TR201901896A1 - Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem - Google Patents

Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem Download PDF

Info

Publication number
TR201901896A1
TR201901896A1 TR2019/01896A TR201901896A TR201901896A1 TR 201901896 A1 TR201901896 A1 TR 201901896A1 TR 2019/01896 A TR2019/01896 A TR 2019/01896A TR 201901896 A TR201901896 A TR 201901896A TR 201901896 A1 TR201901896 A1 TR 201901896A1
Authority
TR
Turkey
Prior art keywords
application
face
profile
point
application server
Prior art date
Application number
TR2019/01896A
Other languages
English (en)
Inventor
Köni̇ Berk
Original Assignee
Berk Koeni
Köni̇ Berk
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 Berk Koeni, Köni̇ Berk filed Critical Berk Koeni
Priority to TR2019/01896A priority Critical patent/TR201901896A1/tr
Priority to PCT/TR2019/050105 priority patent/WO2020162845A1/en
Publication of TR201901896A1 publication Critical patent/TR201901896A1/tr

Links

Classifications

    • 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
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • 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
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • 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
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • 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
    • G06T2207/30008—Bone
    • 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
    • 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
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)

Abstract

Bu buluş, mobil cihaz (2) üzerinde yürütülen bir uygulama ile kişilerin yüz tipleri ve ortodontik tedavi şekilleri konusunda bilgilendirildiği bir sistem (1) ile ilgilidir.

Description

TARIFNAME ORTODONTIK TEDAVI KONUSUNDA KULLANICILARININ BILGILENDIRILMESINI SAGLAYAN BIR SISTEM Teknik Alan Bu bulus, mobil cihaz üzerinde yürütülen bir uygulama ile kisilerin yüz tipleri ve ortodontik tedavi sekilleri konusunda bilgilendirildigi bir sistem ile ilgilidir. Önceki Teknik Mobil cihazlarin ve mobil cihazlarin üzerinde yer alan uygulamalarin kullanim sikligi arttikça hayatimiza farkli alanlarda çözümler gelmektedir. Uygulamalarin hayatimiz kolaylastirdigi alanlardan biri de saglik alaninda tedavi sekilleri konusunda kisilerin bilgilendirilmesinde kullanilan çözümlerdir. Saglik alaninda gün geçtikçe önem kazanan alanlardan olan ortodonti, çenelerin yapilarini ve yüz simetrisinin olusumunu inceleyen, dislerin de çene kemikleri üzerinde estetik olarak ve görevlerini yerine getirecek sekilde yerlestirilmesini konu alan bir dis hekimligi dalidir. Ortodontik tedaviler dissel ortodontik tedaviler ve iskeletsel ortopedik tedaviler olarak siniflandirilmaktadir. Dissel ortodontik tedavilerde disler üzerine kuvvetler uygulanarak sadece dislerin düzeltilmesi saglanmakta, iskeletsel ortopedik tedavilerde ise çene ve çevre bölgelere kuvvet uygulanarak ve/veya bu bölgelerden destek alinarak çene-yüz kemiklerinin birbirlerine göre pozisyonlari degistirilmekte, büyüme yönü degistirilebilmekte ya da sekilleri gelistirilebilmektedir. Disleri tuglalara, çene/yüz kemiklerini de insaat yapilacak araziye benzettigimiz bir durumda arazi ne kadar düz ve iyi hazirlanmis olursa üzerinde dizilecek tuglalar da o kadar simetrik, düzgün ve saglam olacaktir. Dolayisiyla dis bozukluklarinin büyük bir çogunlugu çene/yüz kemiklerinin birbirlerine göre olan konumlarinin dogru olmamasindan kaynaklanmaktadir. Bunun yaninda dis bozukluklarina sebep olan yanlis konumlanmis çene/yüz kemikleri; horlama, obstrüktif uyku apnesi, devamli agiz solunumu, damak ve burun boslugu darligi gibi ciddi ve hayati etkileyen sorunlara sebep olabilmektedir. Çene/yüz kemiklerinin gelisimi anne karninda baslamakta ve gelisimin büyük çogunlugu ergenlik döneminin basinda tamamlanmaktadir. Çene/yüz kemiklerinin birbirlerine göre konumlari, yerlesme asamasinda genetik, çevresel etkiler, dissel etkiler, beslenme aliskanliklari, parmak emme ve benzeri zararli basinç aliskanliklari, hatta dis firçalama sekli ve sikligi gibi birçok faktörden etkilenmektedir. Söz konusu faktörler dikkate alindiginda her insan için geçerli olabilecek bir tedavi seklinin belirlenmesi imkânsizdir. Fakat her insan için çene ve yüz kemiklerine ortopedik olarak müdahale edilebilen yas araligi bellidir Ortopedik bir müdahalede bulunulmasi gereken uygun yaslar ise daimi dislenme döneminin basi ve ergenlik döneminin basi arasidir. Bu dönem geçilirse kemikte düzeltmeler ancak cerrahi müdahale ile saglanabilmektedir. Günümüzde mevcut ortodonti uzmani sayisinin yetersizligi, yeterli derecede halki bilinçlendirme çalismalarinin olmayisi ve dolayisiyla ortodontik tedavi konusundaki bilgi eksikligi, dis hekimine ulasim güçlügü ve benzeri sebeplerden dolayi kisiler uygun yasta muayene olamamakta, dolayisi ile uygun tedavi yasi kaçirilmaktadir. Bu nedenle günümüzde mobil cihazlarda kullanilan bir mobil uygulama ile çekilen fotograf ya da fotograflarin analiz edilmesi sayesinde kullanicilarin kendine özel yüz tipleri, olasi tedavi yöntemleri, tedaviye uygun zamanlar tedavi basamaklari ve genel agiz ve dis bakimi, ortodonti ve diger dis hekimligi uygulamalari konularinda bilinçlenmelerini saglayacak çözümlere ihtiyaç duyulmaktadir. Önceki teknikte yer almakta olan 2009/00731 sayili patent basvurusunda agiz içi kamera veya RVG cihazlari ile alinan dis görüntülerinin hangi cihazdan alindigini, hangi hastaya ait oldugunu belirlenmesinden ve tedavi islemlerinden bahsedilmektedir. Söz konusu bulus ile alinan ve saklanan görüntüler kullanilarak görüntülerin hangi hastaya ait oldugu, hangi hekim tarafindan tedavinin gerçeklestirildigi, tedavi hizmetinin ne zaman verildigi, tedavi yapilan disin tedavi öncesi ve sonrasi görüntüleri belirlenmektedir. Bulusun Kisa Açiklamasi Bu bulusun amaci, halkin bilinçlenmesi ve toplum sagliginin iyilesmesi amaçli mobil cihaz üzerinde yürütülen bir uygulama ile mobil cihaz kullanicilarinin yüz tipleri ve ortodontik tedavi sekilleri konusunda bilgilendirildigi bir sistem gerçeklestirmektir. Bulusun diger amaci, bir mobil uygulama ile yüzün iki açidan çekilmis fotografini kullanarak, ya da teknolojisi yüz tanimaya uygun mobil cihazlarda yüzü sag profilden cepheye, cepheden de sol profile dogru tarayarak, fotograflar ve taramalar üzerinde tespit edilecek noktalarin matematiksel bir algoritma ile oranlarinin hesaplanmasiyla yüz analizi yaparak çocuk ya da yetiskin kullanicilarin kendine özel yüz tipleri, bunlarin olasi ortodontik tip siniflamalari, siniflamalara göre görülebilen anomaliler ve bunlarin tedavi yöntemleri hakkinda bilgiler, tedaviye uygun zamanlar ve tedavi basamaklari hakkinda bilgilendirilmelerini, ikincil olarak genel agiz ve dis bakimi, ortodonti ve diger dis hekimligi uygulamalari konusunda bilinçlendirilmelerini ve son olarak konum bilgilerine göre çevrelerindeki tedavi noktalarini ögrenebilmelerini saglayan bir sistem gerçeklestirmektir. Bulusun Ayrintili Açiklamasi Bu bulusun amacina ulasmak için gerçeklestirilen "Ortodontik Tedavi Konusunda Kullanicilarinin Bilgilendirilmesini Saglayan Bir Sistem" ekli sekilde gösterilmis olup, bu sekil; Sekil-1 Bulus konusu ortodontik tedavi konusunda kullanicilarinin bilgilendirilmesini saglayan bir sistemin sematik bir görünüsüdür. Sekilde yer alan parçalar tek tek numaralandirilmis olup, bu numaralarin karsiliklari asagida verilmistir. 1 . Sistem 2. Mobil cihaz 3. Tani uygulamasi 4. Uygulama sunucusu . Konum sunucusu Kullanicilarinin yüz tipini belirleyen ve yüz tiplerinde karsilasilan anomaliler hakkinda kullanicilari bilgilendiren bulus konusu sistem (1), -üzeriiide en az bir uygulama yürütebilen, dis sunucularla iletisim kurabilen ve kullanici tarafindan uygulama ile iletisime girilmesini saglayan, üzerinde en azindan profil ve/veya cephe fotografi ve/veya videosu çekilmesi ya da yüz taramasi için kullanilan en az bir görüntüleme birimi bulunduran ve en az bir girdi birimine sahip olan en az bir mobil cihaz (2), -mobil cihaz (2) üzerinde yürütülen, çekilen fotograflarin ve/veya alinan taramalarin uygunlugunu kontrol eden, uygunluk kontrolü sonrasinda fotograf/fotograflar/yüz tarama verileri üzerinde saçli derinin bittigi nokta (trichion), kaslarin arasindaki orta nokta (glabella), burun ucu (pronasion), burunun hemen altinda ve burun dokusunun bittigi orta nokta (subnasale), üst dudagin basladigi orta nokta (labiale superioris), alt dudagin bittigi orta nokta (labiale inferioris) ve çene ucu en alt noktasini (yumusak doku menton) belirleyen en az bir tani uygulamasi (3), -tani uygulamasi (3) ile iletisimde olan, tani uygulamasinin (3) fotograf/fotogratlar/taramalar üzerinde belirledigi noktalari kullanan, noktalarin birbirlerine göre oranlari ve/veya birbirlerine göre konumlarini karsilastirarak kisinin yüz tipinin belirlenmesi için vertikal (dikey-yukari/asagi) düzlem anomalileri, frontal/transvers (sag/sol) düzlem anomalileri ve sagittal (ön-arka) düzlemlerinden en az birini belirleyen ve tam uygulamasi (3) ile paylasan en az bir uygulama sunucusu (4) içermektedir. Bulus konusu sistemde (1) yer alan mobil cihaz (2), kullanici ile iletisim kurabilen, kullanicinin cepheden ve/veya profilden fotografini çekmek için ya da yüz taramasini almak için kullanilan en az bir kamera içeren cep telefonu, akilli telefon, tablet bilgisayar gibi bir elektronik cihazdir. Bulus konusu sistemde (1) tam uygulamasi (3) mobil cihaz (2) üzerinde yürütülmekte olup mobil cihaz (2) üzerinde yer alan girdi birimi ile kullanicilarin giris yaptigi, kisisel bilgilerini girdigi ve görüntüleme birimi ile kullanicilara ait profil ve/veya cephe fotograflarinin çekildigi ya da yüz taramalarinin yapildigi elemandir. Tani uygulamasi (3) tercih edilen bir uygulamasinda kullanicisindan kisisel bilgi olarak konum bilgilerini istemekte ve/veya mobil cihaz (2) üzerinde bulunan bir GPS modülü araciligi ile konum bilgilerine ulasmaktadir. Bu sayede tani uygulamasi (3) kullanicilarina yakinda bulunan tedavi noktalarini bildirebilmektedir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda tani uygulamasi (3) cepheden ve profilden birer adet olmak üzere kullanicidan iki adet fotograf çekmesini ya da sag profilden cepheye, cepheden de sol profile dogru yüz taramasi yapmasini istemektedir. Tani uygulamasi (3) mobil cihaz (2) üzerinde yer alan bir jiroskop sayesinde kullaniciyi, fotograf çekimi ya da tarama sirasinda mobil cihazi (2) düz tutmasi için uyarmaktadir. Bu sayede tani uygulamasi (3) cephe ve/Veya profil fotograflarinin ve/veya taramalarinin düzgün analizi için uygun fotograflarin elde edilmesini saglamaktadir. Tani uygulamasi, (3) tercih edilen diger bir uygulamasinda çektigi fotograflarla ya da yüz taramalariyla elde ettigi olasi teshis ve olasi tedavi bilgileri verilerini, dis sunucular üzerinde bulunan animasyon ya da ortodonti uzmanlariyla yapilan röportaj videolari ile kullanicisina sunmaktadir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda tani uygulamasi (3) cephe fotograflarini ya da yüz taramasini kullanarak; Trichion (saçli derinin bittigi nokta), Glabella (kaslarin arasindaki orta nokta), Pronasion (burun ucu), Subnasale (burnun hemen altinda ve burun dokusunun bittigi orta nokta), Labiale Superioris (üst dudagin basladigi orta nokta), Labiale inferioris (alt dudagin bittigi orta nokta) ve Yumusak Doku Menton (Çene ucu en alt noktasi) noktasini belirlemektedir. Tani uygulamasi (3) belirledigi noktalari uygulama sunucusu (4) ile yüzün orta hattinin belirlenmesi için paylasmaktadir. Uygulama sunucusu (4), tam uygulamasindan (3) aldigi cephe fotograflarinda ya da taramalarda belirlenen noktalari kullanarak yüzün orta hattini belirlemekte, yüzü ikiye bölmekte ve yüzün sag yarsinin ve sol yarisinin görüntülerini ayri ayri çogaltarak iki adet ayna fotografi olusturmaktadir. Uygulama sunucusu (4) olusturdugm ayna fotograflari karsilastirarak kullanicinin yüzünün simetri/asimetri oranini belirlemektedir. Uygulama sunucusu (4) elde ettigi asimetri bilgisini kullanarak tani uygulamasi (3) üzerinden asimetrilerin yaslara göre hangi yöntemlerle, ne zaman, ne kadar sürede düzeltilebildigi konularinda kullaniciyi bilgilendirmektedir. Uygulama sunucusu (4) diger bir uygulamada cephe fotografindan elde ettigi simetri/asimetri bilgilerini kullanarak kullanicinin yüz tipini benzer yüz tipine sahip olan kullanicilar ile mukayese etmektedir. Bu bilgi diger kullanicilar ile direkt paylasilmamakta, sadece uygulamayi kullanan diger kullanicilarin yüzde kaçinin kendi yüz tipine yakin oldugu konusunda bilgi alabilmektedir. Uygulama ayni zamanda kullanicilar arasinda yüz tipleri birbirlerine çok yakin kullanicilari da eslestirebilmektedir. Ancak eslesme bilgisi önce her iki tarafa da uyari olarak gitmekte, ancak iki tarafin da uygulama üzerinden kabul etmesi durumunda karsilikli paylasilabilmekte, kullanicilar arasinda sohbet baslatilabilmektedir. Iki taraftan birinin kabul etmemesi durumunda taraflardan herhangi birinin eslesme bilgisine ulasmasi uygulama tarafindan engellenmektedir. Uygulama sunucusu (4) yüzün oranlarini ideal altin oran ile karsilastirarak eslesme yüzdesini belirlemektedir ve bu konuda kullaniciyi bilgilendirmektedir. Ayrica, uygulama sunucusu (4) kullanicinin yüz tipine benzer ünlüleri eslestirerek tani uygulamasi üzerinden kullanici ile paylasabilmektedir. Bulus konusu sistemde (1) tam uygulamasi (3) uygulama sunucusu (4) tarafindan yumusak doku profilini belirlenmesi için profil fotografinda ya da taramalarda Glabella (kaslarin arasindaki orta nokta), Pronasion (burun ucu), Subnasale (profilden bakinca burun dokusunun bittigi ve üst dudak dokusunun basladigi nokta), Labiale Superioris (üst dudagin basladigi orta nokta), Labiale inferioris (alt dudagin bittigi orta nokta) ve Yumusak Doku Pogonion (Çene ucunun en ileri noktasi) noktasini belirlemektedir. Tani uygulamasi (3) belirledigi noktalari uygulama sunucusu (4) ile yumusak doku profilinin siniflandirilmasi için paylasmaktadir. Tani uygulamasi (3), yüzün iki açidan çekilmis fotografini kullanarak ya da teknolojisi yüz tanimaya uygun mobil cihazlarda (2) yüzü sag profilden cepheye, cepheden de sol profile dogru tarayarak, fotograflar ve/veya taramalar üzerinde tespit edilecek noktalari matematiksel bir algoritma ile oranlarini hesaplamakta ve ilgili noktalari yüz analizinin yapilarak çocuk ya da yetiskin kullanicilarin kendine özel yüz tiplerinin, bunlarin olasi ortodontik tip siniflamalarinin, siniflamalara göre görülebilen anomalilerin ve bunlarin tedavi yöntemlerinin hakkinda bilgilerin elde edilmesi için uygulama sunucusu (4) ile paylasmaktadir. Uygulama sunucusu (4) tam uygulamasindan (3) aldigi profil fotografinda ya da yüz taramalarinda belirlenmis noktalari kullanarak Subnasale noktasindan yere dogru dik bir dogru olusturmakta ve diger noktalarin bu noktalara olan uzaklik bilgilerini kullanarak optimum profil tipi (sinif 1 yumusak doku profili), üst çenenin alt çeneye göre daha önde oldugu ya da alt çenenin üst çeneye göre daha geride oldugu profil tipi (sinif 2 yumusak doku profili) ve alt çenenin üst çeneye göre daha önde oldugu ya da üst çenenin alt çeneye göre daha geride oldugu profil tipini (sinif 3 yumusak doku profili) belirlemektedir. Uygulama sunucusu (4) belirledigi yüz siniflari bilgilerini mevcut siniflarda yaslara göre siklikla karsilasilan anomaliler ile tam uygulamasi (3) üzerinden kullanicisi ile paylasmakta, hangi yöntemlerle, ne zaman, ne kadar sürede düzeltilebilecegi konusunda kullaniciyi bilgilendirmektedir. Uygulama sunucusu (4), Glabella anatomik noktasi profil fotografinda zor belirlendigi için cephe fotografinda ya da taramasinda belirlenen Glabella anatomik noktasinin izdüsümünü kullanarak profil fotosunda isaretlemektedir. Bulusun tercih edilen diger uygulamasinda uygulama sunucusu (4) profil fotografi ya da yüz taramasi ile elde ettigi yumusak doku profil bilgilerini kullanarak kullanicinin profil tipini benzer yüz tipine sahip olan kullanicilar ile mukayese etmektedir. Bu bilgi diger kullanicilar ile direkt paylasilmamakta, sadece uygulamayi kullanan diger kullanicilarin yüzde kaçinin kendi yüz tipine yakin oldugm konusunda bilgi alabilmektedir. Uygulama ayni zamanda kullanicilar arasinda ;diz tipleri birbirlerine çok yakin kullanicilari da eslestirebilmektedir. Ancak eslesme bilgisi önce her iki tarafa da uyari olarak gitmekte, ancak iki tarafin da uygulama üzerinden kabul etmesi durumunda karsilikli paylasilabilmekte, kullanicilar arasinda sohbet baslatilabilmektedir. Iki taraftan birinin kabul etmemesi durumunda taraflardan herhangi birinin eslesme bilgisine ulasmasi uygulama tarafindan engellenmektedir. Uygulama sunucusu (4) yüzün oranlarini ideal altin oran ile karsilastirarak eslesme yüzdesini belirlemektedir ve bu konuda kullaniciyi bilgilendirrnektedir. Bu sayede uygulama sunucusu (4) kullanicinin yüz tipine benzer ünlüleri eslestirerek tani uygulamasi (3) üzerinden kullanici ile paylasabilmektedir. Bulus konusu sistem (1) ayrica, kullanicilarin tani uygulamasi (3) ile belirlenen konum bilgilerini kullanarak kullanicilara, uygulama sunucusunda (4) ortaya çikan sonuçla alakali tedavi noktalarini tani uygulamasi (3) üzerinden öneren en az bir konum sunucusu (5) içermektedir. Konum sunucusu (5) tani uygulamasi (3) ile iletisimde halinde olup uygulama sunucusunda (4) belirlenen anomalileri kullanilmasi ile önceden üzerinde barindirdigi anomali-tedavi noktasi bilgilerini kullanicilar ile paylasmaktadir. Bu sayede tani uygulamasi (3) kullanicilari hem anomaliler konusunda bilgi sahibi olmakta hem de tedavi görebilecekleri en yakin noktalari ögrenmektedirler. Bulus konusu sistem (1) ile yüzün iki açidan çekilen profil ve cephe fotograflari ya da yüz taramalari kullanilarak otomatik olarak yüz analizinin yapilmasi saglanmakta, çocuk ya da yetiskin olan kullanicilarin ilk olarak kendilerine özel yüz tipleri, olasi tedavi yöntemleri, tedaviye uygun zamanlar ve tedavi basamaklari hakkinda bilgi sahibi olmaktadirlar. Diger taraftan ise sistem (1) ile kullanicilar genel agiz ve dis bakimi, ortodonti ve diger dis hekimligi uygulamalari konusunda bilinçlendirilebilmekte ve sonrasinda konum bilgileri dogrultusunda en yakinda tedavi noktasi konusunda bil gilendirilmektedirler. Bulus konusu sistem (1), altinda bulunan kemiklerin pozisyonlarini yansitan çene/yüz ve çevresindeki yanak, dudak, burun ucu gibi dokulari kullanarak önceden belirlenen referans noktalarinin birbirlerine oranlari ya da birbirlerine göre konumlarinin karsilastirarak vertikal, frontal/transvers ya da sagittal anomalileri; radyografi, agiz içi muayenesi gibi herhangi bir tibbi teshis yöntemine ihtiyaç duyulmadan çekilen fotograflar ya da yüz tarama verileri üzerinden kisinin yüz tipini bularak belirlemektedir. Sistem (1) belirledigi yüz tipi modellerini kullanarak ilgili yüz tiplerinde karsilasilan anomaliler konusunda kullanicilarini bilgilendirmekte ve kullanicilari tedavinin zamani ve/veya tedaviye ihtiyaç duyup duyulmadigi konusunda uyarrnaktadir. Bu sayede bulus konusu sistem (1) kisa bir sürede kullaniciyi doktor ihtiyacina ve izlemesi gereken basamaklara iliskin yönlendirrnekte ve tedavi süresi kaçirilmadan kullanicilarin çogunlukla ortodontistlerin yer alacagi tedavi noktalarina ulasmasini saglamaktadir. Bu temel kavramlar etrafinda, bulus ortodontik tedavi konusunda kullanicilarinin bilgilendirilmesini saglayan bir sistemi (1) ile ilgili çok çesitli uygulamalarin gelistirilmesi mümkün olup, bulus burada açiklanan örneklerle sinirlandirilamaz, esas olarak istemlerde belirtildigi gibidir. TR TR

Claims (23)

    ISTEMLER
  1. l. Kullanicilarinin yüz tipini belirleyen ve yüz tiplerinde karsilasilan anomaliler hakkinda kullanicilari bilgilendiren, -üzerinde en az bir uygulama yürütebilen, dis sunucularla iletisim kurabilen ve kullanici tarafindan uygulama ile iletisime girilmesini saglayan, üzerinde en azindan profil ve/veya cephe fotografi ve/Veya videosu çekilmesi ya da yüz taramasi için kullanilan en az bir görüntüleme birimi bulunduran ve en az bir girdi birimine sahip olan en az bir mobil cihaz (2) içeren, -mobil cihaz (2) üzerinde yürütülen, çekilen fotograflarin ve/veya taramalarin uygunlugunu kontrol eden, uygunluk kontrolü sonrasinda fotograf/fotograflar/yüz tarama verileri üzerinde saçli derinin bittigi nokta (trichion), kaslarm arasindaki orta nokta (glabella), burun ucu (pronasion), burunun hemen altinda ve burun dokusunun bittigi orta nokta (subnasale), üst dudagin basladigi orta nokta (labiale superioris), alt dudagin bittigi orta nokta (labiale inferioris) ve çene ucu en alt noktasini (yumusak doku menton) belirleyen en az bir tani uygulamasi (3), -tani uygulamasi (3) ile iletisimde olan, tani uygulamasinin (3) fotograf/fotograflar/taramalar üzerinde belirledigi noktalari kullanan, noktalarin birbirlerine göre oranlari ve/veya birbirlerine göre konumlarini karsilastirarak kisinin yüz tipinin belirlenmesi için vertikal (dikey-yukari/asagi) düzlem anomalileri, frontal/transvers (sag/sol) düzlem anomalileri ve sagittal (ön-arka) düzlemlerinden en az birini belirleyen ve tam uygulamasi (3) ile paylasan en az bir uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen bir sistem (1).
  2. 2. Kullanici ile iletisim kurabilen, kullanicinin cepheden ve/veya profilden fotografini çekmek ya da yüz taramasi almak için kullanilan en az bir kamera içeren cep telefonu, akilli telefon, tablet bilgisayar gibi bir elektronik cihaz olan mobil cihaz (2) ile karakterize edilen Istem 1”deki gibi bir sistem (1).
  3. 3. Mobil cihaz (2) üzerinde yürütülmekte olup mobil cihaz (2) üzerinde yer alan girdi birimi ile kullanicilarin giris yaptigi, kisisel bilgilerini girdigi ve görüntüleme birimi ile kullanicilara ait profil ve/veya cephe fotograflarinin çekildigi ya da yüz taramalarinin yapildigi tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen Istem 1 veya 2'deki gibi bir sistem (1).
  4. 4. Kullanicisindan kisisel bilgi olarak konum bilgilerini isteyen ve/Veya mobil cihaz (2) üzerinde bulunan bir GPS modülü araciligi ile konum bilgilerine ulasan tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi
  5. 5. Cepheden ve profilden birer adet olmak üzere kullanicidan iki adet fotograf çekmesini ya da sag profilden cepheye, cepheden de sol profile dogru yüz taramasi yapmasini isteyen tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  6. 6. Mobil Cihaz (2) üzerinde yer alan bir jiroskop sayesinde kullaniciyi fotograf çekimi ya da tarama sirasinda mobil cihazi (2) düz tutmasi için uyaran tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi
  7. 7. Çektigi fotograflarla ya da taramalariyla elde ettigi teshis ve olasi tedavi bilgileri verilerini, dis sunucular üzerinde bulunan animasyon ya da ortodonti uzmanlariyla yapilan röportaj videolari ile kullanicisina sunan tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem
  8. 8. Cephe fotograflarini ya da yüz taramalari kullanarak; Trichion (saçli derinin bittigi nokta), Glabella (kaslarin arasindaki orta nokta), Pronasion (burun ucu), Subnasale (burnun hemen altinda ve burun dokusunun bittigi orta nokta), Labiale Superioris (üst dudagin basladigi orta nokta), Labiale inferioris (alt dudagin bittigi orta nokta) ve Yumusak Doku Menton (Çene ucu en alt noktasi) noktasini belirleyen tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  9. 9. Belirledigi noktalari uygulama sunucusu (4) ile yüzün orta hattinin belirlenmesi için paylasan tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  10. 10. Tani uygulamasindan (3) aldigi cephe fotograflarinda ya da taramalarda belirlenen noktalari kullanarak yüzün orta hattini belirleyen, yüzü ikiye bölen ve yüzün sag yarsinin ve sol yarisinin görüntülerini ayri ayri çogaltarak iki adet ayna fotografi olusturan uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  11. 11. Olusturdugu ayna fotograflari karsilastirarak kullanicinin yüzünün simetri/asimetri oranini belirleyen uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 10°daki gibi bir sistem (1).
  12. 12. Elde ettigi asimetri bilgisini kullanarak tani uygulamasi (3) üzerinden asimetrilerin yaslara göre hangi yöntemlerle, ne zaman, ne kadar sürede düzeltilebildigi konularinda kullaniciyi bilgilendiren uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 11°deki gibi bir sistem (1).
  13. 13. Cephe fotografindan elde ettigi simetri/asimetri bilgilerini kullanarak kullanicinin yüz tipini benzer yüz tipine sahip olan kullanicilar ile mukayese eden uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 11 veya 127deki gibi bir
  14. 14. Yüzün oranlarini ideal altin oran ile karsilastirarak eslesme yüzdesini belirleyen ve kullaniciyi bilgilendiren uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 11 ila l3°ten herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  15. 15. Uygulama sunucusu (4) tarafindan yumusak doku profilini belirlenmesi için profil fotografinda ya da taramalarda Glabella (kaslarin arasindaki orta nokta), Pronasion (burun ucu), Subnasale (profilden bakinca burun dokusunun bittigi ve üst dudak dokusunun basladigi nokta), Labiale Superioris (üst dudagin basladigi orta nokta), Labiale inferioris (alt dudagin bittigi orta nokta) ve Yumusak Doku Pogonion (Çene ucunun en ileri noktasi) noktasini belirleyen tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  16. 16. Belirledigi noktalari uygulama sunucusu (4) ile yumusak doku profilinin siniflandirilmasi için paylasan tani uygulamasi (3) ile karakterize edilen Istem 15'teki gibi bir sistem (1).
  17. 17. Tani uygulamasindan (3) aldigi profil fotografinda ya da yüz taramalarinda belirlenmis noktalari kullanarak Subnasale noktasindan yere dogru dik bir dogru olusturan ve diger noktalarin bu noktalara olan uzaklik bilgilerini kullanarak optimum profil tipi (sinif 1 yumusak doku profili), üst çenenin alt çeneye göre daha önde oldugu ya da alt çenenin üst çeneye göre daha geride oldugu profil tipi (sinif 2 yumusak doku profili) ve alt çenenin üst çeneye göre daha önde oldugu ya da üst çenenin alt çeneye göre daha geride oldugu profil tipini (sinif 3 yumusak doku profili) belirleyen uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 15 veya 16”dki gibi bir sistem (1).
  18. 18. Belirledigi yüz siniflari bilgilerini mevcut siniflarda yaslara göre siklikla karsilasilan anomaliler ile tam uygulamasi (3) üzerinden kullanicisi ile paylasan, hangi yöntemlerle, ne zaman, ne kadar sürede düzeltilebilecegi konusunda kullaniciyi bilgilendiren uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 15 ila l7”den herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  19. 19. Glabella anatomik noktasi profil fotografinda zor belirlendigi için cephe fotografinda ya da yüz taramasinda belirlenen Glabella anatomik noktasinin izdüsümünü kullanarak protil fotosunda isaretleyen uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  20. 20. Profil fotografi ya da yüz taramasi ile elde ettigi yumusak doku profil bilgilerini kullanarak kullanicinin profil tipini benzer yüz tipine sahip olan kullanicilar ile mukayese eden uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
  21. 21. Yüzün oranlarini ideal altin oran ile karsilastirarak eslesme yüzdesini belirleyen uygulama sunucusu (4) ile karakterize edilen Istem 20`deki gibi bir
  22. 22. Kullanicilarin tani uygulamasi (3) ile belirlenen konum bilgilerini kullanarak kullanicilara, uygulama sunucusunda (4) ortaya çikan sonuçla alakali tedavi noktalarini tani uygulamasi (3) üzerinden öneren en az bir konum sunucusu (5) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir
  23. 23. Tani uygulamasi (3) ile iletisimde halinde olup uygulama sunucusunda (4) belirlenen anomalileri kullanilmasi ile önceden üzerinde barindirdigi anomali- tedavi noktasi bilgilerini kullanicilar ile paylasan konum sunucusu (S) ile karakterize edilen Istem 22”deki gibi bir sistem (1).
TR2019/01896A 2019-02-07 2019-02-07 Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem TR201901896A1 (tr)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2019/01896A TR201901896A1 (tr) 2019-02-07 2019-02-07 Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem
PCT/TR2019/050105 WO2020162845A1 (en) 2019-02-07 2019-02-15 A system for informing its users about orthodontic treatment

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2019/01896A TR201901896A1 (tr) 2019-02-07 2019-02-07 Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TR201901896A1 true TR201901896A1 (tr) 2020-08-21

Family

ID=71947216

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TR2019/01896A TR201901896A1 (tr) 2019-02-07 2019-02-07 Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem

Country Status (2)

Country Link
TR (1) TR201901896A1 (tr)
WO (1) WO2020162845A1 (tr)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112331317A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 程博 一种智能线上线下护士站
TR202018758A1 (tr) * 2020-11-23 2022-06-21 Bezmialem Vakif Ueniversitesi İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008134745A1 (en) * 2007-04-30 2008-11-06 Gesturetek, Inc. Mobile video-based therapy
US20160000323A1 (en) * 2014-07-01 2016-01-07 Makor Issues And Rights Ltd. Mobile device-embedded system and apparatus for providing real-time automated health diagnosis based on iris scanning analysis
PL241337B1 (pl) * 2015-04-14 2022-09-12 Medinice Spolka Akcyjna Sposób monitorowania i kontrolowania parametrów pacjenta oraz przekazywania informacji medycznych oraz system do realizacji tego sposobu

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020162845A1 (en) 2020-08-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gwilliam et al. Reproducibility of soft tissue landmarks on three-dimensional facial scans
Lane et al. Completing the 3-dimensional picture
Maal et al. Variation of the face in rest using 3D stereophotogrammetry
JP3040997B1 (ja) 上顎歯寸法決定装置
Talbert et al. A 3D analysis of Caucasian and African American facial morphologies in a US population
Dvortsin et al. Reliability of the integrated radiograph-photograph method to obtain natural head position in cephalometric diagnosis
Bozic et al. Facial morphology of Slovenian and Welsh white populations using 3-dimensional imaging
Rosati et al. The occlusal plane in the facial context: inter-operator repeatability of a new three-dimensional method
Zebeib et al. Variability of the inclination of anatomic horizontal reference planes of the craniofacial complex in relation to the true horizontal line in orthognathic patients
Pellitteri et al. Comparison of the accuracy of digital face scans obtained by two different scanners: An in vivo study
Hollander et al. Reproducibility of 3D scanning in the periorbital region
TR201901896A1 (tr) Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem
Ferdousi et al. Angular photogrammetric analysis of the facial profile of the adult Bangladeshi garo
Ploder et al. Skeletal-versus soft-tissue-based cephalometric analyses: is the correlation reproducible?
Homsi et al. In-vivo evaluation of Artificial Intelligence Driven Remote Monitoring technology for tracking tooth movement and reconstruction of 3-dimensional digital models during orthodontic treatment
Staller et al. Precision and accuracy assessment of single and multicamera three-dimensional photogrammetry compared with direct anthropometry
Bertl et al. Reproducibility of intraoral photography for pink and white tissue assessment—Is it worth the hassle?
Duggal The esthetic zone of Smile.
Park et al. Assessment of anterior-posterior jaw relationships in Korean adults using the nasion true vertical plane in cone-beam computed tomography images
Yılmaz et al. Recent photography trends in orthodontics
RU2690408C1 (ru) Способ определения причин и методов профилактики рецидивов нарушений окклюзии у пациентов при диагностике и терапии патобиодинамических изменений опорно-двигательного аппарата
Altindis et al. Comparison of the Facial Morphologies of Identical Twins Using Three-Dimensional Photography: A Case Report
Rosita et al. Photometric analysis of the relationship between craniovertebral angle and facial profile in children aged 10–12 years
Whittow Accuracy in Orienting Profile Photographs, Lateral Cephalographs, and Lateral CBCT Images to Natural Head Orientation (NHO)
Modabber et al. Geschlechtsabhängige Auswirkungen des Alterns auf die Proportionen des Gesichtes