WO2023038455A1 - 구강 이미지를 처리하는 방법 및 데이터 처리 장치 - Google Patents

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WO2023038455A1
WO2023038455A1 PCT/KR2022/013518 KR2022013518W WO2023038455A1 WO 2023038455 A1 WO2023038455 A1 WO 2023038455A1 KR 2022013518 W KR2022013518 W KR 2022013518W WO 2023038455 A1 WO2023038455 A1 WO 2023038455A1
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WO
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tooth
prosthesis
margin line
data
oral
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PCT/KR2022/013518
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이승훈
로슬야코바마리아
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주식회사 메디트
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    • 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
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    • 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

Definitions

  • the disclosed embodiments relate to a method for processing an oral cavity image and a data processing device. Specifically, the disclosed embodiments relate to a method and apparatus for processing an oral cavity image to automatically recognize and select teeth to be prosthetized based on the oral cavity image.
  • Dental CAD/CAM Densicle Computer Aided Design/Computer Aided Manufacturing
  • CAD/CAM Computer Aided Design/Computer Aided Manufacturing
  • the most important thing in dental treatment using CAD/CAM is to acquire precise 3D data about the shape of an object such as a patient's teeth, gums, and jawbone.
  • 3D data obtained from an object there is an advantage in that accurate calculation can be performed by a computer by using 3D data obtained from an object.
  • methods such as computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and optical scanning may be used to obtain 3D data of an object during dental CAD/CAM treatment.
  • CT computed tomography
  • MRI magnetic resonance imaging
  • optical scanning may be used to obtain 3D data of an object during dental CAD/CAM treatment.
  • An object of the disclosed embodiments is to provide an oral image processing apparatus and method that enables a user to automatically recognize and select a prosthetic target tooth in an oral cavity image without directly selecting the prosthetic target tooth.
  • the oral cavity image processing method includes obtaining a first oral cavity image including pre-preparation tooth data and a second oral cavity image including prepared tooth data, and generating a margin line based on the prepared tooth data. It may include an operation of acquiring, and an operation of automatically recognizing and selecting a prosthesis target tooth from at least one of the first oral image and the second oral image based on the margin line.
  • Acquiring a margin line based on the prepared tooth data provides a user interface that automatically recognizes the margin line or sets the margin line based on the prepared tooth data. and obtaining the margin line by receiving a user input for setting the margin line through the user interface.
  • one or more normal vectors obtained based on the margin line intersect with the pre-preparation tooth data. and identifying a tooth region of the prosthesis target tooth using the obtained curvature value of the intersection point and the curvature values of points included in the pre-preparation tooth data.
  • the operation of automatically recognizing and selecting a prosthesis target tooth from the first oral image based on the margin line includes obtaining a predetermined shape surrounding the pre-preparation tooth data using the margin line. and an operation of automatically recognizing the prosthesis target tooth by selecting the pre-preparation tooth data entering the predetermined shape.
  • the operation of automatically recognizing and selecting the prosthesis target tooth from the second oral image based on the margin line may include cutting the prepared tooth data using the margin line to determine the prosthesis target tooth. It may include a selection action.
  • An operation of generating an outer surface of a prosthesis model to restore the prosthesis target tooth using the prosthesis target tooth automatically recognized from the first oral image based on the margin line based on the margin line generating an inner surface of the prosthesis model using the prosthesis target tooth automatically recognized from the second oral image; and generating the prosthesis model using an outer surface of the prosthesis model and an inner surface of the prosthesis model.
  • the operation of generating the outer surface of the prosthesis model includes obtaining an initial outer surface from the pre-preparation tooth data using the margin line, generating a margin loop mesh based on the margin line, and An operation of generating a closed tooth by connecting an initial outer surface and the margin loop mesh, and an operation of generating an outer surface of the prosthesis model by removing a certain region from the closed tooth may be included.
  • the operation of generating the inner surface of the prosthesis model includes obtaining an initial inner surface by cutting the prepared tooth data using the margin line, and identifying a cement area and a non-cement area in the initial inner surface.
  • the operation may include an operation of offsetting the cement area by a predetermined distance to obtain an offset cement area, and an operation of generating an inner surface of the prosthesis model by connecting the offset cement area and the non-cement area.
  • a data processing device for processing an oral cavity image includes a memory including one or more instructions; and a processor executing the one or more instructions, wherein the processor executes the one or more instructions to obtain a first oral cavity image including pre-preparation dental data and a second oral cavity image including prepared dental data, , A margin line may be acquired based on the prepared tooth data, and a prosthesis target tooth may be automatically recognized and selected from at least one of the first oral image and the second oral image based on the margin line.
  • the oral cavity image processing method includes a first oral image including pre-preparation tooth data and a prepared Acquiring a second oral cavity image including tooth data, obtaining a margin line based on the prepared tooth data, and obtaining a margin line from at least one of the first oral image and the second oral image based on the margin line.
  • An operation of automatically recognizing and selecting a tooth to be prosthetic may be included.
  • a prosthesis for a prosthesis target tooth may be created without a user's manual selection step of the prosthesis target tooth.
  • 1 is a reference diagram for explaining the creation of a prosthesis through tooth preparation according to embodiments.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an oral cavity image processing system according to the disclosed embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a data processing device 100 according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of processing an oral cavity image in a data processing device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 illustrates an example of programs for generating a prosthesis model in the data processing device 100 according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a reference diagram for explaining an example of automatically recognizing and displaying teeth to be prosthetized in a first oral image or a second oral image according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of a method of automatically recognizing and selecting a tooth to be prosthetized from pre-preparation tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a reference diagram for explaining a method of obtaining an average normal based on a margin line according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a reference diagram for explaining a method of selecting a tooth region using a seed point according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a process of a method of automatically recognizing and selecting a tooth to be prosthetized from pre-preparation tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • FIG. 11 is a reference diagram for explaining a process of generating a three-dimensional cylinder shape surrounding teeth before preparation according to an embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart of a process of automatically recognizing and selecting a prosthesis target tooth from a second oral cavity image including tooth data prepared using a margin line according to an embodiment.
  • FIG. 13 is a reference view for explaining a method of obtaining an initial inner surface by cutting prepared tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a method of generating a prosthesis model using prosthesis target teeth automatically recognized from a first oral cavity image and a second oral cavity image according to an embodiment.
  • 15 is a flowchart of a process of obtaining an outer surface of a prosthesis model to restore a prosthesis target tooth using surface data of a prosthesis target tooth automatically recognized from a first oral image based on a margin line according to an embodiment.
  • 16 is a reference diagram for explaining a method of obtaining an initial outer surface from pre-preparation tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • 17 is a reference diagram for explaining a method of generating a margin loop mesh by extending a margin line according to an embodiment.
  • FIG. 18 is a reference diagram for explaining a method of generating a cutting tool according to an embodiment.
  • 19 is a reference diagram for explaining a method of obtaining a final outer surface using a cutting tool according to an embodiment.
  • 20 is a flowchart illustrating a process of obtaining surface data of a prepared tooth, which is a basis of an inner surface of a prosthesis model, from prepared tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • 21 is a reference diagram for explaining a method of processing an initial inner surface according to an embodiment.
  • 22 is a reference diagram for explaining an example of extending a margin line according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 23 is a reference diagram for explaining a method of connecting a final inner surface of a prosthesis and a final outer surface of the prosthesis according to an embodiment.
  • the image may include at least one tooth, or an image representing an oral cavity including at least one tooth (hereinafter referred to as 'oral image').
  • an image may be a 2D image of an object or a 3D model or 3D image representing the object in three dimensions.
  • an image may refer to data required to represent an object in 2D or 3D, eg, raw data obtained from at least one image sensor.
  • the raw data is data acquired to generate an oral image, and when scanning the oral cavity of a patient, which is an object, using an intraoral scanner, at least one image sensor included in the oral scanner It may be acquired data (eg, 2-dimensional data).
  • an 'object' refers to teeth, gingiva, at least a portion of the oral cavity, and/or an artificial structure that can be inserted into the oral cavity (eg, an orthodontic device, an implant, an artificial tooth, an orthodontic aid tool inserted into the oral cavity, etc.) ) and the like.
  • the 'oral image' may be composed of various polygonal meshes.
  • the data processing device may calculate coordinates of a plurality of illuminated surface points using a triangulation method. By scanning the surface of the object while moving using the intraoral scanner, coordinates of surface points may be accumulated as the amount of scan data increases. As a result of this image acquisition, a point cloud of vertices can be identified to indicate the extent of the surface. Points in the point cloud may represent actual measured points on the three-dimensional surface of the object.
  • the surface structure can be approximated by forming a polygonal mesh in which adjacent vertices of the point cloud are connected by line segments.
  • Polygonal meshes may be variously determined such as triangular, quadrangular, and pentagonal meshes. Relationships between polygons of the mesh model and neighboring polygons may be used to extract features of a tooth boundary, such as curvature, minimum curvature, edge, spatial relationship, and the like.
  • 1 is a reference diagram for explaining the creation of a prosthesis through tooth preparation according to embodiments.
  • Tooth preparation is a space for planned restoration materials by cutting teeth by removing corrosion or structurally unsound parts in order to restore the tooth to be restored to its original form and function. It refers to the process of making, and can also be called “prep" for short.
  • a tooth before a tooth preparation operation may be referred to as a pre-preparation tooth.
  • a tooth after a tooth preparation operation may be referred to as a prepared tooth.
  • a dental prosthesis refers to a prosthesis that can artificially replace a tooth when a tooth is lost.
  • a crown is a tooth cap that is a type of dental restoration that completely covers or wraps a tooth or implant.
  • a first oral cavity image 10 represents an image obtained by scanning a tooth before an operation of deleting a tooth to be restored, that is, an oral cavity including a pre-preparation tooth.
  • the second oral cavity image 20 represents an image obtained by scanning the oral cavity including a tooth prepared by an operation of removing a tooth to be restored. From the prepared tooth of the second oral image 20, a margin line representing a boundary between the tooth and the prosthesis may be obtained. In general, the edge of the prepared part of the prepared tooth can be acquired as the margin line 40.
  • a prosthetic appliance such as a crown may have a shape similar to the surface of a tooth before preparation and may be manufactured in a shape that meets the prepared tooth at a margin line while surrounding the prepared tooth.
  • surface data of a tooth to be restored is required in the first oral image.
  • the surface data may be recorded in the form of a polygon mesh, and may include location information of vertices of the surface of the object and connection relationship information of the respective vertices.
  • the surface data may be recorded in the form of a point cloud and include location information of vertices of the surface of the object.
  • a restoration target in a second oral image in which the oral cavity including the prepared tooth is scanned is obtained.
  • a user may need to manually select teeth to be restored.
  • the tooth to be restored must be specified in the first oral image and the second oral image, and a selection process by the user may be required for this specification.
  • a method of automatically recognizing and selecting a prosthesis target tooth without requiring a separate selection operation by a user by automatically identifying the prosthesis target tooth in the first oral image or the second oral image is proposed.
  • a method of automatically recognizing and selecting a prosthetic target tooth in a first oral image or a second oral image is proposed.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an oral cavity image processing system according to the disclosed embodiment.
  • the oral cavity image processing system may include a scanning device 200 and a data processing device 100.
  • the scanning device 200 is a device that scans an object, and the object may include any body or object to be scanned.
  • the object may include at least a part of the patient's body including the oral cavity or face, or a tooth model.
  • the scanning device may include a handheld scanner that scans an object held in a user's hand, or a model scanner that scans an object by installing a tooth model and moving it around the installed tooth model.
  • the oral scanner 201 which is a type of handheld scanner, may be inserted into the oral cavity and scan teeth in a non-contact manner, thereby obtaining an image of the oral cavity including at least one tooth.
  • the intraoral scanner 201 may have a form capable of being pulled in and out of the oral cavity, and scans the inside of the patient's oral cavity using at least one image sensor (eg, an optical camera, etc.).
  • the intraoral scanner 201 includes at least one of teeth, gingiva, and artificial structures (eg, orthodontic devices including brackets and wires, implants, artificial teeth, and orthodontic aids inserted into the oral cavity) that can be inserted into the oral cavity, which are objects. In order to image one surface, surface information of an object may be obtained as raw data.
  • the intraoral scanner 201 is suitable for scanning the oral cavity as it is easily drawn in and out of the oral cavity.
  • the scanning device 200 may acquire image data using a wide triangulation method, a confocal method, or other methods.
  • Image data obtained by the scanning device 200 may be transmitted to the data processing device 100 connected through a wired or wireless communication network.
  • the data processing device 100 is connected to the scanning device 200 through a wired or wireless communication network, receives a two-dimensional image obtained by scanning the oral cavity from the scanning device 200, and generates, processes, and displays an oral image based on the received two-dimensional image. and/or any electronic device capable of transmitting.
  • the data processing device 100 Based on the two-dimensional image data received from the scanning device 200, the data processing device 100 generates at least one of information generated by processing the two-dimensional image data and an oral cavity image generated by processing the two-dimensional image data, and generates information and oral cavity images. Images can be displayed through the display.
  • the data processing device 100 may be a computing device such as a smart phone, a laptop computer, a desktop computer, a PDA, or a tablet PC, but is not limited thereto.
  • the data processing device 100 may exist in the form of a server (or server device) for processing oral cavity images.
  • the scan device 200 may transmit raw data obtained through scanning to the data processing device 100 as it is.
  • the data processing device 100 may generate a 3D oral cavity image representing the oral cavity in 3D based on the received raw data.
  • a '3-dimensional oral model', 'digital oral model', or ' It may also be referred to as a 'three-dimensional oral image'.
  • a model or image representing the oral cavity in 2D or 3D will be collectively referred to as 'oral image'.
  • the data processing device 100 may analyze, process, display, and/or transmit the generated oral cavity image to an external device.
  • the scanning device 200 may obtain raw data through scanning, process the obtained raw data, generate an image corresponding to the oral cavity as an object, and transmit the image to the data processing device 100 .
  • the data processing device 100 may analyze, process, display, and/or transmit the received image.
  • the data processing device 100 is an electronic device capable of generating and displaying an oral cavity image 3-dimensionally representing an oral cavity including one or more teeth, which will be described in detail below.
  • the data processing device 100 may process the received raw data to generate an oral cavity image representing a 3D oral cavity model.
  • the raw data received from the scanning device 200 may include raw data representing teeth and raw data representing gingiva.
  • the oral cavity image generated by the data processing device 100 may include a tooth region representing teeth and a gingival region representing gingiva.
  • the data processing device 100 may automatically recognize and select a prosthesis target tooth from at least one of a first oral image including pre-preparation teeth and a second oral image including prepared teeth.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a data processing device 100 according to an exemplary embodiment.
  • the data processing device 100 may include a communication interface 110 , a user interface 120 , a display 130 , a memory 140 and a processor 150 .
  • the communication interface 110 may perform communication with at least one external electronic device through a wired or wireless communication network. Specifically, the communication interface 110 may perform communication with the scan device 50 under the control of the processor 150 . The communication interface 110 may perform communication with an external electronic device or server connected through a wired/wireless communication network under the control of a processor.
  • the communication interface 110 may communicate with an external electronic device (eg, intraoral scanner, server, or external medical device) through a wired or wireless communication network.
  • the communication interface includes at least one short-range communication module that performs communication according to communication standards such as Bluetooth, Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE), NFC/RFID, Wi-Fi Direct, UWB, or ZIGBEE. can do.
  • the communication interface 110 may further include a remote communication module that communicates with a server for supporting remote communication according to a telecommunication standard.
  • the communication interface 110 may include a remote communication module that performs communication through a network for internet communication.
  • the communication interface may include a remote communication module that performs communication through a communication network conforming to communication standards such as 3G, 4G, and/or 5G.
  • the communication interface 110 may include at least one port for connecting to an external electronic device (eg, intraoral scanner, etc.) through a wired cable in order to communicate with the external electronic device. Accordingly, the communication interface 110 may perform communication with an external electronic device wired through at least one port.
  • an external electronic device eg, intraoral scanner, etc.
  • the user interface 120 may receive a user input for controlling the data processing device.
  • the user interface 120 includes a touch panel that detects a user's touch, a button that receives a user's push operation, and a user input including a mouse or keyboard for designating or selecting a point on a user interface screen.
  • the device may include, but is not limited thereto.
  • the user interface 120 may include a voice recognition device for voice recognition.
  • the voice recognition device may be a microphone, and the voice recognition device may receive a user's voice command or voice request. Accordingly, the processor may control an operation corresponding to the voice command or voice request to be performed.
  • the display 130 displays a screen. Specifically, the display 130 may display a predetermined screen according to the control of the processor 160 . Specifically, the display 130 may display a user interface screen including an oral cavity image generated based on data obtained by scanning the patient's oral cavity by the scanning device 50 . Alternatively, the display 130 may display a user interface screen including information related to the patient's dental treatment.
  • Memory 140 may store at least one instruction. Also, the memory 140 may store at least one instruction executed by the processor. Also, the memory may store at least one program executed by the processor 150 . Also, the memory 140 may store data received from the intraoral scanner (eg, raw data obtained through intraoral scanning). Alternatively, the memory may store an oral cavity image representing the oral cavity in three dimensions.
  • the processor 150 executes at least one instruction stored in the memory 140 to control an intended operation to be performed.
  • at least one instruction may be stored in an internal memory included in the processor 150 or in the memory 140 included in the data processing device separately from the processor.
  • the processor 150 may control at least one component included in the data processing apparatus so that an intended operation is performed by executing at least one instruction. Therefore, even if the processor performs certain operations as an example, it may mean that the processor controls at least one component included in the data processing apparatus so that the certain operations are performed.
  • the processor 150 may acquire a first oral cavity image including pre-preparation tooth data and a second oral cavity image including prepared tooth data by executing one or more instructions. According to an embodiment, the processor 150 may obtain a margin line based on the prepared tooth data by executing one or more instructions. According to an embodiment, the processor 150 may automatically recognize and select a prosthesis target tooth from at least one of the first oral image and the second oral image based on the margin line by executing one or more instructions.
  • the processor 150 provides a user interface for automatically recognizing the margin line or setting the margin line based on the prepared tooth data by executing one or more instructions, and providing a user interface through the user interface.
  • the margin line may be obtained by receiving a user input for setting the margin line.
  • the processor 150 executes one or more instructions to automatically recognize and select a prosthesis target tooth from the first oral image based on the margin line, and one or more normal lines obtained based on the margin line.
  • An intersection point where a vector intersects the pre-preparation tooth data is obtained, and a tooth region of the prosthesis target tooth is identified using the obtained curvature value of the intersection point and the curvature values of points included in the pre-preparation tooth data.
  • the processor 150 executes one or more instructions to automatically recognize and select a tooth to be prosthetized from the first oral image based on the margin line, using the margin line to pre-prep tooth data.
  • the prosthetic target tooth may be automatically recognized by acquiring a predetermined figure surrounding the predetermined figure and selecting the pre-preparation tooth data included in the predetermined figure.
  • the processor 150 converts the prepared tooth data to the margin line in order to automatically recognize and select the prosthesis target tooth from the second oral image based on the margin line by executing one or more instructions. It is possible to select the tooth to be prosthetized by cutting using the prosthesis.
  • the processor 150 executes one or more instructions to determine the outer surface of a prosthesis model to restore the prosthesis target tooth using the prosthesis target tooth automatically recognized from the first oral image based on the margin line. generate the inner surface of the prosthesis model using the prosthesis target tooth automatically recognized from the second oral image based on the margin line, and generate the inner surface of the prosthesis model using the outer surface of the prosthesis model and the inner surface of the prosthesis model.
  • Prosthetic models can be created.
  • the processor 150 executes one or more instructions to obtain an initial outer surface from the pre-preparation tooth data using the margin line to create an outer surface of the prosthesis model, and based on the margin line, a margin
  • the outer surface of the prosthesis model may be created by generating a loop mesh, connecting the initial outer surface and the margin loop mesh to create a closed tooth, and removing a certain region from the closed tooth.
  • the processor 150 obtains an initial inner surface by cutting the prepared tooth data using the margin line to generate an inner surface of the prosthesis model by executing one or more instructions, and cements the initial inner surface in the initial inner surface.
  • An inner surface of the prosthesis model may be created by identifying an area and a non-cement area, offsetting the cement area by a predetermined distance to obtain an offset cement area, and connecting the offset cement area and the non-cement area.
  • the processor 150 internally includes at least one internal processor and a memory device (eg, RAM, ROM, etc.) for storing at least one of programs, instructions, signals, and data to be processed or used by the internal processor. It can be implemented in a form that includes.
  • a memory device eg, RAM, ROM, etc.
  • the processor 150 may include a graphic processing unit for graphic processing corresponding to video.
  • the processor may be implemented as a system on chip (SoC) in which a core and a GPU are integrated.
  • SoC system on chip
  • the processor may include multiple cores over a single core.
  • a processor may include a dual core, triple core, quad core, hexa core, octa core, deca core, dodeca core, hexadecimal core, and the like.
  • the processor 150 may generate an oral cavity image based on the 2D image received from the scanning device 200 .
  • the communication interface 110 may receive data obtained from the scan device 300, for example, raw data obtained through intraoral scanning.
  • the processor 150 may generate a 3D oral image representing the oral cavity in 3D based on the raw data received through the communication interface.
  • the intraoral scanner may include at least one camera in order to restore a 3D image according to the optical triangulation method, and in a specific embodiment, an L camera corresponding to a left field of view and a right eye An R camera corresponding to a right field of view may be included.
  • the intraoral scanner may obtain L image data corresponding to the left field of view and R image data corresponding to the right field of view from the L camera and the R camera, respectively. Subsequently, the intraoral scanner (not shown) may transmit raw data including L image data and R image data to the communication interface of the data processing device 100 .
  • the communication interface 110 transfers the received raw data to the processor, and the processor may generate an oral cavity image representing the oral cavity in three dimensions based on the received raw data.
  • the processor 150 may control a communication interface to directly receive an oral cavity image representing the oral cavity in 3D from an external server, medical device, or the like. In this case, the processor may obtain a 3D oral image without generating a 3D oral image based on the raw data.
  • the processor 150 performing operations such as 'extraction', 'acquisition', and 'generation' means that the processor 150 executes at least one instruction to directly perform the above operations, as well as the above-mentioned operations. It may include controlling other components to perform actions.
  • the data processing apparatus 100 may include only some of the components shown in FIG. 2 or may include more components than those shown in FIG. 2 .
  • the data processing device 100 may store and execute dedicated software linked to the intraoral scanner.
  • the dedicated software may be referred to as a dedicated program, a dedicated tool, or a dedicated application.
  • dedicated software stored in the data processing device 100 may be connected to the scanning device 200 to receive data acquired through intraoral scanning in real time.
  • 'dedicated software means a program, tool, or application that can operate in conjunction with an intraoral scanner, so that various intraoral scanners developed and sold by various manufacturers may be used in common.
  • exclusive software may be produced and distributed separately from the intraoral scanner for performing the intraoral scan.
  • the data processing device 100 may store and execute dedicated software corresponding to the intraoral scanner product.
  • the transmission software may perform one or more operations to acquire, process, store, and/or transmit the oral cavity image.
  • dedicated software may be stored in the processor.
  • dedicated software may provide a user interface for use of data obtained from the intraoral scanner.
  • the user interface screen provided by dedicated software may include an oral cavity image generated according to the disclosed embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of processing an oral cavity image in a data processing device according to an exemplary embodiment.
  • the oral cavity image processing method shown in FIG. 4 may be performed through the data processing device 100 . Accordingly, the oral cavity image processing method shown in FIG. 4 may be a flowchart showing operations of the data processing device 100 .
  • the data processing device 100 may obtain a first oral image including pre-preparation teeth and a second oral image including prepared teeth.
  • the data processing device 100 may obtain an oral cavity image by receiving raw data obtained by scanning the oral cavity of the patient or by scanning a tooth model from the scanning device 200 and processing the received raw data. Alternatively, the data processing device 100 may obtain an oral cavity image stored in memory.
  • the data processing device 100 may acquire a first oral image obtained by scanning the oral cavity before preparing a tooth to be restored (hereinafter, a target tooth).
  • the first oral image may include pre-preparation teeth.
  • the data processing device 100 may acquire the first oral image by processing the raw data received from the scanning device 200 in real time, or may acquire the first oral image previously stored in the form of library data by reading it from the memory. .
  • the data processing device 100 may obtain a second oral image obtained by scanning a tooth from which at least a part of the target tooth has been removed by preparing the target tooth, ie, an oral cavity including the prepared tooth.
  • the data processing device 100 may obtain a second oral image by processing the raw data received from the scanning device 200 in real time, or may acquire a second oral image previously stored in a form such as library data from memory. .
  • the data processing device 100 may acquire a margin line based on tooth data prepared from the second oral cavity image.
  • the data processing device 100 may set the margin line automatically by a program or manually by a user's selection, based on the prepared tooth data. For example, the data processing device 100 may obtain a margin line by providing a user interface allowing a user to set a margin line based on prepared tooth data and receiving a user input for setting the margin line through the user interface. there is. For example, the data processing device 100 may obtain a margin line using an algorithm for extracting a margin line by calculating a curvature distribution using surface information of the second oral image. Also, the data processing device 100 may edit the margin line using one or more control points included in the margin line, regardless of whether it is an automatically generated margin line or a manually generated margin line.
  • the data processing device 100 may automatically recognize and select a prosthesis target tooth from at least one of the first oral image and the second oral image based on the margin line.
  • the data processing device 100 may automatically recognize and select a prosthesis target tooth by acquiring surface data of the prosthesis target tooth from the first oral image including the pre-preparation tooth using a margin line.
  • the data processing device 100 may automatically recognize and select the prosthesis target tooth by obtaining surface data of the prosthesis target tooth from the second oral cavity image including the prepared tooth using the margin line.
  • the prosthesis target tooth is identified and recognized based on the margin line without a separate operation of selecting a target tooth to be restored from the first oral image or the second oral image, thereby enabling the user to prosthetic target tooth.
  • User convenience can be increased by eliminating the process of selecting .
  • FIG. 5 illustrates an example of programs for generating a prosthesis model in the data processing device 100 according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may include a scan program 510 and a CAD program 520 according to an embodiment.
  • the scan program 510 may obtain a first oral image 10 by receiving first oral scan data obtained by scanning the oral cavity including pre-preparation teeth from the scanning device 200 and processing the received first oral scan data. there is.
  • the scan program 520 may obtain the second oral image 20 by receiving second oral scan data obtained by scanning the oral cavity including the prepared teeth from the scanning device 200 and processing the received second oral scan data. there is.
  • the scan program 520 may automatically or manually obtain a margin line from the prepared tooth included in the second oral image or according to a user input.
  • the scan program 520 may output the first oral image and the second oral image in which the margin line is set to the CAD program 520 .
  • the CAD program 520 receives information about the first oral image 10 and the second oral image 20 and the margin line from the scan program 510, and uses the margin line based on the first oral image and the second oral image.
  • the teeth to be prosthetic can be automatically recognized and selected. Since the CAD program 520 can identify or process the surface data of the prosthesis target tooth from the first oral image and the second oral cavity image using the margin line, the CAD program 520 may not require a separate target tooth selection process from the user. there is.
  • the CAD program 520 may generate the prosthesis model 30 to replace the prosthesis target tooth by using the first oral image, the second oral image, and the recognized surface data of the prosthesis target tooth.
  • the scan program 510 acquires the margin line and transfers it to the CAD program 520, but the embodiments are not limited thereto.
  • the scan program 510 may transfer the first oral image and the second oral image to the CAD program 520 and obtain a margin line in the CAD program 520.
  • FIG. 6 is a reference diagram for explaining an example of automatically recognizing and displaying teeth to be prosthetized in a first oral image or a second oral image according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may automatically recognize a prosthesis target tooth in the first oral image 10a and provide a visual effect to the recognized prosthesis target tooth to indicate that the prosthesis target tooth is selected.
  • the data processing device 100 may automatically recognize the prosthesis target tooth in the first oral image 10a based on the margin line.
  • a method of automatically recognizing a tooth to be prosthetized based on the margin line will be described in detail with reference to FIGS. 7 to 11 .
  • the data processing device 100 may display that a prosthesis target tooth is selected from among teeth in the first oral image by giving a visual effect such as a color or a border to the automatically recognized tooth for prosthesis in the first oral image.
  • the data processing device 100 may automatically recognize the prosthesis target tooth in the second oral image 20a and display that the prosthesis target tooth is selected by providing a visual effect to the recognized prosthesis target tooth.
  • the data processing device 100 may automatically recognize the prosthesis target tooth in the second oral image 20a based on the margin line.
  • a method of automatically recognizing a tooth to be prosthetized based on the margin line will be described in detail with reference to FIGS. 12 and 13 .
  • the data processing device 100 may display that a prosthesis target tooth is selected from among teeth in the second oral image by giving a visual effect such as a color or a border to the automatically recognized prosthesis target tooth in the second oral image. .
  • the data processing device 100 may display a margin line 600 on the automatically recognized prosthesis target tooth in the second oral image 20a to display the automatically recognized prosthesis target tooth.
  • the data processing device 100 may display a margin line 600 on the automatically recognized prosthetic object in the second oral image 20a, and provide a user interface allowing the displayed margin line 600 to be modified according to a user input. there is.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of a method of automatically recognizing and selecting a tooth to be prosthetized from pre-preparation tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may obtain an average normal based on the margin line.
  • FIG. 8 is a reference diagram for explaining a method of obtaining an average normal based on a margin line according to an exemplary embodiment.
  • the data processing device 100 may sample points constituting the margin line 40 .
  • the center point 42 of the loop of the margin line 40 may be calculated based on the coordinate values of these sampling points.
  • the data processing device 100 may select at least some of the sampling points and generate a mesh connecting the selected sampling points and the loop center point 42 .
  • the data processing device 100 may generate five meshes by selecting five sampling points and connecting each sampling point to a loop center point 42 according to an example.
  • the data processing device 100 may generate the mesh 44 by connecting the sampling points 41, 43, and loop center points 42.
  • the number of sampling points used to generate the mesh may or may not correspond to the number of seed points described later, and the more seed points the more accurate the result of smart selection may be. Choosing can be important.
  • the data processing device 100 may calculate an average normal of each mesh. That is, the data processing device 100 may obtain an average normal of 46 by obtaining five normals corresponding to the five meshes and averaging the five normals. For example, the data processing device 100 may obtain normal 45 corresponding to mesh 44. In this way, corresponding normals can be obtained for each of the remaining four meshes. Obtaining the average normal in this way relates to an example, and according to an example, the data processing device 100 may obtain an area normal of a curve (boundary line) constituting a margin line.
  • a curve boundary line
  • the data processing device 100 may obtain points where a normal vector in an average normal direction intersects pre-preparation data.
  • the data processing device 100 may calculate points at which a normal vector heading in an average normal direction at an edge center between a sampling point and a loop center point intersects pre-prep tooth data. For example, the data processing device 100 may calculate a point 48 where a normal vector 47 pointing in the average normal direction from an edge center between the sampling point 41 and the loop center point 42 intersects the first oral image 10 including the pre-preparation tooth data. there is. By calculating intersection points for other sampling points in this way, the data processing device 100 can obtain five intersection points corresponding to the selected five sampling points.
  • the data processing device 100 may identify the surface data of the tooth to be prosthetized by applying smart selection using the intersection points as seed points.
  • Smart selection refers to identifying a tooth region based on curvature values of points constituting surface data of an oral cavity image.
  • the data processing device 100 may select a tooth region by determining a reference point based on a seed point and expanding a selection region based on a curvature value of the reference point.
  • Such a tooth area may be surface data of a tooth to be prosthetized.
  • the data processing device 100 may determine a reference point on the oral cavity image based on the curvature value of the seed point.
  • Curvature is an indicator indicating the degree of curvature of a curved surface and can be expressed as the reciprocal of the radius of a curved surface.
  • the curvature value of a predetermined point on the surface of the object may represent the degree of curvature of at least one curve passing through the predetermined point, determined on the surface of the object. In this case, curves passing through a predetermined point may have different degrees of bending depending on the direction. Therefore, for example, the data processing device 100 may determine the largest curvature value as the curvature value of a predetermined point, but is not limited thereto.
  • the data processing device 100 may determine the seed point as a reference point when the curvature value of the seed point determined on the oral cavity image has a value within a predetermined range. On the other hand, if the curvature value of the seed point does not have a value within a predetermined range, the data processing device 100 may determine another point having a curvature value within a predetermined range as a reference point.
  • the data processing device 100 may determine a region corresponding to an object, that is, a tooth, by gradually expanding a selection region having a curvature value within a threshold range based on the curvature value of the reference point. Specifically, the data processing device 100 may start from the reference point and expand the selection area by selecting adjacent points having a difference between the reference point and the curvature value within a threshold range. When the data processing device 100 reaches the tooth boundary area while expanding the selection area, since the difference between the reference point and the curvature value exceeds the critical range, the data processing device 100 may not expand the selection area any longer. Accordingly, the data processing device 100 may identify the boundary area between the tooth and the gingiva. Referring to FIG.
  • the data processing device 100 may indicate curvature values within a threshold range based on the curvature value of the reference point in a predetermined color (eg, green) on the color bar 910 . Also, the data processing device 100 may display the area 900 having curvature values within a threshold range with the same predetermined color.
  • a predetermined color eg, green
  • the surface area of the tooth to be prosthetized corresponding to the margin line can be obtained by using the curvature by using some points of the oral cavity image found based on the margin line of the tooth as seed points. .
  • the area is expanded from the seed point of various areas of the tooth using a plurality of seed points, and the expanded area is combined to complete the entire area. You can select a tooth area.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a process of a method of automatically recognizing and selecting a tooth to be prosthetized from pre-preparation tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may generate a three-dimensional cylinder shape surrounding the pre-preparation teeth using a margin line.
  • FIG. 11 is a reference diagram for explaining a process of generating a three-dimensional cylinder shape surrounding teeth before preparation according to an embodiment.
  • the data processing device 100 determines a predetermined area based on points where a 360-degree rotating ray on the xz plane and pre-preparation data intersect at each point on the y-axis 1110 passing through the center point of the margin line loop. You can create loops with
  • the length where the ray meets the pre-preparation tooth data is relatively short (solid line ray), and the tooth surfaces in the distal and mesial directions are not scanned due to adjacent teeth. meets the pre-preparation tooth data becomes longer (dotted line ray). Therefore, if the intersection length exceeds the threshold value, an arbitrary point can be created at an appropriate location.
  • the data processing device 100 may generate one loop based on randomly generated points and points actually crossed.
  • the distance of the ray may exceed the threshold value by the point 1112 where the ray meets the pre-prep data, and in this case, the data processing device 100 can make point 1113 at the appropriate location.
  • a point at which the ray meets pre-prep data may be point 1114.
  • the data processing device 100 may generate a loop corresponding to each point by performing the above process for all points on the y-axis in the occlusion direction (occlusion direction).
  • the data processing device 100 may select a loop 1120 having the largest area among loops generated corresponding to each point on the y-axis 1110 and extend the loop in the y-axis direction to create a three-dimensional figure 1130 having a predetermined volume.
  • the three-dimensional figure 1130 may be a cylinder-shaped figure according to an example.
  • the data processing device 100 may automatically recognize the surface data of the tooth to be prosthetic by selecting pre-preparation tooth data that is included in the three-dimensional cylinder shape.
  • the data processing device 100 can identify the surface data 1200 of the prosthesis target tooth that is included in the cylindrical three-dimensional figure 1130 from the first oral image 10 including pre-preparation tooth data, and the surface data 1200 of the prosthesis target tooth identified in this way can be used as external surface data of the prosthesis model.
  • FIG. 12 is a flowchart of a process of automatically recognizing and selecting a prosthesis target tooth from a second oral cavity image including tooth data prepared using a margin line according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may identify a margin line of tooth data prepared in the second oral image 20 .
  • the data processing device 100 cuts the second oral image 20 using the margin line 40 to identify surface data of the prosthesis target tooth, thereby automatically recognizing and selecting the prosthesis target tooth.
  • the data processing device 100 may recognize the surface data 1300 of the prosthesis target tooth by projecting the margin line 40 onto the prepared tooth data and cutting the prepared tooth data along the projected mesh. 13 shows surface data 1300 of teeth to be prosthetized, which are found by this method.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a method of generating a prosthesis model using prosthesis target teeth automatically recognized from a first oral cavity image and a second oral cavity image according to an embodiment.
  • the data processing device 100 generates an outer surface of a prosthesis model to restore the prosthesis target tooth using surface data of the prosthesis target tooth automatically recognized from the first oral image based on the margin line. can do.
  • the data processing device 100 may generate an inner surface of the prosthesis model by using surface data of the tooth to be prosthetized, which is automatically recognized from the second oral image based on the margin line.
  • the data processing device 100 may generate a prosthesis model using the outer surface of the prosthesis model and the inner surface of the prosthesis model.
  • the data processing device 100 may create a prosthesis model by connecting the outer surface of the prosthesis model and the inner surface of the prosthesis model.
  • 15 is a flowchart of a process of obtaining an outer surface of a prosthesis model to restore a prosthesis target tooth using surface data of a prosthesis target tooth automatically recognized from a first oral image based on a margin line according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may acquire an initial outer surface of the prosthesis model from the first oral image by using the margin line.
  • the data processing device 100 may obtain initial outer surface data 1600 of the prosthesis model by processing pre-preparation tooth data of the first oral image 10 using the margin line 40 .
  • a method of obtaining an initial outer surface of the prosthesis model by processing pre-preparation tooth data using the margin line 40 has been described with reference to FIGS. 7 to 11 .
  • the data processing device 100 may generate a margin loop mesh by expanding the margin line.
  • 17 is a reference diagram for explaining a method of generating a margin loop mesh by extending a margin line according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may generate a margin loop mesh 1720 based on the margin line 40 .
  • the data processing device 100 may obtain the margin loop mesh 1720 located lower than the original margin line by moving the margin line 40 in a direction opposite to the occlusion direction.
  • the data processing device 100 may create closed teeth by connecting the initial outer surface and the margin loop mesh moved in the opposite direction to the occlusion direction.
  • the data processing device 100 connects the initial outer surface 1600 of the crown and the margin loop mesh 1720 moved in the opposite direction to the occlusal direction using a connecting portion 1730 to obtain a closed tooth 1700 with interdental areas filled. can create
  • the data processing device 100 may obtain a final outer surface of the crown by removing a certain region from the closed tooth.
  • the data processing device 100 may create a cutting tool used to remove a certain area from the closed teeth.
  • FIG. 18 is a reference diagram for explaining a method of generating a cutting tool according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may generate an extended margin loop mesh 1810 by extending the margin loop mesh 1720 a certain distance in the circumferential direction.
  • the data processing device 100 may create the upper surface 1820 of the cutting tool by moving the expanded margin loop mesh 1810 in the occlusal direction, and create the lower surface 1830 of the cutting tool by moving the expanded margin loop mesh 1810 in the opposite direction to the occlusal direction. .
  • the data processing device 100 may complete the cutting tool 1800 by connecting the upper surface 1820 of the cutting tool and the lower surface 1830 of the cutting tool.
  • the upper surface of the cutting tool can be positioned higher than the height of the margin line.
  • the reason for positioning the upper surface of the cutting tool higher than the height of the margin line is to more naturally connect the final outer surface of the prosthesis and the final inner surface of the prosthesis later. If the height of the upper surface of the cutting tool is the same as or lower than the height of the margin line, a part connecting the final outer surface of the prosthesis and the final inner surface of the prosthesis may be rapidly connected and unnaturally formed.
  • the data processing device 100 may acquire the final outer surface of the prosthesis using the closed teeth and the cutting tool. Specifically, the data processing device 100 may obtain a final outer surface by performing Boolean subtraction processing on the closed teeth and the cutting tool 1800 .
  • a Boolean is an operation for modeling by combining two objects, and a Boolean subtraction may represent an operation for generating a surface by cutting another object from one object.
  • the data processing device 100 may acquire the final outer surface 1900 of the crown by performing Boolean subtraction by cutting the cutting tool 1800 from the closed tooth 1700 .
  • 20 is a flowchart illustrating a process of obtaining surface data of a prepared tooth, which is a basis of an inner surface of a prosthesis model, from prepared tooth data using a margin line according to an embodiment.
  • the data processing device 100 may obtain initial inner surface data 800 of the prosthesis model by cutting tooth data prepared from the second oral image 20 using a margin line 40 . Specifically, the data processing device 100 may find the initial inner surface data 1300 by projecting the margin line 40 onto the prepared tooth data and cutting the prepared tooth data along the projected mesh. 13 shows initial inner surface data 1300 found by this method.
  • the data processing device 100 may identify a cement area and a non-cement area from the initial inner surface data.
  • the cement area indicates a section in which a gap is filled with cement for adhering the crown and the prepared tooth.
  • the data processing device 100 determines a certain distance from the boundary, that is, the margin line 40, as the cement height 51 in the initial inner surface data 1300, and can divide the cement area and the non-cement area based on this. Referring to FIG. 21 , the data processing device 100 may identify a cement area 1310 and a non-cement area 1320 in initial inner surface data 1300 .
  • the data processing device 100 may obtain an offset cement area by offsetting the cement area by a predetermined distance.
  • the data processing device 100 may obtain an offset cement area 1330 by offsetting the cement area 1310 by a cement thickness of 52 in order to prepare a space for filling cement with respect to the cement area 1310 .
  • the final inner surface of the crown may be created using the offset cement and non-cement regions.
  • the data processing device 100 connects an offset cement area 1330 and a non-cement area 1320, so that the initial inner surface data of the prosthesis model may consist of a non-cement area 1320, a connection portion 1340, and a cement area 1330.
  • the data processing device 100 may generate final inner surface data of the prosthesis model by extending a margin line from the initial inner surface data configured as described above.
  • crowns are manufactured by milling. If the design is too tight with no free space, the milling tool may cause the crown to be smaller than the actual margin line, resulting in the need to manufacture the crown again. Therefore, it is desirable to extend the margin line in order to make the margin line more marginal in the initial inner surface data of the prosthesis model.
  • the data processing device 100 may extend the margin line using a margin width and a margin angle.
  • 22 is a reference diagram for explaining an example of extending a margin line according to an exemplary embodiment.
  • the data processing device 100 may extend the margin line 40 downward by a margin angle of 42 by a margin width of 41.
  • the size of the margin width 41 and the size of the margin angle 42 can be appropriately determined.
  • the margin angle 42 may be determined to be approximately 15 degrees, for example.
  • the data processing device 100 may acquire the expanded margin line 43 by expanding the margin line 40 by a predetermined angle and a predetermined width.
  • the data processing device 100 may generate the final inner surface data 1000 of the prosthesis by extending a margin line from the initial inner surface data configured as described above.
  • the data processing device 100 may determine appropriate values for the margin width 41 , the margin angle 42 , the cement height 51 , and the cement thickness 52 .
  • At least one of the margin width 41, the margin angle 42, the cement height 51, and the cement thickness 52 may be adjusted according to a user input.
  • the data processing device 100 provides a user interface for adjusting at least one of the margin width 41, the margin angle 42, the cement height 51, and the cement thickness 52, and the margin width according to a user input received through the user interface. At least one of 41, margin angle 42, cement height 51, and cement thickness 52 can be adjusted.
  • a prosthesis model may be created by connecting the final inner surface of the prosthesis to the final outer surface of the prosthesis.
  • FIG. 23 is a reference diagram for explaining a method of connecting a final inner surface of a prosthesis and a final outer surface of the prosthesis according to an embodiment.
  • the data processing device 100 connects the final inner surface 2200 of the prosthesis model obtained as described with reference to FIG. 20 and the final outer surface 1900 of the crown obtained as described with reference to FIG. 15 to obtain a prosthesis model 2300.
  • a prosthesis model 2300 can be obtained
  • the cutting tool 1800 is created by positioning the upper surface of the cutting tool 1800 higher than the margin line so that the boundary of the final outer surface 1900 is positioned higher than the margin line.
  • the end 1910 of the final outer surface 1900 is located at a higher position than the end 2210 of the final inner surface 2200, so it is better to connect the end 1910 of the final outer surface 1900 and the end 2210 of the final inner surface 2200 more smoothly and naturally. it could be possible
  • the oral cavity image processing method may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • an embodiment of the present disclosure may be a computer-readable storage medium in which one or more programs including at least one instruction for executing a method of processing an oral cavity image are recorded.
  • the computer readable storage medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • examples of computer-readable storage media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, floptical disks and Hardware devices configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like, may be included.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory storage medium' may mean that the storage medium is a tangible device.
  • the 'non-temporary storage medium' may include a buffer in which data is temporarily stored.
  • the oral cavity image processing method according to various embodiments disclosed in this document may be included in a computer program product and provided.
  • a computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)). Alternatively, it may be distributed (eg, downloaded or uploaded) online through an application store (eg, play store, etc.) or directly between two user devices (eg, smartphones).
  • the computer program product according to the disclosed embodiment may include a storage medium on which a program including at least one instruction is recorded to perform the oral cavity image processing method according to the disclosed embodiment.

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Abstract

실시예들에 따라 구강 이미지 처리 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 구강 이미지 처리 방법은, 프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하는 동작, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작, 및 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작을 포함한다.

Description

구강 이미지를 처리하는 방법 및 데이터 처리 장치
개시된 실시예는 구강 이미지를 처리하는 방법 및 데이터 처리 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 개시된 실시예는 구강 이미지에 기반하여 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있도록 하는 구강 이미지를 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
치과 치료, 특히 보철 등의 치료를 하는 데 있어 치과용 CAD/CAM(Dental Computer Aided Design/Computer Aided Manufacturing) 기술이 널리 사용되고 있다. CAD/CAM을 이용한 치과 치료에서 가장 중요한 것은 환자의 치아, 잇몸, 턱뼈 등의 대상체의 형상에 대하여 정교한 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 치과 치료를 수행함에 있어서, 대상체로부터 획득된 3차원 데이터를 이용하면, 컴퓨터에 의하여 정확한 계산이 수행될 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어, 치과용 CAD/CAM 치료과정에서 대상체의 3차원 데이터를 획득하기 위해서는, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), 및 광학 스캐닝 등의 방법이 이용될 수 있다.
CAD프로그램에서 보철물(크라운)을 디자인할 때 기본적으로 환자 구강을 스캔한 데이터에서 디자인에 필요한 치아를 사용자가 직접'선택'하는 과정이 필요하다. 즉, 보철물을 디자인할 때 디자인할 보철물의 외면은 프렙전 치아를 기초로, 내면은 프렙된 치아를 기초로 하여 보철물의 기본적인 형상을 만든 다음 이를 세부적으로 가공하여 최종 보철물을 만든다. 따라서, 디자인에 필요한 기초 데이터인 프렙 전 치아 표면과 프렙된 치아 표면을 반드시 선택해야 한다. 치아의 선택 과정 없이 보철물을 디자인할 수 있는 간편한 방안이 요구된다.
개시된 실시예는, 사용자가 직접 보철물 대상 치아의 선택 과정 없이 구강 이미지에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있도록 하는 구강 이미지 처리 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 실시예에 따라 구강 이미지 처리 방법은, 프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하는 동작, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작, 및 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작은, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 상기 마진 라인을 자동으로 인식하거나 또는 상기 마진 라인을 설정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하고 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 마진 라인을 설정하는 사용자 입력을 수신함으로써 상기 마진 라인을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작은, 상기 마진 라인에 기반하여 획득된 하나 이상의 법선 벡터가 상기 프렙 전 치아 데이터와 교차하는 교차 포인트를 획득하는 동작, 및 상기 획득된 교차 포인트의 곡률 값 및 상기 프렙전 치아 데이터에 포함된 포인트들의 곡률 값을 이용하여 상기 보철물 대상 치아의 치아 영역을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작은, 상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙 전 치아 데이터를 둘러싸는 소정의 도형을 획득하는 동작, 및 상기 소정의 도형 안에 들어오는 상기 프렙 전 치아 데이터를 선택함으로써 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작은, 상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 상기 보철물 대상 치아를 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치아를 이용하여 상기 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 생성하는 동작, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치를 이용하여 상기 보철물 모델의 내면을 생성하는 동작, 및 상기 보철물 모델의 외면과 상기 보철물 모델의 내면을 이용하여 상기 보철물 모델을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 보철물 모델의 외면을 생성하는 동작은, 상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙전 치아 데이터로부터 초기 외면을 획득하는 동작, 상기 마진 라인에 기반하여 마진 루프 메쉬를 생성하는 동작, 상기 초기 외면과 상기 마진 루프 메쉬를 연결하여 클로우즈드 치아를 생성하는 동작, 및 상기 클로우즈드 치아에서 일정 영역을 제거함으로써 상기 보철물 모델의 외면을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 상기 보철물 모델의 내면을 생성하는 동작은, 상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 초기 내면을 획득하는 동작, 상기 초기 내면에서 시멘트 영역과 비 시멘트 영역을 식별하는 동작, 상기 시멘트 영역을 미리 정해진 거리만큼 옵셋하여 옵셋된 시멘트 영역을 획득하는 동작, 및 상기 옵셋된 시멘트 영역과 상기 비 시멘트 영역을 연결함으로써 상기 보철물 모델의 내면을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 구강 이미지를 처리하는 데이터 처리 장치는, 하나 이상의 인스트럭션을 포함하는 메모리; 및 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하고, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하고, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다.
일 실시예에 따라 구강 이미지 처리 방법을 컴퓨터에 의해 수행하도록 구현된 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 구강 이미지 처리 방법은, 프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하는 동작, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작, 및 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지를 처리하는 방법 및 장치에 따르면, 사용자의 수동적인 보철물 대상 치아 선택 단계 없이 자동으로 마진 라인을 이용하여 보철물 대상 치아를 인식하여 선택하는 것을 가능하게 할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 구강 이미지를 처리하는 방법 및 장치에 따르면, 사용자의 수동적인 보철물 대상 치아 선택 단계 없이 보철물 대상 치아를 위한 보철물을 생성할 수 있다.
본 발명은, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있으며, 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 실시예들에 따라 치아 준비를 통해 보철물을 생성하는 것을 설명하기 위한 참고도이다.
도 2는 개시된 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 개시된 실시예에 따른 데이터 처리 장치 100를 나타내는 일 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치에서 구강 이미지를 처리하는 방법을 나타내는 일 플로우차트이다.
도 5는 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100에서 보철물 모델을 생성하는 프로그램들의 일 예를 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따라 제1구강 이미지나 제2구강 이미지에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 표시하는 예를 설명하기 위한 참고도이다.
도 7은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아 데이터로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따라 마진 라인에 기반하여 평균 노말을 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 9는 일 실시예에 따라 시드 포인트를 이용하여 치아 영역을 선택하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 10은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아 데이터로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따라 프렙전 치아를 둘러싸는 실린더 입체 도형을 생성하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 12는 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 13은 일 실시예에 따라 프렙된 치아 데이터를 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 초기 내면을 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 14는 일 실시예에 따라 제1 구강 이미지 및 제2구강 이미지로부터 자동인식된 보철물 대상 치아를 이용하여 보철물 모델을 생성하는 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 15는 일 실시예에 따라 마진 라인에 기반하여 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 이용하여 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 획득하는 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아 데이터로부터 초기 외면을 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 17은 일 실시예에 따라 마진 라인을 확장하여 마진 루프 메쉬를 생성하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 18은 일 실시예에 따라 컷팅 툴을 생성하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 19는 일 실시예에 따라 컷팅 툴을 이용하여 최종 외면을 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 20은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙된 치아 데이터로부터 보철물 모델의 내면의 기초가 되는 프렙된 치아의 표면 데이터를 획득하는 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 21은 일 실시예에 따라 초기 내면을 처리하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 22는 일 실시예에 따라 마진 라인을 확장하는 예를 설명하기 위한 참고도이다.
도 23은 일 실시예에 따라 보철물의 최종 내면과 보철물의 최종 외면을 연결하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
본 명세서는 본 발명의 권리범위를 명확히 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있도록, 본 발명의 원리를 설명하고, 실시예들을 개시한다. 개시된 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부'(part, portion)라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부'가 하나의 요소(unit, element)로 구현되거나, 하나의 '부'가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
본 명세서에서 이미지는 적어도 하나의 치아, 또는 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강을 나타내는 이미지(이하, '구강 이미지')를 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 이미지는 대상체에 대한 2차원 이미지 또는 대상체를 입체적으로 나타내는 3차원 모델 또는 3차원 이미지가 될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 이미지는 대상체를 2차원 또는 3차원적으로 표현하기 위해서 필요한 데이터, 예를 들어, 적어도 하나의 이미지 센서로부터 획득된 로우 데이터(raw data) 등을 의미할 수 있다. 구체적으로, 로우 데이터는 구강 이미지를 생성하기 위해서 획득되는 데이터로, 구강 스캐너(intraoral scanner)를 이용하여 대상체인 환자의 구강 내를 스캔(scan)할 때 구강 스캐너에 포함되는 적어도 하나의 이미지 센서에서 획득되는 데이터(예를 들어, 2차원 데이터)가 될 수 있다.
본 명세서에서 '대상체(object)'는 치아, 치은, 구강의 적어도 일부 영역, 및/또는 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물(예를 들어, 교정 장치, 임플란트, 인공 치아, 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구 등) 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 '구강 이미지'는 다양한 다각형 메쉬로 구성될 수 있다. 예를 들어, 구강 스캐너를 이용하여 이차원 데이터가 획득되었을 때 데이터 처리 장치는 삼각 측량 방법을 사용하여 복수의 조명된 표면 포인트의 좌표를 계산할 수 있다. 구강 스캐너를 이용하여 대상체의 표면을 이동하면서 스캔함으로써 스캔 데이터의 양이 증가함에 따라 표면 포인트의 좌표들이 누적될 수 있다. 이러한 이미지 획득의 결과로서, 정점들의 포인트 클라우드가 식별되어 표면의 범위를 나타낼 수 있다. 포인트 클라우드 내의 포인트는 객체의 3 차원 표면 상의 실제 측정된 포인트를 나타낼 수 있다. 표면 구조는 포인트 클라우드의 인접한 정점 (vertice)이 라인 세그먼트에 의해 연결된 다각형 메쉬를 형성함으로써 근사화될 수 있다. 다각형 메쉬는 삼각형, 사각형, 오각형 메쉬 등 다양하게 결정될 수 있다. 이와 같은 메쉬 모델의 다각형 및 이웃하는 다각형 간의 관계는 치아 경계의 특징, 예를 들어, 곡률, 최소 곡률, 에지, 공간 관계 등을 추출하는 데 사용될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 실시예들에 따라 치아 준비를 통해 보철물을 생성하는 것을 설명하기 위한 참고도이다.
치아 준비 (tooth preparation)는 복원 대상이 되는 치아를 원래의 형태와 기능으로 복원하기 위해 치아의 부식을 제거하거나 구조적으로 견고하지 않은 부분을 제거하는 방법 등에 의해 치아를 절단함으로써 계획된 복원 재료를 위한 공간을 만드는 과정을 말하는 것으로, 줄여서 "프렙"이라고도 불릴 수 있다.
치아 준비 작업 전의 치아를 프렙 전 (pre-preparation) 치아 라고 부를 수 있다.
치아 준비 작업 후의 치아를 프렙된 (prepared) 치아 라고 부를 수 있다.
치과 보철물 (dental prosthesis)은 치아를 상실했을 경우 인공적으로 치아를 대체할 수 있는 보형물을 말하는 것으로, 예를 들어, 크라운(crown)은 치아나 임플란트를 완전히 덮거나 감싸는 치과 복원물의 일종인 치아 캡을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 제1 구강 이미지 10는 복원 대상이 되는 치아를 삭제하는 작업 전 치아 즉, 프렙전 치아를 포함하는 구강을 스캔함으로써 획득된 이미지를 나타낸다.
제2 구강 이미지 20는 복원 대상이 되는 치아를 삭제하는 작업에 의해 프렙된 치아를 포함하는 구강을 스캔함으로써 획득된 이미지를 나타낸다. 제2구강 이미지 20의 프렙된 치아로부터, 치아와 보철물 사이의 경계를 나타내는 마진 라인을 획득할 수 있다. 일반적으로는 프렙된 치아에서 삭제된 부분의 끝을 마진 라인 40으로 획득할 수 있다.
예를 들어 크라운과 같은 보철물은 프렙전 치아의 표면과 유사한 형상을 가지며 프렙된 치아를 감싸면서, 마진 라인에서 프렙된 치아와 만나는 형태로 제작될 수 있다. 이와 같은 보철물을 디자인하기 위해서 제1구강 이미지에서 복원 대상이 되는 치아의 표면 데이터가 필요하다. 표면 데이터는, 폴리곤 메쉬 형태로 기록되고, 대상체의 표면의 정점들의 위치 정보와 각 정점들의 연결 관계 정보를 포함할 수 있다. 또는, 표면 데이터는, 포인트 클라우드 형태로 기록되고, 대상체의 표면의 정점들의 위치 정보를 포함할 수 있다.
통상 이와 같이 프렙전 치아를 포함하는 구강을 스캔한 제1구강 이미지에서 복원 대상이 되는 치아의 표면 데이터를 획득하기 위해서, 또한 프렙된 치아를 포함하는 구강을 스캔한 제2구강 이미지에서 복원 대상이 되는 치아의 표면 데이터를 획득하기 위해서는, 복원 대상이 되는 치아를 사용자가 수동으로 일일이 선택하는 작업이 필요할 수 있다. 특히 복원 대상이 되는 치아를 대체할 복원물인 보철물 모델을 만들기 위해서는 복원 대상이 되는 치아를 제1구강 이미지와 제2구강 이미지에서 특정하여야 하고 이러한 특정을 위해서는 사용자에 의한 선택 과정이 필요할 수 있다.
개시된 실시예들에서는 제1구강 이미지나 제2구강 이미지에서 보철물 대상 치아를 자동으로 식별함으로써 사용자에 의해 별도의 선택 작업을 요구하지 않고 자동으로 보철물 대상 치아를 인식하여 선택하는 방법을 제안하고자 한다.
개시된 실시예들에서는 제1구강 이미지나, 제2구강 이미지에서, 자동으로 보철물 대상 치아를 인식하여 선택하는 방법을 제안하고자 한다.
도 2는 개시된 실시예에 따른 구강 이미지 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 구강 이미지 처리 시스템은 스캔 장치 200와 데이터 처리 장치 100를 포함할 수 있다.
스캔 장치 200는 대상체를 스캔하는 장치로서, 대상체는 스캔의 대상이 되는 물체나 신체 어느 것이라도 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 구강이나 얼굴을 포함하는 환자의 신체의 적어도 일부, 또는 치아 모형을 포함할 수 있다. 스캔 장치는, 사용자가 손에 쥐고 대상체를 스캔하는 핸드헬드 스캐너 또는 치아 모형을 설치하고 설치된 치아 모형 주위를 움직이면서 스캔하는 모델 스캐너 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 핸드헬드 스캐너의 일종인 구강 스캐너 201는 구강 내에 삽입되어 비 접촉식으로 치아를 스캐닝함으로써, 적어도 하나의 치아를 포함하는 구강에 대한 이미지를 획득하기 위한 장치가 될 수 있다. 또한, 구강 스캐너 201는 구강 내에 인입 및 인출이 가능한 형태를 가질 수 있으며, 적어도 하나의 이미지 센서(예를 들어, 광학 카메라 등)를 이용하여 환자의 구강 내부를 스캔 한다. 구강 스캐너 201는 대상체인 구강 내부의 치아, 치은 및 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물(예를 들어, 브라켓 및 와이어 등을 포함하는 교정 장치, 임플란트, 인공 치아, 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구 등) 중 적어도 하나의 표면을 이미징하기 위해서, 대상체에 대한 표면 정보를 로우 데이터(raw data)로 획득할 수 있다. 구강 스캐너 201은 구강 내에 인입 및 인출이 용이한 형태로 되어 구강내를 스캔하기에 적합하지만, 구강 스캐너 201를 이용하여 환자의 얼굴 등의 신체 부위도 스캔 가능함은 물론이다.
스캔 장치 200는 광삼각 방식, 공초점 방식, 또는 그외 다른 방식 등에 의해 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
스캔 장치 200에서 획득된 이미지 데이터는 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되는 데이터 처리 장치 100로 전송될 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 스캔 장치 200와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 연결되며, 스캔 장치 200로부터 구강을 스캔하여 획득된 이차원 이미지를 수신하고, 수신된 이차원 이미지에 근거하여 구강 이미지를 생성, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있는 모든 전자 장치가 될 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 스캔 장치 200에서 수신된 이차원 이미지 데이터에 근거하여, 이차원 이미지 데이터를 처리하여 생성한 정보 및 이차원 이미지 데이터를 처리하여 생성한 구강 이미지 중 적어도 하나를 생성하고, 생성된 정보 및 구강 이미지를 디스플레이를 통하여 디스플레이 할 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등의 컴퓨팅 장치가 될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
또한, 데이터 처리 장치 100는 구강 이미지를 처리하기 위한 서버(또는 서버 장치) 등의 형태로 존재할 수도 있을 것이다.
또한, 스캔 장치 200는 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터(raw data)를 그대로 데이터 처리 장치 100로 전송할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리 장치 100는 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강을 3차원적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다. 또한, '3차원 구강 이미지'는 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강의 내부 구조를 3차원적으로 모델링(modeling)하여 생성될 수 있으므로, '3차원 구강 모델', '디지털 구강 모델', 또는 '3차원 구강 이미지'로 호칭될 수도 있다. 이하에서는, 구강을 2차원 또는 3차원적으로 나타내는 모델 또는 이미지를 통칭하여, '구강 이미지'라 칭하도록 한다.
또한, 데이터 처리 장치 100는 생성된 구강 이미지를 분석, 처리, 디스플레이 및/또는 외부 장치로 전송할 수 있을 것이다.
또 다른 예로, 스캔 장치 200가 스캔을 통하여 로우 데이터(raw data)를 획득하고, 획득된 로우 데이터를 가공하여 대상체인 구강에 대응되는 이미지를 생성하여 데이터 처리 장치 100로 전송할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리 장치 100는 수신된 이미지를 분석, 처리, 디스플레이 및/또는 전송할 수 있을 것이다.
개시된 실시예에서, 데이터 처리 장치 100는 하나 이상의 치아를 포함하는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 생성 및 디스플레이할 수 있는 전자 장치로, 이하에서 상세히 설명한다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 스캔 장치 200로부터 구강을 스캔한 로우 데이터를 수신하면, 수신된 로우 데이터를 가공하여 삼차원 구강 모델을 나타내는 구강 이미지를 생성할 수 있다. 스캔 장치 200로부터 수신한 로우 데이터는 치아를 나타내는 로우 데이터와 치은을 나타내는 로우 데이터를 포함할 수 있다. 따라서, 데이터 처리 장치 100에 의해 생성된 구강 이미지는 치아를 나타내는 치아 영역과 치은을 나타내는 치은 영역을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 프렙전 치아를 포함하는 제1구강 이미지, 프렙된 치아를 포함하는 제2구강 이미지의 적어도 하나에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다.
도 3은 개시된 실시예에 따른 데이터 처리 장치 100를 나타내는 일 블록도이다.
도 3을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 통신 인터페이스 110, 사용자 인터페이스 120, 디스플레이 130, 메모리 140 및 프로세서 150를 포함할 수 있다.
통신 인터페이스 110는 적어도 하나의 외부 전자 장치와 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스 110는 프로세서 150의 제어에 따라서 스캔 장치 50와 통신을 수행할 수 있다. 통신 인터페이스 110는 프로세서의 제어에 따라서 유무선의 통신 네트워크를 통하여 연결되는 외부의 전자 장치 또는 서버 등과 통신을 수행할 수 있다.
통신 인터페이스 110는 유무선의 통신 네트워크를 통하여 외부의 전자 장치 (예를 들어, 구강 스캐너, 서버, 또는 외부의 의료 장치 등)와 통신할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스는 블루투스, 와이파이, BLE(Bluetooth Low Energy), NFC/RFID, 와이파이 다이렉트(Wifi Direct), UWB, 또는 ZIGBEE 등의 통신 규격에 따른 통신을 수행하는 적어도 하나의 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스 110는 원거리 통신 규격에 따라서 원거리 통신을 지원하기 위한 서버와 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 통신 인터페이스 110는 인터넷 통신을 위한 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스는 3G, 4G, 및/또는 5G 등의 통신 규격에 따르는 통신 네트워크를 통하여 통신을 수행하는 원거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스 110는 외부 전자 장치(예를 들어, 구강 스캐너 등)와 유선으로 통신하기 위해서, 외부 전자 장치와 유선 케이블로 연결되기 위한 적어도 하나의 포트를 포함할 수 있다. 그에 따라서, 통신 인터페이스 110는 적어도 하나의 포트를 통하여 유선 연결된 외부 전자 장치와 통신을 수행할 수 있다.
사용자 인터페이스 120는 데이터 처리 장치를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자 인터페이스 120는 사용자의 터치를 감지하는 터치 패널, 사용자의 푸시 조작을 수신하는 버튼, 사용자 인터페이스 화면 상의 일 지점을 지정 또는 선택하기 위한 마우스(mouse) 또는 키보드(key board) 등을 포함하는 사용자 입력 디바이스를 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
또한, 사용자 인터페이스 120는 음성 인식을 위한 음성 인식 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 장치는 마이크가 될 수 있으며, 음성 인식 장치는 사용자의 음성 명령 또는 음성 요청을 수신할 수 있다. 그에 따라서, 프로세서는 음성 명령 또는 음성 요청에 대응되는 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.
디스플레이 130는 화면을 디스플레이 한다. 구체적으로, 디스플레이 130는 프로세서 160의 제어에 따라서 소정 화면을 디스플레이 할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이 130는 스캔 장치 50에서 환자의 구강을 스캔하여 획득한 데이터에 근거하여 생성된 구강 이미지를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다. 또는, 디스플레이 130는 환자의 치과 치료와 관련되는 정보를 포함하는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다.
메모리 140는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장할 수 있다. 또한, 메모리 140는 프로세서가 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하고 있을 수 있다. 또한, 메모리는 프로세서 150가 실행하는 적어도 하나의 프로그램을 저장하고 있을 수 있다. 또한, 메모리 140는 구강 스캐너로부터 수신되는 데이터(예를 들어, 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터 등)를 저장할 수 있다. 또는, 메모리는 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 저장할 수 있다.
프로세서 150는 메모리 140에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 제어한다. 여기서, 적어도 하나의 인스트럭션은 프로세서 150내에 포함되는 내부 메모리 또는 프로세서와 별도로 데이터 처리 장치 내에 포함되는 메모리 140에 저장되어 있을 수 있다.
구체적으로, 프로세서 150는 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하여, 의도하는 동작이 수행되도록 데이터 처리 장치 내부에 포함되는 적어도 하나의 구성들을 제어할 수 있다. 따라서, 프로세서가 소정 동작들을 수행하는 경우를 예로 들어 설명하더라도, 프로세서가 소정 동작들이 수행되도록 데이터 처리 장치 내부에 포함하는 적어도 하나의 구성들을 제어하는 것을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 상기 마진 라인을 자동으로 인식하거나 또는 상기 마진 라인을 설정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하고 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 마진 라인을 설정하는 사용자 입력을 수신함으로써 상기 마진 라인을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하기 위해, 상기 마진 라인에 기반하여 획득된 하나 이상의 법선 벡터가 상기 프렙 전 치아 데이터와 교차하는 교차 포인트를 획득하고, 상기 획득된 교차 포인트의 곡률 값 및 상기 프렙전 치아 데이터에 포함된 포인트들의 곡률 값을 이용하여 상기 보철물 대상 치아의 치아 영역을 식별할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하기 위해, 상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙 전 치아 데이터를 둘러싸는 소정의 도형을 획득하고, 상기 소정의 도형 안에 들어오는 상기 프렙 전 치아 데이터를 선택함으로써 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하기 위해, 상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 상기 보철물 대상 치아를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치아를 이용하여 상기 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 생성하고, 상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치아를 이용하여 상기 보철물 모델의 내면을 생성하고, 상기 보철물 모델의 외면과 상기 보철물 모델의 내면을 이용하여 상기 보철물 모델을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 보철물 모델의 외면을 생성하기 위해, 상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙전 치아 데이터로부터 초기 외면을 획득하고, 상기 마진 라인에 기반하여 마진 루프 메쉬를 생성하고, 상기 초기 외면과 상기 마진 루프 메쉬를 연결하여 클로우즈드 치아를 생성하고, 상기 클로우즈드 치아에서 일정 영역을 제거함으로써 상기 보철물 모델의 외면을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서 150는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 보철물 모델의 내면을 생성하기 위해, 상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 초기 내면을 획득하고, 상기 초기 내면에서 시멘트 영역과 비 시멘트 영역을 식별하고, 상기 시멘트 영역을 미리 정해진 거리 만큼 옵셋하여 옵셋된 시멘트 영역을 획득하고, 상기 옵셋된 시멘트 영역과 상기 비 시멘트 영역을 연결함으로써 상기 보철물 모델의 내면을 생성할 수 있다.
일 예에 따라 프로세서 150는, 내부적으로 적어도 하나의 내부 프로세서 및 내부 프로세서에서 처리 또는 이용될 프로그램, 인스트럭션, 신호, 및 데이터 중 적어도 하나 저장하기 위한 메모리 소자(예를 들어, RAM, ROM 등)을 포함하는 형태로 구현될 수 있다.
또한, 프로세서 150는 비디오에 대응되는 그래픽 처리를 위한 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서는 코어(core)와 GPU를 통합한 SoC(System On Chip)로 구현될 수 있다. 또한, 프로세서는 싱글 코어 이상의 멀티 코어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 듀얼 코어, 트리플 코어, 쿼드 코어, 헥사 코어, 옥타 코어, 데카 코어, 도데카 코어, 헥사 다시 벌 코어 등을 포함할 수 있다.
개시된 실시예에서, 프로세서 150는 스캔 장치 200로부터 수신되는 이차원 이미지에 근거하여 구강 이미지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서 150의 제어에 따라서 통신 인터페이스 110는 스캔 장치 300에서 획득된 데이터, 예를 들어 구강 스캔을 통하여 획득된 로우 데이터(raw data)를 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서 150는 통신 인터페이스에서 수신된 로우 데이터에 근거하여 구강을 3차원적으로 나타내는 3차원 구강 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 구강 스캐너는 광 삼각 방식에 따라서 3차원 이미지를 복원하기 위해서, 적어도 1개 이상의 카메라를 포함할 수 있고 구체적 일 실시예로 좌안 시야(left Field of View)에 대응되는 L 카메라 및 우안 시야(Right Field of View)에 대응되는 R 카메라를 포함할 수 있다. 그리고, 구강 스캐너는 L 카메라 및 R 카메라 각각에서 좌안 시야(left Field of View)에 대응되는 L 이미지 데이터 및 우안 시야(Right Field of View)에 대응되는 R 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 계속하여, 구강 스캐너(미도시)는 L 이미지 데이터 및 R 이미지 데이터를 포함하는 로우 데이터를 데이터 처리 장치 100의 통신 인터페이스로 전송할 수 있다.
그러면, 통신 인터페이스 110는 수신되는 로우 데이터를 프로세서로 전달하고, 프로세서는 전달받은 로우 데이터에 근거하여, 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서 150는 통신 인터페이스를 제어하여, 외부의 서버, 의료 장치 등으로부터 구강을 3차원적으로 나타내는 구강 이미지를 직접 수신할 수 있을 것이다. 이 경우, 프로세서는 로우 데이터에 근거한 3차원 구강 이미지를 생성하지 않고, 3차원 구강 이미지를 획득할 수 있다.
개시된 실시예에 따라서, 프로세서 150가 '추출', '획득', '생성' 등의 동작을 수행한다는 것은, 프로세서 150에서 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 전술한 동작들을 직접 수행하는 경우뿐만 아니라, 전술한 동작들이 수행되도록 다른 구성 요소들을 제어하는 것을 포함할 수 있다.
본 개시서에 개시된 실시예들을 구현하기 위해서 데이터 처리 장치 100는 도 2에 도시된 구성요소들의 일부만을 포함할 수도 있고, 도 2에 도시된 구성요소 외에 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.
또한, 데이터 처리 장치 100는 구강 스캐너에 연동되는 전용 소프트웨어를 저장 및 실행할 수 있다. 여기서, 전용 소프트웨어는 전용 프로그램, 전용 툴(tool), 또는 전용 어플리케이션으로 호칭될 수 있다. 데이터 처리 장치 100가 스캔 장치 200와 상호 연동되어 동작하는 경우, 데이터 처리 장치 100에 저장되는 전용 소프트웨어는 스캔 장치 200와 연결되어 구강 스캔을 통하여 획득되는 데이터들을 실시간을 수신할 수 있다. 예를 들어, 메디트의 구강 스캐너 제품에서 구강 스캔을 통하여 획득된 데이터를 처리하기 위한 전용 소프트웨어가 존재한다. 구체적으로, 메디트에서는 구강 스캐너에서 획득된 데이터를 처리, 관리, 이용, 및/또는 전송하기 위한 소프트웨어를 제작하여 배포하고 있다. 여기서, '전용 소프트웨어'는 구강 스캐너와 연동되어 동작 가능한 프로그램, 툴, 또는 어플리케이션을 의미하는 것이므로 다양한 제작자에 의해서 개발 및 판매되는 다양한 구강 스캐너들이 공용으로 이용할 수도 있을 것이다. 또한, 전술한 전용 소프트웨어는 구강 스캔을 수행하는 구강 스캐너와 별도로 제작 및 배포될 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 구강 스캐너 제품에 대응되는 전용 소프트웨어를 저장 및 실행할 수 있다. 전송 소프트웨어는 구강 이미지를 획득, 처리, 저장, 및/또는 전송하기 위한 적어도 하나의 동작들을 수행할 수 있다. 여기서, 전용 소프트웨어는 프로세서에 저장될 수 있다. 또한, 전용 소프트웨어는 구강 스캐너에서 획득된 데이터의 이용을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 여기서, 전용 소프트웨어에서 제공되는 사용자 인터페이스 화면은 개시된 실시예에 따라서 생성되는 구강 이미지를 포함할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치에서 구강 이미지를 처리하는 방법을 나타내는 일 플로우차트이다. 도 4에 도시된 구강 이미지 처리 방법은 데이터 처리 장치 100를 통하여 수행될 수 있다. 따라서, 도 4에 도시된 구강 이미지 처리 방법은 데이터 처리 장치 100의 동작들을 나타내는 흐름도가 될 수 있다.
도 4를 참조하면, 동작 410에서, 데이터 처리 장치 100는 프렙전 치아를 포함하는 제1구강 이미지, 프렙된 치아를 포함하는 제2구강 이미지를 획득할 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 스캔 장치 200로부터 환자의 구강 내를 스캔함으로써 또는 치아 모형을 스캔함으로써 얻어진 로우 데이터를 수신하고, 수신된 로우 데이터를 처리함으로써 구강 이미지를 획득할 수 있다. 또는 데이터 처리 장치 100는 메모리에 저장된 구강 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 복원 대상이 되는 치아 (이하, 대상 치아)를 프렙하기 전에 구강을 스캔함으로써 얻은 제1구강 이미지를 획득할 수 있다. 제1구강 이미지는 프렙전 치아를 포함할 수 있다. 데이터 처리 장치 100는 스캔 장치 200로부터 수신한 로우 데이터를 실시간으로 가공하여 제1구강 이미지를 획득할 수 있거나 또는 라이브러리 데이터와 같은 형태로 미리 저장된 제1구강 이미지를 메모리로부터 읽어들임으로써 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 대상 치아를 프렙함으로써 대상 치아의 적어도 일부가 삭제된 치아 즉, 프렙된 치아를 포함하는 구강을 스캔함으로써 얻은 제2구강 이미지를 획득할 수 있다. 데이터 처리 장치 100는 스캔 장치 200로부터 수신한 로우 데이터를 실시간으로 가공하여 제2구강 이미지를 획득할 수 있거나 또는 라이브러리 데이터와 같은 형태로 미리 저장된 제2구강 이미지를 메모리로부터 읽어들임으로써 획득할 수 있다.
동작 420에서, 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지에서 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 프렙된 치아 데이터에 기초하여 프로그램에 의해 자동으로 또는 사용자의 선택에 의해 수동으로 마진 라인을 설정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리 장치 100는 사용자가 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 설정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하고 사용자 인터페이스를 통해 마진 라인을 설정하는 사용자 입력을 수신함으로써 마진 라인을 획득할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지의 표면 정보 등을 이용하여 곡률 분포를 계산함으로써 마진 라인을 추출하는 알고리즘 등을 이용하여 마진 라인을 획득할 수 있다. 또한 데이터 처리 장치 100는 자동으로 생성된 마진 라인이든 수동으로 생성된 마진 라인이든, 마진 라인에 포함된 하나 이상의 제어점을 이용하여 마진 라인을 편집할 수 있다.
동작 430에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인에 기반하여 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아를 포함하는 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 획득함으로써 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 이용하여 프렙된 치아를 포함하는 제2구강 이미지로부터 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 획득함으로써 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다.
이와 같이 개시된 데이터 처리 장치 100에 따르면 제1구강 이미지 또는 제2구강 이미지에서 복원 대상이 되는 대상 치아를 별도로 선택하는 작업 없이도 마진 라인에 기반하여 보철물 대상 치아를 식별하여 인식함으로써, 사용자가 보철물 대상 치아를 선택하는 과정을 제거함으로써 사용자 편의성을 증대시킬 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100에서 보철물 모델을 생성하는 프로그램들의 일 예를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 스캔 프로그램 510과 CAD 프로그램 520를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 스캔 프로그램 510는 스캔 장치 200로부터 프렙전 치아를 포함하는 구강을 스캔한 제1구강 스캔 데이터를 수신하고 수신된 제1구강 스캔 데이터를 처리함으로써 제1구강 이미지 10를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 스캔 프로그램 520는 스캔 장치 200로부터 프렙된 치아를 포함하는 구강을 스캔한 제2구강 스캔 데이터를 수신하고 수신된 제2구강 스캔 데이터를 처리함으로써 제2구강 이미지 20를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 스캔 프로그램 520는 제2구강 이미지에 포함된 프렙된 치아에서 마진 라인을 자동으로 또는 사용자 입력에 따라 수동으로 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 스캔 프로그램 520는 제1구강 이미지 및 마진 라인이 설정된 제2구강 이미지를 CAD 프로그램 520으로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따라 CAD 프로그램 520는 스캔 프로그램 510로부터 제1구강 이미지 10 및 제2구강 이미지 20, 마진 라인에 대한 정보를 수신하고, 마진 라인을 이용하여 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지에 기반하여 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다. CAD 프로그램 520는 마진 라인을 이용하여 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지로부터 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 식별하거나 처리할 수 있으므로, CAD 프로그램 520는 별도의 대상 치아 선택 과정을 사용자로부터 요구하지 않을 수 있다. CAD 프로그램 520은 제1구강 이미지, 제2구강 이미지 및 인식된 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 이용하여 보철물 대상 치아를 대체할 보철물 모델 30을 생성할 수 있다.
도 5에 도시된 예에서는 스캔 프로그램 510이 마진 라인을 획득하여 이를 CAD 프로그램 520으로 전달하는 것으로 설명되었지만 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 스캔 프로그램 510은 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지를 CAD 프로그램 520로 전달하고 CAD 프로그램 520에 마진 라인을 획득할 수도 있다.
도 6은 일 실시예에 따라 제1구강 이미지나 제2구강 이미지에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 표시하는 예를 설명하기 위한 참고도이다.
도 6을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 제1구강 이미지 10a에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하고, 인식된 보철물 대상 치아에 시각적 효과를 제공함으로써 보철물 대상 치아가 선택되었음을 표시할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인에 기초하여 제1구강 이미지 10a에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식할 수 있다. 마진 라인에 기초하여 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하는 방법은 도 7 내지 도 11을 참조하여 자세히 설명한다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 제1구강 이미지에서 자동 인식된 보철물 대상 치아에 색상이나 경계선 등의 시각적 효과를 부여함으로써 제1구강 이미지의 치아들 중에서 보철물 대상 치아가 선택되었음을 표시할 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지 20a에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하고, 인식된 보철물 대상 치아에 시각적 효과를 제공함으로써 보철물 대상 치아가 선택되었음을 표시할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인에 기초하여 제2구강 이미지 20a에서 보철물 대상 치아를 자동으로 인식할 수 있다. 마진 라인에 기초하여 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하는 방법은 도 12 내지 도 13을 참조하여 자세히 설명한다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지에서 자동 인식된 보철물 대상 치아에 색상이나 경계선 등의 시각적 효과를 부여함으로써 제2구강 이미지의 치아들중에서 보철물 대상 치아가 선택되었음을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지 20a에서 자동 인식된 보철물 대상 치아를 표시하기 위해, 자동 인식된 보철물 대상 치아에 마진 라인 600을 표시할 수 있다. 또한 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지 20a에서 자동인식된 보철물 대상 칭에 마진 라인 600을 표시하고, 표시된 마진 라인 600을 사용자 입력에 따라 수정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
이제, 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아 데이터로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 방법을 설명한다.
도 7은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아 데이터로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 동작 710에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인에 기반하여 평균 노말을 획득할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따라 마진 라인에 기반하여 평균 노말을 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 8을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 구성하는 포인트들을 샘플링할 수 있다. 그리고 이러한 샘플링 포인트들의 좌표값을 기초로 마진 라인 40의 루프 중심점 42를 산출할 수 있다.
다음, 데이터 처리 장치 100는 샘플링 포인트들 중 적어도 일부 샘플링 포인트들을 선택하고 선택된 샘플링 포인트들과 루프 중심점 42를 연결하는 메쉬를 생성할 수 있다. 도 8을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 일 예에 따라 다섯개의 샘플링 포인트를 선택하고 각 샘플링 포인트와 루프 중심점 42를 연결함으로써 다섯개의 메쉬를 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리 장치 100는 샘플링 포인트 41, 샘플링 포인트 43 및 루프 중심점 42를 연결함으로써 메쉬 44를 생성할 수 있다. 메쉬를 생성하는데 이용되는 샘플링 포인트의 개수는 후술하는 시드 포인트의 개수와 대응되거나 대응되지 않을 수 있으며, 시드 포인트가 많을수록 스마트 선택의 결과값이 정확해질 수 있지만 너무 많으면 연산량이 증가하게 되므로 적절한 개수를 선택하는 것이 중요할 수 있다.
다음, 데이터 처리 장치 100는 각 메쉬의 평균 노말을 산출할 수 있다. 즉, 데이터 처리 장치 100는 다섯개의 메쉬에 대응하는 각 다섯 개의 노말을 구하고, 다섯 개의 노말의 평균을 냄으로써 평균 노말 46을 획득할 수 있다. 예를 들어 데이터 처리 장치 100는 메쉬 44에 대응해서 노말 45를 구할 수 있다. 이와 같은 방법으로 해서 나머지 네 개의 메쉬에 대해서도 각각 대응하는 노말을 구할 수 있다. 이와 같이 평균 노말을 구하는 것은 일 예에 관한 것이고, 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 이루는 커브(경계라인) 의 영역 노말 (area normal)을 획득할 수도 있다.
도 7로 돌아가서, 동작 720에서, 데이터 처리 장치 100는 평균 노말 방향의 노말 벡터가 프렙전 데이터와 교차하는 포인트들을 획득할 수 있다.
도 8을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 샘플링 포인트와 루프 중심점 사이의 엣지 중심에서 평균 노말 방향으로 향하는 노말 벡터와 프렙전 치아 데이터가 교차하는 포인트들을 산출할 수 있다. 예를 들어 데이터 처리 장치 100는 샘플링 포인트 41과 루프 중심점 42 사이의 엣지 중심에서 평균 노말 방향으로 향하는 노말 벡터 47이 프렙전 치아 데이터를 포함하는 제1구강 이미지 10과 교차하는 포인트 48를 산출할 수 있다. 이와 같은 방법으로 다른 샘플링 포인트들에 대해서 교차 포인트를 산출함으로써, 데이터 처리 장치 100는 선택된 다섯 개의 샘플링 포인트에 대응하는 다섯 개의 교차 포인트를 획득할 수 있다.
다시 도 7로 돌아가서, 동작 730에서, 데이터 처리 장치 100는 교차 포인트들을 시드 포인트로 하여 스마트 선택 (smart selection)을 적용함으로써 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 식별할 수 있다. 스마트 선택은 구강 이미지의 표면 데이터를 이루는 포인트들의 곡률 값에 기반하여 치아 영역을 식별하는 것을 나타낸다. 구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 시드 포인트에 기초하여 기준 포인트를 결정하고, 기준 포인트의 곡률 값에 기초하여 선택 영역을 확장함으로써 치아 영역을 선택할 수 있다. 이러한 치아 영역이 보철물 대상 치아의 표면 데이터가 될 수 있다.
일 실시 예에 따른 데이터 처리 장치 100는 시드 포인트의 곡률 값에 기초하여 구강 이미지 상에서 기준 포인트를 결정할 수 있다. 곡률(curvature)이란 곡면이 휜 정도를 표시하는 지표(indicator)로서 곡면 반지름의 역수로 표현될 수 있다. 대상체 표면 상의 소정 포인트의 곡률 값은, 소정 포인트를 지나가는, 대상체 표면 상에서 결정되는, 적어도 하나의 곡선의 휘어짐 정도를 나타낼 수 있다. 이 때, 소정 포인트를 지나가는 곡선들은 방향에 따라 휜 정도가 달라질 수 있다. 그러므로, 예를 들어 데이터 처리 장치 100는 가장 큰 곡률 값을 소정 포인트의 곡률 값으로 결정할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
일 실시 예에 따라 데이터 처리 장치 100는, 구강 이미지 상에서 결정된 시드 포인트의 곡률 값이 소정 범위 내의 값을 가지면, 시드 포인트를 기준 포인트로서 결정할 수 있다. 반면에, 데이터 처리 장치 100는, 시드 포인트의 곡률 값이 소정 범위 내의 값을 갖지 않으면, 소정 범위 내의 곡률 값을 갖는 다른 포인트를 기준 포인트로서 결정할 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 기준 포인트의 곡률 값에 기초하여 임계 범위 내의 곡률 값을 갖는 선택 영역을 점차 확장함으로써 대상체 즉, 치아에 대응하는 영역을 결정할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 기준 포인트에서 시작하여, 기준 포인트와 곡률 값의 차이가 임계 범위 내인 인접 포인트들을 선택함으로써, 선택 영역을 확장해 나갈 수 있다. 데이터 처리 장치 100는, 선택 영역을 확장해 나가다가, 치아 경계 영역에 도달하게 되면 기준 포인트와 곡률 값의 차이가 임계 범위 이상이 되므로 더 이상 선택 영역을 확장하지 않을 수 있다. 따라서, 데이터 처리 장치 100는 치아와 치은의 경계 영역을 식별할 수 있다. 도 9를 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 기준 포인트의 곡률 값을 기준으로 임계 범위 내의 곡률 값들을 컬러바 910 상에 소정 색상(예를 들어, 녹색)으로 나타낼 수 있다. 그리고, 데이터 처리 장치 100는 임계 범위 내의 곡률 값들을 갖는 영역 900을 동일한 소정 색상으로 나타낼 수 있다.
이와 같이 도 7에 도시된 방법에 따르면, 치아의 마진 라인에 기반하여 찾아진 구강 이미지의 일부 포인트들을 시드 포인트로 하여 곡률을 이용함으로써 마진 라인에 대응하는 보철물 대상 치아의 표면 영역을 획득할 수 있다. 또한 파손된 치아나 치아 사이의 골이 심한 형상 등은 한번의 시드에서 영역 확장이 어려울 수 있으므로 복수개의 시드 포인트를 사용하여 치아의 다양한 영역의 시드점에서 영역을 확장하고, 확장된 영역을 합쳐서 전체 치아 영역을 선택할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아 데이터로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 동작 1010에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 이용하여 프렙전 치아를 둘러싸는 실린더 입체 도형을 생성할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따라 프렙전 치아를 둘러싸는 실린더 입체 도형을 생성하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 11을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 마진라인 루프 중심점을 지나는 y축 1110상의 각 포인트에서 xz평면 상의 360도 회전하는 레이(ray)와 프렙전 데이터가 교차하는 포인트들을 기초로 소정의 면적을 갖는 루프를 생성할 수 있다.
프렙전 치아 데이터에서 buccal 및 lingual 방향의 치아 표면은 스캔되어 있으므로 레이가 프렙전 치아 데이터와 만나는 길이가 비교적 짧고(실선 ray), distal 및 mesial 방향의 치아 표면은 인접치아로 인해 스캔되지 않기 때문에 레이가 프렙전 치아 데이터와 만나는 길이가 길어 진다(점선 ray). 따라서, 교차 길이가 임계값을 초과하면 적절한 위치에 임의의 포인트를 만들 수 있다. 데이터 처리 장치 100는 임의로 생성된 포인트들과 실제 교차된 포인트들을 기초로 하나의 루프를 생성할 수 있다. 예를 들어 교합 방향의 y 축 1110 상에서 포인트 1111에서 쏘아지는 레이가 distal/mesial 방향인 경우에 레이가 프렙전 데이터와 만나는 포인트 1112에 의해 레이의 거리는 임계값을 초과할 수 있고 이러한 경우 데이터 처리 장치 100는 적절한 위치에 포인트 1113를 만들 수 있다. 그리고 y축 1110 상에서 포인트 1111에서 쏘아지는 레이가 lingual/buccal 방향인 경우에 레이가 프렙전 데이터와 만나는 점은 포인트 1114가 될 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 위와 같은 과정을 교합 방향(occlusion 방향)의 y축상의 모든 포인트들에 대해서 수행함으로써 각 포인트에 대응하는 루프를 생성할 수 있다.
데이터 처리 장치 100는 y축 1110 상의 각 포인트에 대응해서 생성된 루프들 중에서 면적이 가장 큰 루프 1120를 선택하고, 이 루프를 y축 방향으로 연장하여 소정의 부피를 갖는 입체 도형 1130을 만들 수 있다. 입체 도형 1130은 일 예에 따라 실린더 모양의 도형이 될 수 있다.
다시 도 10으로 돌아가서, 동작 1020에서, 데이터 처리 장치 100는 실린더 입체 도형 안에 들어오는 프렙 전 치아 데이터를 선택함으로써 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 자동으로 인식할 수 있다.
구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 프렙전 치아 데이터를 포함하는 제1구강 이미지 10 중에서, 실린더 입체 도형 1130 안에 들어오는 보철물 대상 치아의 표면 데이터 1200를 식별할 수 있고 이렇게 식별된 보철물 대상 치아의 표면 데이터 1200가 보철물 모델의 외면 데이터로 이용될 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 12를 참조하면, 동작 1210에서, 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지 20에서 프렙된 치아 데이터의 마진 라인을 식별할 수 있다.
동작 1220에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 이용하여 제2구강 이미지 20를 컷팅함으로써 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 식별함으로써 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 프렙된 치아 데이터에 프로젝션하고 프로젝션된 메쉬를 따라서 프렙된 치아 데이터를 컷팅함으로써 보철물 대상 치아의 표면 데이터 1300를 인식할 수 있다. 도 13에 이와 같은 방법에 의해 찾아진 보철물 대상 치아 의 표면 데이터 1300이 도시되어 있다.
도 14는 일 실시예에 따라 제1 구강 이미지 및 제2구강 이미지로부터 자동인식된 보철물 대상 치아를 이용하여 보철물 모델을 생성하는 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 동작 1410에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인에 기반하여 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 이용하여 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 생성할 수 있다.
동작 1420에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인에 기반하여 제2구강 이미지로부터 자동으로 인식된 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 이용하여 보철물 모델의 내면을 생성할 수 있다.
동작 1430에서, 데이터 처리 장치 100는 보철물 모델의 외면과 보철물 모델의 내면을 이용하여 보철물 모델을 생성할 수 있다. 데이터 처리 장치 100는 보철물 모델의 외면과 보철물 모델의 내면을 연결함으로써 보철물 모델을 생성할 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따라 마진 라인에 기반하여 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 보철물 대상 치아의 표면 데이터를 이용하여 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 획득하는 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 15를 참조하면, 동작 1510에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 이용하여 제1구강 이미지에서 보철물 모델의 초기 외면을 획득할 수 있다.
도 16을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 이용하여 제1구강 이미지 10의 프렙 전 치아 데이터를 처리함으로써 보철물 모델의 초기 외면 데이터 1600를 획득할 수 있다. 마진 라인 40을 이용하여 프렙 전 치아 데이터를 처리하여 보철물 모델의 초기 외면을 획득하는 방법은 도 7 내지 도 11을 참조하여 설명한 바와 같다.
동작 1520에서, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 확장하여 마진 루프 메쉬를 생성할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따라 마진 라인을 확장하여 마진 루프 메쉬를 생성하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 17을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40에 기반하여 마진 루프 메쉬 1720를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 교합 (occlusion) 방향의 반대 방향으로 이동시킴으로써 원래의 마진 라인 보다 더 낮게 위치된 마진 루프 메쉬 1720를 얻을 수 있다.
동작 1530에서, 데이터 처리 장치 100는 초기 외면과 교합 방향의 반대 방향으로 이동된 마진 루프 메쉬를 연결하여 클로우즈드 치아를 생성할 수 있다.
도 17을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 크라운의 초기 외면 1600과 교합 방향 반대 방향으로 이동된 마진 루프 메쉬 1720을 연결 부분 1730을 이용하여 연결함으로써 치간 영역이 메워진 클로우즈드 치아 (closed tooth) 1700를 생성할 수 있다.
동작 1540에서, 데이터 처리 장치 100는 클로우즈드 치아에서 일정 영역을 제거함으로써 크라운의 최종 외면을 획득할 수 있다.
다음, 데이터 처리 장치 100는 클로우즈드 치아에서 일정 영역을 제거하는데 이용되는 컷팅 툴을 생성할 수 있다.
도 18은 일 실시예에 따라 컷팅 툴을 생성하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 18을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 마진 루프 메쉬 1720를 둘레 방향으로 일정 거리 연장 시킴으로써 확장된 마진 루프 메쉬 1810를 생성할 수 있다.
다음 데이터 처리 장치 100는 확장된 마진 루프 메쉬 1810를 교합 방향으로 이동시킴으로써 컷팅 툴의 윗면 1820를 만들고, 확장된 마진 루프 메쉬 1810를 교합 방향의 반대 방향으로 이동시킴으로써 컷팅 툴의 아랫면 1830를 만들 수 있다.
그리고 나서 데이터 처리 장치 100는 컷팅 툴의 윗면 1820과 컷팅 툴의 아랫면 1830를 연결시킴으로써 컷팅툴 1800을 완성할 수 있다. 이와 같이 구성함으로써 컷팅 툴의 윗면을 마진 라인의 높이 보다 높게 위치시킬 수 있다. 이와 같이 컷팅 툴의 윗면을 마진 라인의 높이 보다 높게 위치시키는 이유는 나중에 보철물의 최종 외면과 보철물의 최종 내면을 연결할 때 보다 자연스럽게 연결하기 위함이다. 만약 컷팅 툴의 윗면의 높이가 마진 라인의 높이와 동일하거나 더 낮으면 보철물의 최종 외면과 보철물의 최종 내면을 연결하는 부분이 급격하게 연결되어 부자연스럽게 형성될 수 있다.
다음, 데이터 처리 장치 100는 클로우즈드 치아와 컷팅 툴을 이용하여 보철물의 최종 외면을 획득할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 클로우즈드 치아와 컷팅 툴 1800을 불리언 서브트랙션 처리 함으로써 최종 외면을 획득할 수 있다. 불리언 (Boolean)은 두개의 오브젝트를 조합하여 모델링하는 연산으로서, 불리언 서브트랙션은 하나의 오브젝트에서 다른 오브젝트를 잘라내어 표면을 생성하는 연산을 나타낼 수 있다.
도 19를 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 클로우즈드 치아 1700에서 컷팅 툴 1800를 잘라내는 불리언 서브트랙션을 수행함으로써 크라운의 최종 외면 1900을 획득할 수 있다.
도 20은 일 실시예에 따라 마진 라인을 이용하여 프렙된 치아 데이터로부터 보철물 모델의 내면의 기초가 되는 프렙된 치아의 표면 데이터를 획득하는 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 20을 참조하면, 동작 2010에서, 데이터 처리 장치 100는 제2구강 이미지 20에서 프렙된 치아 데이터를 마진 라인 40을 이용하여 컷팅함으로써 보철물 모델의 초기 내면 데이터 800을 획득할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 프렙된 치아 데이터에 프로젝션하고 프로젝션된 메쉬를 따라서 프렙된 치아 데이터를 컷팅함으로써 초기 내면 데이터 1300을 찾을 수 있다. 도 13에 이와 같은 방법에 의해 찾아진 초기 내면 데이터 1300이 도시되어 있다.
동작 2020에서, 데이터 처리 장치 100는 초기 내면 데이터에서 시멘트 영역과 비시멘트 영역을 식별할 수 있다.
시멘트 영역 (Cement area)은 크라운과 프렙된 치아를 접착하기 위한 시멘트가 충진되는 갭이 존재하는 구간을 나타낸다. 데이터 처리 장치 100는 초기 내면 데이터 1300에서 바운더리 즉, 마진 라인 40으로부터 일정 거리를 시멘트 높이 (cement height) 51로 결정하고 이를 기준으로 시멘트 영역과 비시멘트 영역으로 구분할 수 있다. 도 21을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 초기 내면 데이터 1300에서 시멘트 영역 1310과 비시멘트 영역 1320을 식별할 수 있다.
동작 2030에서, 데이터 처리 장치 100는 시멘트 영역을 미리 정해진 거리만큼 옵셋하여 옵셋된 시멘트 영역을 획득할 수 있다.
도 21을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 시멘트 영역 1310에 대해서 시멘트를 채우기 위한 공간을 마련하기 위해 시멘트 영역 1310로부터 시멘트 두께 52만큼 옵셋하여 옵셋된 시멘트 영역 1330을 획득할 수 있다.
동작 2040에서, 옵셋된 시멘트 영역과 비시멘트 영역을 이용하여 크라운의 최종 내면을 생성할 수 있다.
도 21을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 옵셋된 시멘트 영역 1330과 비시멘트 영역 1320을 연결함으로써 보철물 모델의 초기 내면 데이터는 비시멘트 영역 1320, 연결 부분 1340, 시멘트 영역 1330으로 구성될 수 있다.
다음, 데이터 처리 장치 100는 이와 같이 구성된 초기 내면 데이터에서 마진 라인을 확장함으로써 보철물 모델의 최종 내면 데이터를 생성할 수 있다. 일반적으로 크라운은 밀링으로 제작되는데 만약 여유 공간 없이 너무 타이트하게 디자인되면 밀링 툴에 의해 실제 마진 라인보다 작아져서 다시 크라운을 제작해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 보철물 모델의 초기 내면 데이터에서 마진 라인을 좀더 여유있게 하기 위해 마진 라인을 확장하는 것이 바람직하다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 라인을 마진 폭 (margin width) 및 마진 각도 (margin angle) 을 이용하여 확장할 수 있다.
도 22는 일 실시예에 따라 마진 라인을 확장하는 예를 설명하기 위한 참고도이다.
도 22를 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 마진 라인 40을 마진 각도 42만큼 하향으로 마진 폭 41만큼 연장할 수 있다. 마진 폭 41의 크기와 마진 각도 42의 크기는 적절하게 결정할 수 있다. 마진 각도 42는 예를 들어 대략 15도 정도로 결정될 수 있다. 데이터 처리 장치 100는 이와 같이 마진 라인 40을 미리 정해진 각도 및 미리 정해진 폭만큼 확장함으로써 확장된 마진 라인 43를 획득할 수 있다. 데이터 처리 장치 100는 이와 같이 구성된 초기 내면 데이터에서 마진 라인을 확장함으로써 보철물의 최종 내면 데이터 1000를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 데이터 처리 장치 100는 마진 폭 41, 마진 각도 42, 시멘트 높이 51, 시멘트 두께 52의 적절한 값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라 마진 폭 41, 마진 각도 42, 시멘트 높이 51, 시멘트 두께 52 중 적어도 하나는 사용자 입력에 따라 조정될 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 장치 100는 마진 폭 41, 마진 각도 42, 시멘트 높이 51, 시멘트 두께 52 중 적어도 하나를 조정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하고, 이러한 사용자 인터페이스를 통해서 수신된 사용자 입력에 따라 마진 폭 41, 마진 각도 42, 시멘트 높이 51, 시멘트 두께 52 중 적어도 하나의 값을 조정할 수 있다.
이제 이와 같이 보철물의 최종 내면과 보철물의 최종 외면이 획득되었으면 보철물의 최종 내면과 보철물의 최종 외면을 연결하여 보철물 모델을 생성할 수 있다.
도 23은 일 실시예에 따라 보철물의 최종 내면과 보철물의 최종 외면을 연결하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 23을 참조하면, 데이터 처리 장치 100는 도 20을 참조하여 설명한 바에 따라 획득된 보철물 모델의 최종 내면 2200과 도 15를 참조하여 설명한 바에 따라 획득된 크라운의 최종 외면 1900를 연결함으로써 보철물 모델 2300를 획득할 수 있다.
앞서 도 15를 참조하여 설명한 바와 같이 컷팅툴 1800의 윗면의 높이를 마진 라인 보다 높게 위치시켜 컷팅툴 1800을 생성함으로써 최종 외면 1900의 바운더리가 마진 라인 보다 높게 위치되게 할 수 있다. 이와 같이 최종 외면 1900를 생성함으로써 최종 외면 1900의 단부 1910가 최종 내면 2200의 단부 2210 보다 높은 위치에 있게 되므로, 최종 외면 1900의 단부 1910과 최종 내면 2200의 단부 2210를 연결할 때 보다 부드럽고 자연스럽게 연결하는 것이 가능해질 수 있다.
비교예를 보면, 최종 외면 1900의 단부 1510가 마진 라인의 위치와 동일하거나 더 낮은 위치에 있는 경우, 최종 외면 1900의 단부 1910과 최종 내면 2200의 단부 2210를 연결할 때 보다 각지게 연결될 수 있으므로 연결부위가 부자연스럽게 될 수 있다. 한편, 이와 같은 방법으로 생성된 보철물은 언더컷 영역, 보철물 삽입 방향 등을 고려하여 내면 데이터가 일부 수정될 수 있다. 또한, 보철물 내면과 외면의 두께가 최소 두께보다 적을 경우 외면 데이터 일부를 바깥쪽으로 확장할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예는, 구강 이미지의 처리 방법을 실행하는 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체가 될 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 여기서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다.
여기서, 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치임을 의미할 수 있다. 또한, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 구강 이미지의 처리 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포될 수 있다. 또는, 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어 등)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 구체적으로, 개시된 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램 제품은 개시된 실시예에 따른 구강 이미지의 처리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 프로그램이 기록된 저장 매체를 포함할 수 있다.
이상에서 실시예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.

Claims (17)

  1. 구강 이미지 처리 방법에 있어서,
    프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하는 동작,
    상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작, 및
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작을 포함하는 구강 이미지 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작은,
    상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 상기 마진 라인을 자동으로 인식하거나 또는 상기 마진 라인을 설정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하고 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 마진 라인을 설정하는 사용자 입력을 수신함으로써 상기 마진 라인을 획득하는 동작을 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작은,
    상기 마진 라인에 기반하여 획득된 하나 이상의 법선 벡터가 상기 프렙 전 치아 데이터와 교차하는 교차 포인트를 획득하는 동작, 및
    상기 획득된 교차 포인트의 곡률 값 및 상기 프렙전 치아 데이터에 포함된 포인트들의 곡률 값을 이용하여 상기 보철물 대상 치아의 치아 영역을 식별하는 동작을 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작은,
    상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙 전 치아 데이터를 둘러싸는 소정의 도형을 획득하는 동작, 및
    상기 소정의 도형 안에 들어오는 상기 프렙 전 치아 데이터를 선택함으로써 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하는 동작을 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작은,
    상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 상기 보철물 대상 치아를 선택하는 동작을 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치아를 이용하여 상기 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 생성하는 동작,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치를 이용하여 상기 보철물 모델의 내면을 생성하는 동작, 및
    상기 보철물 모델의 외면과 상기 보철물 모델의 내면을 이용하여 상기 보철물 모델을 생성하는 동작을 더 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 보철물 모델의 외면을 생성하는 동작은,
    상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙전 치아 데이터로부터 초기 외면을 획득하는 동작,
    상기 마진 라인에 기반하여 마진 루프 메쉬를 생성하는 동작,
    상기 초기 외면과 상기 마진 루프 메쉬를 연결하여 클로우즈드 치아를 생성하는 동작, 및
    상기 클로우즈드 치아에서 일정 영역을 제거함으로써 상기 보철물 모델의 외면을 생성하는 동작을 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 보철물 모델의 내면을 생성하는 동작은,
    상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 초기 내면을 획득하는 동작,
    상기 초기 내면에서 시멘트 영역과 비 시멘트 영역을 식별하는 동작,
    상기 시멘트 영역을 미리 정해진 거리만큼 옵셋하여 옵셋된 시멘트 영역을 획득하는 동작, 및
    상기 옵셋된 시멘트 영역과 상기 비 시멘트 영역을 연결함으로써 상기 보철물 모델의 내면을 생성하는 동작을 포함하는, 구강 이미지 처리 방법.
  9. 구강 이미지를 처리하는 데이터 처리 장치에 있어서,
    하나 이상의 인스트럭션을 포함하는 메모리; 및
    상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하고,
    상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하고,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는, 데이터 처리 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 상기 마진 라인을 자동으로 인식하거나 또는 상기 마진 라인을 설정할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하고 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 마진 라인을 설정하는 사용자 입력을 수신함으로써 상기 마진 라인을 획득하는, 데이터 처리 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하기 위해,
    상기 마진 라인에 기반하여 획득된 하나 이상의 법선 벡터가 상기 프렙 전 치아 데이터와 교차하는 교차 포인트를 획득하고,
    상기 획득된 교차 포인트의 곡률 값 및 상기 프렙전 치아 데이터에 포함된 포인트들의 곡률 값을 이용하여 상기 보철물 대상 치아의 치아 영역을 식별하는, 데이터 처리 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하기 위해,
    상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙 전 치아 데이터를 둘러싸는 소정의 도형을 획득하고,
    상기 소정의 도형 안에 들어오는 상기 프렙 전 치아 데이터를 선택함으로써 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하는, 데이터 처리 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 상기 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하기 위해,
    상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 상기 보철물 대상 치아를 선택하는, 데이터 처리 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치아를 이용하여 상기 보철물 대상 치아를 복원할 보철물 모델의 외면을 생성하고,
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제2구강 이미지로부터 자동으로 인식된 상기 보철물 대상 치아를 이용하여 상기 보철물 모델의 내면을 생성하고,
    상기 보철물 모델의 외면과 상기 보철물 모델의 내면을 이용하여 상기 보철물 모델을 생성하는, 데이터 처리 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 보철물 모델의 외면을 생성하기 위해,
    상기 마진 라인을 이용하여 상기 프렙전 치아 데이터로부터 초기 외면을 획득하고,
    상기 마진 라인에 기반하여 마진 루프 메쉬를 생성하고,
    상기 초기 외면과 상기 마진 루프 메쉬를 연결하여 클로우즈드 치아를 생성하고,
    상기 클로우즈드 치아에서 일정 영역을 제거함으로써 상기 보철물 모델의 외면을 생성하는, 데이터 처리 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 보철물 모델의 내면을 생성하기 위해,
    상기 프렙된 치아 데이터를 상기 마진 라인을 이용하여 컷팅함으로써 초기 내면을 획득하고,
    상기 초기 내면에서 시멘트 영역과 비 시멘트 영역을 식별하고,
    상기 시멘트 영역을 미리 정해진 거리만큼 옵셋하여 옵셋된 시멘트 영역을 획득하고,
    상기 옵셋된 시멘트 영역과 상기 비 시멘트 영역을 연결함으로써 상기 보철물 모델의 내면을 생성하는, 데이터 처리 장치.
  17. 구강 이미지 처리 방법을 컴퓨터에 의해 수행하도록 구현된 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 구강 이미지 처리 방법은,
    프렙 전 치아 데이터를 포함하는 제1 구강 이미지 및 프렙된 치아 데이터를 포함하는 제2 구강 이미지를 획득하는 동작,
    상기 프렙된 치아 데이터에 기초하여 마진 라인을 획득하는 동작, 및
    상기 마진 라인에 기반하여 상기 제1구강 이미지 및 제2구강 이미지 중 적어도 하나로부터 보철물 대상 치아를 자동으로 인식하여 선택하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170273763A1 (en) * 2014-09-24 2017-09-28 3Shape A/S Creating a digital restoration design
KR101888361B1 (ko) * 2017-06-29 2018-09-20 오스템임플란트 주식회사 인레이/온레이 모델 디자인 방법, 장치 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체
KR20190074062A (ko) * 2017-12-19 2019-06-27 주식회사 디디에스 가상 보철물을 디자인 하기 위한 마진라인 설정방법
KR102138921B1 (ko) * 2019-04-25 2020-07-28 오스템임플란트 주식회사 보철물 설계 시 프렙 모델의 마진라인 생성방법 및 이를 수행하는 보철 캐드 장치
KR20210084821A (ko) * 2019-12-30 2021-07-08 주식회사 메디트 마진라인 설정 장치 및 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170273763A1 (en) * 2014-09-24 2017-09-28 3Shape A/S Creating a digital restoration design
KR101888361B1 (ko) * 2017-06-29 2018-09-20 오스템임플란트 주식회사 인레이/온레이 모델 디자인 방법, 장치 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체
KR20190074062A (ko) * 2017-12-19 2019-06-27 주식회사 디디에스 가상 보철물을 디자인 하기 위한 마진라인 설정방법
KR102138921B1 (ko) * 2019-04-25 2020-07-28 오스템임플란트 주식회사 보철물 설계 시 프렙 모델의 마진라인 생성방법 및 이를 수행하는 보철 캐드 장치
KR20210084821A (ko) * 2019-12-30 2021-07-08 주식회사 메디트 마진라인 설정 장치 및 방법

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