기 메쉬의 완성도가 낮은 경우 3D 프린팅으로 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하기에 부적절할 수 있다. 반대로, 상기 템플릿 모델은 메쉬의 완성도가 상대적으로 높은 치아 모델일 수 있다. 따라서, 상기 템플릿 모델을 변형하여 보철물, 임플란트, 교정기 등을 제조하는 경우, 3D 프린팅 방식을 이용하기에 매우 적합할 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계(단계 S600)는 상기 단일 치아 모델을 상기 프렙된 치아의 위치에 정렬하는 단계 및 상기 마진 라인을 제1 컨스트레인트(constraint)로 이용하고 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 제2 컨스트레인트(constraint)로 이용하여 상기 단일 치아 모델을 디포메이션하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 단일 치아 모델의 라플라시안 매트릭스(Laplacian matrix)를 L, 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 포인트 집합을 Ppos, 상기 마진 라인의 포인트 집합을 Pmargin, 상기 Ppos에 가깝도록 하는 컨스트레인트를 Cpred, 상기 Pmargin을 넘어서지 않는 컨스트레인트를 Cmargin, 상기 3차원 보철물 데이터의 꼭지점 위치를 xopt라고 할 때, 를 만족할 수 있다.
상기 선형식을 least square의 방법으로 수식을 풀면, 상기 3차원 보철물 데이터의 꼭지점의 위치를 의미하는 xopt를 얻을 수 있다. 즉, 상기 컨스트레인트들을 이용하므로, 상기 3차원 보철물 데이터는 대합치와 인접치를 고려하고, 마진 라인을 넘지 않는 보철물이 되어 임상에 적용할 수 있게 된다.
상기 단계 S300에서 생성된 마진 라인 정보는 최종 보철물 데이터의 마진 라인에 대응할 수 있다. 또한, 상기 단계 S500에서 생성된 3차원 임시 보철물 데이터는 상기 최종 보철물 데이터의 윗 부분의 치아 형상에 대응할 수 있다.
본 실시예의 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동 생성하는 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다.
예를 들어, 상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계(단계 S200)는 제1 인공지능 신경망에 의해 수행될 수 있다. 상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계(단계 S300)는 제2 인공지능 신경망에 의해 수행될 수 있다. 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계(단계 S500)는 제3 인공지능 신경망에 의해 수행될 수 있다.
즉, 본 발명에서는 서로 다른 적어도 3개의 인공지능 신경망을 이용하여 각 단계를 자동화할 수 있다. 따라서, 작업 속도 및 작업 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.
본 실시예에 따르면, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 치아의 정보가 자동으로 추출되고, 상기 프렙된 치아의 부분 스캔 데이터로부터 마진 라인이 자동으로 추출되며, 상기 프렙된 치아 및 인접치에 대한 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터가 자동으로 생성되고, 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 외곽점 정보, 상기 마진 라인을 기초로 단일 치아 모델이 자동으로 디포메이션되어 3차원 보철물 데이터가 자동으로 생성될 수 있다.
이와 같이, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물이 자동으로 생성되어, 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시킬 수 있고, 보철물의 품질을 향상시킬 수 있다.
특히, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 치아의 정보를 자동으로 추출하는 단계, 상기 프렙된 치아의 부분 스캔 데이터로부터 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계 중 적어도 하나는 인공지능 신경망을 이용하여 수행되므로, 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시킬 수 있고, 보철물의 품질을 향상시킬 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
본 실시예에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 프렙된 치아가 존재하는지 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 제외하면, 도 1 내지 도 8의 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법과 실질적으로 동일하므로, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하고, 중복되는 설명은 생략한다.
도 9를 참조하면, 3차원 스캔 데이터를 미리 결정된 좌표계의 원점에 미리 결정된 좌표계의 방향으로 정렬한다 (단계 S100).
상기 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출한다 (단계 S200).
상기 3차원 스캔 데이터 내에 프렙된 치아가 존재하는지 판단한다 (단계 S250). 상기 프렙된 치아가 존재하지 않는 경우, 보철물을 생성할 필요가 없으므로, 절차가 종료될 수 있다.
만약 상기 프렙된 치아가 존재하는 경우, 상기 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출한다 (단계 S300).
또한, 상기 프렙된 치아가 존재하는 경우에, 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성한다 (단계 S400).
상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성한다 (단계 S500).
상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 상기 프렙된 치아에 대응하는 단일 치아 모델을 디포메이션하여 3차원 보철물 데이터를 생성한다 (단계 S600).
도 9에서는 상기 프렙된 치아가 하나인 경우를 예시하였으며, 상기 프렙된 치아가 하나가 아닌 경우에는 상기 프렙된 치아가 존재하지 않을 때까지 단계 S300 내지 단계 S600을 반복할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 치아의 정보가 자동으로 추출되고, 상기 프렙된 치아의 부분 스캔 데이터로부터 마진 라인이 자동으로 추출되며, 상기 프렙된 치아 및 인접치에 대한 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터가 자동으로 생성되고, 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 외곽점 정보, 상기 마진 라인을 기초로 단일 치아 모델이 자동으로 디포메이션되어 3차원 보철물 데이터가 자동으로 생성될 수 있다.
이와 같이, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 보철물이 자동으로 생성되어, 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시킬 수 있고, 보철물의 품질을 향상시킬 수 있다.
특히, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 치아의 정보를 자동으로 추출하는 단계, 상기 프렙된 치아의 부분 스캔 데이터로부터 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계 중 적어도 하나는 인공지능 신경망을 이용하여 수행되므로, 보철물 제작 시간 및 과정을 단축시킬 수 있고, 보철물의 품질을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 실시예들에 따른 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체가 제공될 수 있다. 전술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 전술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 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 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체 및 롬, 램, 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 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있다.
또한, 전술한 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
본 발명은 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 대한 것으로, 보철물의 제작을 위한 노력과 시간을 감소시킬 수 있고, 보철물의 정확도 및 생산성을 향상시킬 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (14)

  1. 3차원 스캔 데이터의 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계;
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계; 및
    상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 2차원 영상들은
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제1 인접치를 포함하는 제1 2차원 영상; 및
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제2 인접치를 포함하는 제2 2차원 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 치아 정보는 상기 치아의 번호, 상기 치아의 프렙 여부, 상기 치아의 위치 및 상기 치아의 방향을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  3. 3차원 스캔 데이터로부터 상기 3차원 스캔 데이터 내에 포함되는 각 치아의 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계;
    프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계;
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계; 및
    상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 치아 정보를 자동으로 추출하는 단계는
    상기 3차원 스캔 데이터를 모델 입력으로 전처리하는 단계;
    상기 모델 입력을 백본 네트워크에 입력하여 피쳐 맵을 얻는 단계; 및
    상기 피쳐 맵으로부터 상기 치아 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 백본 네트워크의 학습을 위해 상기 치아의 위치 및 상기 치아의 방향에 대해 리그레션 로스(regression loss)를 사용하고, 상기 치아의 번호에 대해 클래시피케이션 로스(classification loss)를 사용하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  5. 3차원 스캔 데이터의 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계;
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계; 및
    상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계는
    상기 3차원 스캔 데이터로부터 상기 프렙된 치아에 대응하는 부분 스캔 데이터를 추출하는 단계;
    변환 매트릭스를 이용하여 상기 부분 스캔 데이터를 미리 정해진 2차원 공간 내에 맵핑하는 단계;
    상기 2차원 공간 내에 맵핑된 데이터에서 곡률 값을 판단하여 2차원 마진 라인을 얻는 단계; 및
    상기 변환 매트릭스의 인버스 매트릭스를 이용하여 상기 2차원 마진 라인을 3차원 마진 라인으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 제1 2차원 영상의 중심 및 상기 제2 2차원 영상의 중심은 서로 동일하고,
    상기 제1 2차원 영상의 프로젝션 방향은 상기 제2 2차원 영상의 프로젝션 방향과 서로 상이한 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 제1 2차원 영상의 중심 및 상기 제2 2차원 영상의 중심은 상기 프렙된 치아의 중심인 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계는 컨디셔널 제네러티브 애드버서리얼 네트워크(conditional generative adversarial network)를 사용하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 컨디셔널 제네러티브 애드버서리얼 네트워크는 상기 복수의 2차원 영상들, 카메라의 위치 정보 및 상기 카메라의 방향 정보를 수신하는 인코더, 상기 인코더와 연결되는 레이턴트 벡터 및 상기 레이턴트 벡터에 연결되는 디코더를 포함하며,
    상기 디코더는 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  10. 3차원 스캔 데이터의 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계;
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계; 및
    상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계는
    단일 치아 모델을 상기 프렙된 치아의 위치에 정렬하는 단계; 및
    상기 마진 라인을 제1 컨스트레인트(constraint)로 이용하고 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 제2 컨스트레인트(constraint)로 이용하여 상기 단일 치아 모델을 디포메이션하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 단일 치아 모델의 라플라시안 매트릭스(Laplacian matrix)를 L, 상기 3차원 임시 보철물 데이터의 포인트 집합을 Ppos, 상기 마진 라인의 포인트 집합을 Pmargin, 상기 Ppos에 가깝도록 하는 컨스트레인트를 Cpred, 상기 Pmargin을 넘어서지 않는 컨스트레인트를 Cmargin, 상기 3차원 보철물 데이터의 꼭지점 위치를 xopt라고 할 때,
    를 만족하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  12. 3차원 스캔 데이터의 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계;
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계; 및
    상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계에 앞서, 상기 3차원 스캔 데이터를 미리 결정된 좌표계의 원점에 미리 결정된 좌표계의 방향으로 정렬하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  13. 3차원 스캔 데이터 내에 프렙된 치아가 존재하는지 판단하는 단계;
    상기 프렙된 치아가 존재하는 경우에, 상기 프렙된 치아에 대해 마진 라인을 자동으로 추출하는 단계;
    상기 프렙된 치아가 존재하는 경우에, 상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아와 인접한 인접치를 포함하는 복수의 2차원 영상들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 2차원 영상들을 기초로 3차원 임시 보철물 데이터를 자동으로 생성하는 단계; 및
    상기 마진 라인 및 상기 3차원 임시 보철물 데이터를 이용하여 3차원 보철물 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 2차원 영상들은
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제1 인접치를 포함하는 제1 2차원 영상; 및
    상기 프렙된 치아 및 상기 프렙된 치아의 제2 인접치를 포함하는 제2 2차원 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
KR1020230172393A 2022-08-25 2023-12-01 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 KR20240029725A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230172393A KR20240029725A (ko) 2022-08-25 2023-12-01 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220106978A KR102610716B1 (ko) 2022-08-25 2022-08-25 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
KR1020230172393A KR20240029725A (ko) 2022-08-25 2023-12-01 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220106978A Division KR102610716B1 (ko) 2022-08-25 2022-08-25 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240029725A true KR20240029725A (ko) 2024-03-06

Family

ID=89163182

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220106978A KR102610716B1 (ko) 2022-08-25 2022-08-25 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
KR1020230172393A KR20240029725A (ko) 2022-08-25 2023-12-01 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220106978A KR102610716B1 (ko) 2022-08-25 2022-08-25 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

Country Status (2)

Country Link
KR (2) KR102610716B1 (ko)
WO (1) WO2024043378A1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210146154A (ko) 2020-05-26 2021-12-03 오스템임플란트 주식회사 임플란트 수술용 가이드의 구조물을 디자인하는 방법 및 그 장치
KR20220005250A (ko) 2020-07-06 2022-01-13 오스템임플란트 주식회사 전자차트를 이용한 치아 보철물 디자인 방법 및 장치

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101994398B1 (ko) * 2017-11-30 2019-06-28 주식회사 디디에스 3차원 구강 모델 생성방법 및 시스템
KR102138921B1 (ko) * 2019-04-25 2020-07-28 오스템임플란트 주식회사 보철물 설계 시 프렙 모델의 마진라인 생성방법 및 이를 수행하는 보철 캐드 장치
EP3767521A1 (en) * 2019-07-15 2021-01-20 Promaton Holding B.V. Object detection and instance segmentation of 3d point clouds based on deep learning
US11995839B2 (en) * 2019-09-04 2024-05-28 Align Technology, Inc. Automated detection, generation and/or correction of dental features in digital models
US11735306B2 (en) * 2019-11-25 2023-08-22 Dentsply Sirona Inc. Method, system and computer readable storage media for creating three-dimensional dental restorations from two dimensional sketches

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210146154A (ko) 2020-05-26 2021-12-03 오스템임플란트 주식회사 임플란트 수술용 가이드의 구조물을 디자인하는 방법 및 그 장치
KR20220005250A (ko) 2020-07-06 2022-01-13 오스템임플란트 주식회사 전자차트를 이용한 치아 보철물 디자인 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR102610716B1 (ko) 2023-12-07
WO2024043378A1 (ko) 2024-02-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11735306B2 (en) Method, system and computer readable storage media for creating three-dimensional dental restorations from two dimensional sketches
US11291532B2 (en) Dental CAD automation using deep learning
CN113728363B (zh) 基于目标函数生成牙科模型的方法
CN108992188B (zh) 一种单颗牙齿网格模型的修补算法
KR102331034B1 (ko) 치과용 3차원 스캔 데이터의 랜드마크 자동 검출 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
JP2024031920A (ja) ３次元スキャンデータから補綴物を自動で生成する方法、及びこれをコンピュータで実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体
KR102610716B1 (ko) 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
CN116749522A (zh) 一种用于正畸矫正工具的3d打印系统和方法
KR102670048B1 (ko) 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 단일 치아 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
KR102610682B1 (ko) 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법, 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 제너레이터 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
KR102609620B1 (ko) 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 방법, 3차원 스캔 데이터로부터 보철물을 자동으로 생성하는 장치 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
KR102706440B1 (ko) 파노라마 영상을 이용하여 보철물을 자동으로 생성하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
EP4371527A1 (en) Automated method for generating prothesis from three dimensional scan data, generator generating prosthesis from three dimensional scan data and computer readable medium having program for performing the method
KR102714028B1 (ko) 교정치료 정보 제공 시스템 및 이의 동작 방법
KR102663284B1 (ko) 치아 모델의 형상 변형 방법, 치아 모델의 형상 변형 장치 및 치아 모델의 형상 변형 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
KR102699626B1 (ko) 3차원 구강 스캔 데이터에 3차원 치아 라이브러리 모델을 자동 정렬하는 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
WO2021149530A1 (ja) 情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム
EP4239577A1 (en) Automated method for aligning three dimensional dental library model to three dimensional oral scan data and computer readable medium having program for performing the method
US20240193893A1 (en) Automated method for generating prosthesis from three dimensional scan data, apparatus generating prosthesis from three dimensional scan data and computer readable medium having program for performing the method
US20240062882A1 (en) Method and system for automating dental crown design based on artificial intelligence
JP2024091427A (ja) 歯牙モデルの形状変形方法、歯牙モデルの形状変形装置、及び歯牙モデルの形状変形方法をコンピュータで実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN118608589A (zh) 一种基于深度学习的个性化牙齿形态恢复与重建方法
CN118475285A (zh) 用牙齿边界曲线自动分割3d扫描数据牙齿的方法及存有在计算机上执行该方法的程序的计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right