KR20180106007A - Solution for implant fixture auto serching and compatible driver guide - Google Patents
Solution for implant fixture auto serching and compatible driver guide Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180106007A KR20180106007A KR1020170033532A KR20170033532A KR20180106007A KR 20180106007 A KR20180106007 A KR 20180106007A KR 1020170033532 A KR1020170033532 A KR 1020170033532A KR 20170033532 A KR20170033532 A KR 20170033532A KR 20180106007 A KR20180106007 A KR 20180106007A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- implant fixture
- implant
- fixture
- image
- artificial intelligence
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G06F17/30277—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/53—Querying
- G06F16/532—Query formulation, e.g. graphical querying
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
- A61C8/00—Means to be fixed to the jaw-bone for consolidating natural teeth or for fixing dental prostheses thereon; Dental implants; Implanting tools
- A61C8/0089—Implanting tools or instruments
- A61C8/009—Implanting tools or instruments for selecting the right implanting element, e.g. templates
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G06N99/005—
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Dental Prosthetics (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 엑스레이(X-Ray)장치로 촬영된 임플란트 픽스쳐의 촬영이미지를 데이타베이스에 등록된 실제 임플란트 픽스쳐와 인공지능을 이용하여 비교 검색하고, 그 검색결과를 통해 식재된 임플란트 픽스쳐의 스펙(제조사, 길이, 특징 등)과 픽스쳐와 상부구조물을 분리하기 위한 드라이버를 특정하는 해법을 제공하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션에 관한 것이다. The present invention relates to an implant fixture that compares a photographed image of an implant fixture photographed by an X-ray apparatus with an actual implant fixture registered in a database and an artificial intelligence, , Length, feature, etc.) and a driver for isolating the fixture and the superstructure. The present invention relates to an implant fixture automatic search and driver proposal solution.
치과용 임플란트는 상실된 치아를 대신할 수 있는 인공치아의 식립을 통해 건강한 구강을 갖도록 하는 것이다. 흔히 사용하는 일반 보철물이나 틀니는 시간이 지나면 주위의 치아와 뼈를 상하게 하는 단점이 있으나, 치과용 임플란트는 주위의 치아 조직을 상하게 하지 않을 뿐만 아니라, 자연 치아와 기능 및 모양이 같으면서도 충치가 생기지 않기 때문에 반영구적으로 사용할 수 있어 그 사용이 증가하고 있다.Dental implants have a healthy oral cavity through the placement of artificial teeth that can replace missing teeth. Common dentures or dentures commonly used have the disadvantage of bruising surrounding teeth and bones over time, but dental implants not only do not injure the surrounding dental tissue, but they also have cavities and function and shape similar to natural teeth Because it can be used semi-permanently, its use is increasing.
이와 같은 치과용 임플란트 보철은 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이 치아 역할을 하는 치과용 크라운(crown)(6)과, 잇몸(2) 하측의 치조골(1)에 매립되어 치근 역할을 하는 임플란트 픽스쳐(3)로 이루어지며, 치과용 크라운(6)을 지탱하는 임플란트 지대주(5)가 더 구비되고, 상기 임플란트 지대주(5)를 결합하는 고정나사(4)가 추가된다.Such a dental implant prosthesis is composed of a
즉, 상기 임플란트 픽스쳐(3)는 치조골(1)에 매립되어 있는 상태이므로, 치과의사가 임플란트 픽스쳐(3)를 직접 육안으로 확인할 수 없으며, 엑스레이(X-Ray) 사진에 의해 어떤 임플란트 픽스쳐 인지를 시각적으로 인지해야 했다. That is, since the
물론, 최초 임플란트를 시술받은 병원에서는 고객별 데이타가 기록되어 있으므로, 임플란트 픽스쳐의 스펙이 바로 확인이 가능하지만, 새로 옮긴 치과병원에서 임플란트 픽스쳐의 스펙을 정확하게 인지하기 어려워 치과시술중 임플란트 픽스쳐의 분리 또는 추가 시술과정에 어려움이 많았다. Of course, in the hospital where the initial implant was performed, since the data for each customer is recorded, the specification of the implant fixture can be confirmed immediately, but it is difficult to accurately recognize the specification of the implant fixture in the newly transferred dental hospital. The additional procedure was difficult.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 엑스레이(X-Ray)장치로 촬영된 임플란트 픽스쳐의 촬영이미지를 데이타베이스에 등록된 실제 임플란트 픽스쳐와 인공지능을 이용하여 비교 검색하고, 그 검색결과를 통해 식재된 임플란트 픽스쳐의 스펙(제조사, 길이, 특징 등)과 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버를 특정하는 해법을 제공하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션을 제안함에 그 목적이 있다. Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been proposed in order to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide an implant fixture, an implant fixture, an X- An object of the present invention is to propose an automatic fixture and driver solution for an implant fixture which provides a solution for specifying a driver for separating the specification (manufacturer, length, characteristic, etc.) of the implanted implant fixture through the search result and the implant fixture.
본 발명에 의한 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션은 식재된 임플란트 픽스쳐를 촬영한 임플란트 픽스쳐 엑스레이(X-Ray) 이미지를 추출하는 이미지 확보수단과; 상기 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 서버에 전달하고, 서버와 인공지능 컴퓨터를 통해 확정된 검색결과에 따라 임플란트 픽스쳐의 스펙과 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버 스펙을 출력하는 솔루션 수단과; 상기 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지와 픽스쳐 데이타베이스 및 카탈로그 데이타베이스의 데이타를 인공지능 컴퓨터에 전달하고, 인공지능 컴퓨터의 분석 알고리즘에 의해 도출된 검색결과를 다시 솔루션 수단으로 전달하는 서버와; 상기 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 분석 알고리즘에 의해 유형별로 다단분류하여 픽스쳐 데이타베이스 및 카탈로그 데이타베이스의 데이타와 이미지 매칭(image matching)을 수행하는 인공지능 컴퓨터을 포함하여 구성되는 것을 그 기술적 특징으로 한다.The present invention provides an automatic fixture and driver solution for an implant fixture, comprising: an image securing means for extracting an implant fixture x-ray image of an implanted implant fixture; A solution means for delivering the implant fixture x-ray image to a server and outputting a driver specification for separating the implant fixture specification and the implant fixture according to the search result determined through the server and the artificial intelligence computer; A server for delivering the data of the implant fixture x-ray image and the fixture database and the catalog database to the artificial intelligence computer, and delivering the search results derived by the analysis algorithm of the artificial intelligence computer to the solution means again; And an artificial intelligence computer for performing multi-stage classification of the implant fixture x-ray image by an analysis algorithm by type and performing image matching with data of a fixture database and a catalog database.
또한, 이미지 매칭작업을 수행한 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 다시 머신러닝을 통해 학습하고, 픽스쳐 데이타 베이스를 구축하여 점차 향상되는 검색 솔루션을 창출해내는 것을 다른 기술적 특징으로 한다. Another technical feature is that the implant fixture x-ray image that has undergone image matching is learned again through machine learning, and a fixture database is constructed to create a gradually improved search solution.
본 발명에 의한 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션은 엑스레이(X-Ray)장치로 촬영된 임플란트 픽스쳐의 촬영이미지를 데이타베이스에 등록된 실제 임플란트 픽스쳐와 비교 검색하고, 그 검색결과를 통해 식재된 임플란트 픽스쳐의 스펙(제조사, 길이, 특징 등)과 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버를 특정하는 솔루션 수단을 제공하는 효과가 있다.The implant fixture automatic search and driver proposal solution according to the present invention compares a photographed image of an implant fixture photographed by an X-ray apparatus with an actual implant fixture registered in a database and searches the implanted implant There is an effect of providing a solution means for specifying a driver for separating the specification (manufacturer, length, feature, etc.) of the fixture from the implant fixture.
또한, 본 발명은 컴퓨터에 설치되는 프로그램 또는 스마트폰에 설치되는 어플리케이션을 통해 간단하게 구현되어, 치과의사가 시술과정에서 임플란트 픽스쳐를 용이하게 확인할 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention is easily implemented through a program installed in a computer or an application installed in a smart phone, so that a dentist can easily confirm an implant fixture during a procedure.
도 1은 종래 임플란트의 단면도,
도 2는 종래 임플란트의 분리 정면도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션의 구성도,
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션의 구성도,
도 5는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션의 진행과정을 나타내는 흐름도,
도 6 내지 도 12는 본 발명이 스마트폰 어플리케이션을 실행되는 과정을 개략적으로 나타낸 사용상태도,
도 13은 본 발명에서 제안되는 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버 스펙의 모식도,
도 14는 본 발명의 일 실시예로, 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지와, 솔루션 수단에서 특정된 임플란트 픽스쳐 이미지를 한 화면에서 표시하여 시각적으로 확인하는 것을 개략적으로 나타낸 화면.1 is a sectional view of a conventional implant,
2 is an exploded front view of a conventional implant,
FIG. 3 is a block diagram of an automatic implant fixture search and driver proposal solution according to an embodiment of the present invention,
FIG. 4 is a block diagram of an automatic implant fixture search and driver proposed solution according to another embodiment of the present invention;
5 is a flowchart showing the progress of the implant fixture automatic search and driver proposal solution,
6 to 12 are diagrams illustrating a usage state of the smartphone application according to an embodiment of the present invention.
13 is a schematic diagram of a driver specification for separating an implant fixture proposed in the present invention,
FIG. 14 is a view schematically showing an image of an implant fixture x-ray image and an implant fixture image specified by a solution means, displayed on one screen and visually confirmed, according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 통해 상세히 설명한다.Preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명에 의한 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션은 도 3 및 도 4에 나타난 바와 같이, 이미지 확보수단(10), 솔루션수단(100)(400), 서버(200)에 의해 구현된다. The implant fixture automatic search and driver proposal solution according to the present invention is implemented by the image securing means 10, the solution means 100 (400), and the
또한, 상기 서버(200)에는 인공지능 컴퓨터(500)가 연결되어, 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지에 대한 이미지 매칭작업을 수행하고, 데이타 저장부(510)에 매칭작업의 결과물을 저장하여 다시 머신러닝을 통해 학습하는 과정을 통해 점차 향상되는 검색 솔루션을 창출해 낼수 있다. In addition, an
상기 이미지 확보수단(10)은 식재된 임플란트 픽스쳐를 촬영한 임플란트 픽스쳐 엑스레이(X-Ray) 이미지를 추출하는 것을 의미한다. The image securing means 10 means to extract an implant fixture x-ray image of the implanted implant fixture.
즉, 상기 이미지 확보수단(10)은 엑스레이장치에서 촬영후 저장된 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 컴퓨터의 데이타 저장폴더에 전송하는 방식 또는 모니터에 출력되는 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 스마트폰 카메라를 통해 촬영하는 방식 중 어느 하나에 의해 구현되는 것이다. That is, the image securing means 10 may be any of a method of transferring the image of the implant fixture x-ray image stored in the x-ray apparatus to the data storage folder of the computer, or a method of photographing the implant fixture x- It is implemented by one.
물론, 외부의 카메라(도면미표시)를 통해 임플란트 픽스쳐 엑스레이(X-Ray) 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 컴퓨터의 저장폴더 또는 스마트폰으로 전송하여 이미지를 확보할 수도 있다. Of course, an image of an implant fixture X-ray may be taken through an external camera (not shown), and the captured image may be transferred to a storage folder of a computer or a smart phone to secure an image.
상기 솔루션 수단(100)(400)은 이미지 확보수단(10)을 통해 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 전달받아 서버(200)에 전달하고, 서버(200)에서 인공지능 컴퓨터(500)를 통해 동일·유사한 임플란트 픽스쳐 이미지를 검색한 결과를 다시 전달받아, 상기 검색결과에 따라 임플란트 픽스쳐의 스펙과, 상기 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버 스펙을 출력하게 된다. The solution means 100 and 400 receive the implant fixture x-ray image through the image securing means 10 and deliver the implant fixture x-ray image to the
이때, 상기 솔루션수단(100)(400) 또는 서버(200)에서는 이미지 프로세서(120)을 통해 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지에서 의해 노이즈를 제거하고, 임플란트의 외관을 선명하게 처리하는 이미지 프로세싱 과정을 더 진행할 수 있다. At this time, in the solution means 100 or 400, the
상기 솔루션 수단(100)(400)은 컴퓨터의 프로그램 또는 스마트폰의 어플리케이션 등 다양한 방식으로 구현될 수 있다.The solution means (100) and (400) may be implemented in various ways such as a program of a computer or an application of a smart phone.
또한, 상기 서버(200)는 인공지능 컴퓨터(500)에 의해 솔루션 수단(100)(400)을 통해 전달받은 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 픽스쳐 데이타베이스(310)와 카탈로그 데이타베이스(320)에 저장된 데이타와 비교하여 이미지 매칭(image matching)작업을 수행한 결과를 솔루션 수단(100)(400)으로 전달한다. The
상기 픽스쳐 데이타베이스(310)와 카탈로그 데이타베이스(320)에는 기 출시된 제조사별 임플란트 픽스쳐의 이미지와 특징이 탑재되며, 상기 픽스쳐 데이타베이스(310)와 카탈로그 데이타베이스(320)는 별도의 업데이트 서버(300)에 의해 실시간으로 데이타가 갱신 저장된다. The
이때, 상기 데이타베이스(310)(320)에 저장된 임플란트 픽스쳐의 특징은 상단부, 바디, 뿌리, 나사산 등의 유무와 외형을 포함하여 구분 정리되며, 그 외에 길이 및 폭에 대한 비율, 나사산의 갯수, 중앙을 기준으로 경사각도를 포함할 수 있다. At this time, the features of the implant fixtures stored in the
상기 임플란트 픽스쳐의 특징에 의한 분류는 후술하는 인공지능 컴퓨터(500)의 분석 알고리즘에 적용되며, 이하 구체적인 기술사항은 후술한다. The classification based on the characteristics of the implant fixture is applied to the analysis algorithm of the
한편, 본 발명의 일 실시예로, 상기 솔루션수단(100)(400)에서는 인공지능을 이용한 데이타베이스(310)(320)를 통해 가장 유사성이 높은 순서에 따라 상측에서 하측으로 임플란트 픽스쳐의 대표이미지를 순차적으로 배열하여 표시하는 유사성 리스트업 과정이 진행된다. Meanwhile, in one embodiment of the present invention, the solution means 100 and 400 use the
상기 솔루션수단(100)(400)에서는 복수개 배열된 임플란트 픽스쳐의 대표이미지를 선택하면, 선택된 임플란트 픽스쳐의 상세 스펙이 표시되며, 특정된 임플란트 픽스쳐를 식재하기 위해 필요한 드라이버의 스펙 및 미리 제공된 드라이버 툴의 해당 번호를 표시하게 된다. When the representative images of the plurality of implanted fixtures are selected in the solution means 100 and 400, detailed specifications of the selected implant fixtures are displayed, and the specification of the driver necessary for planting the specified implant fixtures, The corresponding number is displayed.
본 발명의 일 실시예로서, 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션이 컴퓨터의 프로그램(프로그램명 : 임플란트 마스터) 또는 스마트폰 어플리케이션(어플리케이션명 : 임플란트 마스터)에서 실행되는 과정은 도 5의 흐름도에 의해 진행되며, 실제 스마트폰에 직접 표출되는 화면을 도 6 내지 도 12에 나타내었다.As an embodiment of the present invention, a process in which the implant fixture automatic search and driver proposal solution is executed in a computer program (program name: implant master) or a smartphone application (application name: implant master) And a screen displayed directly on the actual smartphone is shown in Figs. 6 to 12. Fig.
먼저, 식재된 임플란트 픽스쳐를 촬영한 엑스레이(X-Ray) 사진을 촬영(S10)하면, 촬영된 데이터는 스마트폰으로 전송(저장)(S20)되고, 스마트폰에서 임플란트 마스터 프로그램이 실행(S30)되거나, 스마트폰에서 임플란트 마스터 어플리케이션이 실행(S31)되면, 프로그램상에서 사용자가 상악/하악을 선택(S40)하거나 또는 어플리케이션상에서 사용자가 상악/하악을 선택(S41)한다. First, the photographed data is transferred (stored) to the smart phone (S20), and the implant master program is executed (S30) in the smartphone, when the X-ray photograph of the implanted implant fixture is taken (S10) Or, when the implant master application is executed in the smartphone (S31), the user selects the maxilla / mandible on the program (S40) or the user selects the maxilla / mandible on the application (S41).
다음 단계로, 사용자가 뷰포트에 맞춰 가이드선을 움직여 프로그램 또는 어플리케이션에서 엑스레이 사진의 상악/하악을 구분 선택(S50)한 후, 선택된 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 이미지 프로세싱하여 선명한 임플란트 픽스쳐 이미지를 생성(S60)한다. In the next step, the user moves the guide line in accordance with the viewport to separately select the maxilla / mandible of the X-ray image in the program or the application (S50), and then implements the selected implant fixture x-ray image to generate a sharp implant fixture image (S60) do.
이때, 단순히 이미지만으로 비교하는 것보다는, 생성된 임플란트 픽스쳐 이미지의 특징을 미리 추출(S61)하는 과정이 부가되면 검색효율을 높일 수 있다. At this time, if the process of extracting the feature of the created implant fixture image in advance (S61) is added rather than simply comparing the image alone, the search efficiency can be increased.
다음 단계로, 생성된 임플란트 픽스쳐 이미지를 데이타베이스(310)(320)에 저장되어 있는 제조사별 임플란트 픽스쳐와 비교(S70)한다. In the next step, the generated implant fixture image is compared with the implant fixture for each manufacturer stored in the database 310 (320) (S70).
또한, 상기 데이타베이스(310)(320)에서도 미리 제조사별 임플란트 픽스쳐의 특징을 분류(S71)하고, 상기 분류된 데이타를 통해 검색효율을 높일 수 있다. In addition, the
마지막 단계로, 상기 비교결과에 따라 유사성이 높은 순서로 임플란트 픽스쳐를 리스트업(S80)하며, 상기 유사성 리스트에서 사용자가 선택한 임플란트 픽스쳐에 적합한 드라이버 스펙을 제안(S90)한다. In a final step, the implant fixtures are listed up in the order of high similarity according to the comparison result (S80), and a driver specification suitable for the user-selected implant fixture is proposed in the similarity list (S90).
이와 같은 과정을 통해 담당 치과의사는 시술중 컴퓨터 또는 자신의 스마트폰을 통해 기 식재된 임플란트 픽스쳐를 간단하게 확인하고, 적절한 드라이버를 용이하게 판단할 수 있다. Through this process, the dentist can easily check the implanted fixtures built through the computer or his smartphone during the procedure and easily judge the appropriate driver.
본 발명에서 제안되는 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버 스펙의 모식도를 도 13으로 나타내었다. 사용자는 위 드라이버 스펙의 모식도를 컴퓨터 또는 스마트폰을 통해 시각적으로 확인할 수 있으므로, 어떤 드라이버로 임플란트 픽스쳐를 분리할 수 있는지가 간단하게 체크된다. A schematic diagram of a driver specification for separating the implant fixture proposed in the present invention is shown in Fig. The user can visually confirm the schematic of the above driver specification through a computer or a smart phone, so that it is simply checked with which driver the implant fixture can be separated.
또한, 본 발명은 도 14에 나타난 바와 같이, 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지와, 솔루션 수단에서 특정된 임플란트 픽스쳐 이미지를 한 화면에서 표시하여 시각적으로 재확인할 수 있게 된다.Further, as shown in FIG. 14, the present invention can visually confirm the implant fixture x-ray image and the implant fixture image specified by the solution means on a single screen.
한편, 상기 인공지능 컴퓨터(500)에 의해 구현된 분석 알고리즘은 도 15에 나타난 바와 같이, 치과의사가 확보된 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지에서 임플란트 상단경계를 수동으로 지정(S100)하고, 임플란트 연결방식(External, Internal, Onebody, Unique) 을 수동으로 지정(S300)하면, 인공지능 컴퓨터(500)에서는 이후 자동으로 단계별 과정(S300 ~ S500)을 거쳐 검색결과인 유사성 리스트업(S600)을 출력하게 된다. 15, the analysis algorithm implemented by the
물론, 상기 (S100), (S200)에서 수동으로 지정한 임플란트 상단경계와 임플란트 연결방식 역시 인공지능에 의해 자동으로 구현이 가능하다. Of course, manually defined implant top boundaries and implant connection methods in steps (S100) and (S200) can also be automatically implemented by artificial intelligence.
예들 들어, 상기 분석 알고리즘에서는 임플란트 픽스쳐의 스펙을 1단계로 상단부와 바디와 뿌리 및 나사산으로 구분하고, 상기 1단계에 추가로 구비된 부가요소의 유무에 따라 2단계를 구분하며, 상기 1단계의 외형적 특징에 의해 3단계로 구분하는 단계별 분석방식에 의해 구현된다. For example, in the analysis algorithm, the specification of the implant fixture is divided into an upper part, a body, a root, and a thread in one step, and two stages are classified according to the presence or absence of an additional element provided in the step 1, It is implemented by a step-by-step analysis method that is divided into three stages according to external features.
이때, 상기 2단계의 부가요소란, 상단부의 Coronal 유무, 바디의 implant thread 유무, 뿌리의 구멍유무, 나사산 유무에 관한 것이다. At this time, the additional elements in the second step are about the coronal shape of the upper part, the presence of the implant thread of the body, the presence of the hole of the root, and the presence of the thread.
또한, 3단계의 외형적 특징이란, 상단부의 어깨선 형상[일자형(straght), 계단형(steped), 치마형(flared)](A1∼A3), 바디의 형상[일자형(straight), 고깔형(tapered), 총알형(bullet)](B1∼B3), 뿌리끝 구멍의 형상에 따라 [없다, 동그란구멍, 타원형 구멍, 우물형구멍](C1∼C4), 뿌리의 형상[삼각형, 일자형, 둥근사각형, 총알형, 첨형](D1∼D5), 나사산의 형상[V-shape, square-shape,역삼각형, 둥근형, 얇은 날개형](E1∼E5)로 등으로 구분될 수 있다.In addition, the external features of the three stages are the upper shoulder line (straght, stepped, flared) (A1 to A3), the shape of the body (straight, tapered, bullet] (B1 to B3), depending on the shape of the root hole [no, round hole, elliptical hole, well hole] (C1 to C4), shape of root [triangle, (V-shape, square-shape, inverted triangle, round shape, thin blade shape) (E1 to E5), and the like.
물론, 위 분류는 본 발명의 일 실시예이므로, 프로그램 또는 어플리케이션의 제작상황에 따라 임플란트의 유형분류는 달라질 수 있다. Of course, since the above classification is one embodiment of the present invention, the type classification of the implant can be changed according to the program or the production status of the application.
따라서, 인공지능 컴퓨터(500)에서는 분류된 유형에 적합한 것을 순차적으로 또는 동시에 골라내는 이미지 매칭작업을 진행하면서, 상기 1단계 내지 3단계에 모두 일치(and 조건 만족)하는 것을 검색결과인 유사성 리스트업을 출력하게 된다. Accordingly, in the
물론, 가장 많은 조건을 만족하는 것부터 순차적으로 출력하게 되는 것이므로, 보다 많은 단계로 세분화될 수도록 검색결과의 확률은 높아지게 된다. Of course, since the output is sequentially output from the one that satisfies the most conditions, the probability of the search result is increased so as to be subdivided into more steps.
또한, 상기 인공지능 컴퓨터(300)는 비교 검색시 특정된 임플란트 픽스쳐를 구분하기 위해 필요한 스펙을 인공지능을 이용하여 학습하여 구분의 정확도를 높이는 머신 러닝(machine learinig) 기법이 적용된다. In addition, the
또한, 상기 인공지능 컴퓨터(500)에서는 상기 이미지 확보수단(10)과 이미지 프로세서(120)(420)를 통해 확보한 임플란트 픽스쳐 이미지를 다시 데이타 저장부(510)에 추가로 저장하여 빅 데이타(Big data)로 구축함으로써, 빅 데이타를 통해 비교검색의 정확도를 높이도록 구현될 수 있다. In the
상기와 같은 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. will be.
1 : 치조골 2 : 잇몸
3 : 임플란트 픽스쳐 4 : 고정나사
5 : 임플란트 지대주 6 : 크라운
10 : 이미지확보수단
100,400 : 솔루션수단 110 : 저장폴더
120, 420 : 이미지 프로세서 130, 430 : 분석결과 리포트
140, 440 : 임플란트 픽스쳐 유사성 리스트업
150, 450 : 선택된 임플란트 픽스쳐 상세설명
160, 460 : 드라이버 스펙 제안
200 : 서버 210 : 이미지 매칭
300 : 업데이트 서버 310 : 픽스쳐 데이타베이스
320 : 카탈로그 데이타베이스
410 : 스마트폰 카메라
500 : 인공지능 컴퓨터 510 : 데이타 저장부
1: alveolar bone 2: gums
3: Implant fixture 4: Fixing screw
5: Implant abutment 6: Crown
10: image securing means
100, 400: solution means 110: storage folder
120, 420:
140, 440: Implant fixture similarity list-up
150, 450: Details of the selected implant fixture
160, 460: Driver Specification Suggestions
200: server 210: image matching
300: Update Server 310: Fixture Database
320: Catalog database
410: Smartphone camera
500: artificial intelligence computer 510: data storage unit
Claims (12)
상기 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 서버(200)에 전달하고, 서버(200)와 인공지능 컴퓨터(500)를 통해 확정된 검색결과에 따라 임플란트 픽스쳐의 스펙과 임플란트 픽스쳐를 분리하기 위한 드라이버 스펙을 출력하는 솔루션 수단(100)(400)과;
상기 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지와 픽스쳐 데이타베이스(310) 및 카탈로그 데이타베이스(320)의 데이타를 인공지능 컴퓨터(500)에 전달하고, 인공지능 컴퓨터(500)의 분석 알고리즘에 의해 도출된 검색결과를 다시 솔루션 수단(100)(400)으로 전달하는 서버(200)와;
상기 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 분석 알고리즘에 의해 유형별로 다단분류하여 픽스쳐 데이타베이스(310) 및 카탈로그 데이타베이스(320)의 데이타와 이미지 매칭(image matching)을 수행하는 인공지능 컴퓨터(500);
을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
An image securing means (10) for extracting an implant fixture X-ray image of the implanted implant fixture;
A solution that transfers the implant fixture x-ray image to the server 200 and outputs a driver specification for separating the implant fixture specification and the implant fixture according to the search result determined through the server 200 and the artificial intelligence computer 500 Means (100) (400);
The implant fixture x-ray image and the data of the fixture database 310 and the catalog database 320 are transmitted to the artificial intelligence computer 500 and the search results derived by the analysis algorithm of the artificial intelligence computer 500 are transmitted to the solution Means (100) (400);
An artificial intelligence computer 500 for performing multi-stage classification of the implant fixture x-ray images by an analysis algorithm by type and performing image matching with data of the fixture database 310 and the catalog database 320;
And an implant fixture automatic search and driver proposed solution.
상기 이미지 확보수단(10)은 엑스레이(X-Ray) 장치에서 촬영후 저장된 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 컴퓨터의 데이타 저장폴더에 전송하는 방식 또는 모니터에 출력되는 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지를 스마트폰 카메라를 통해 촬영하는 방식 중 어느 하나에 의해 구현되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
The image securing means 10 is a means for acquiring the implant fixture x-ray image stored in the X-ray apparatus and transferring the stored implant fixture x-ray image to the data storage folder of the computer, or a method of photographing the implant fixture x- Wherein the implant fixture is an implant fixture.
상기 솔루션 수단(100)(400)은 컴퓨터에서 실행되는 프로그램 또는 스마트폰에서 실행되는 어플리케이션 중 어느 하나 이상에 의해 구현되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
The solution means (100) (400) is implemented by at least one of a program executed in a computer or an application executed in a smart phone.
상기 픽스쳐 데이타베이스(310)와 카탈로그 데이타베이스(320)에는 기 출시된 제조사별 임플란트 픽스쳐의 이미지와 특징이 탑재되되,
상기 픽스쳐 데이타베이스(310)와 카탈로그 데이타베이스(320)는 별도의 업데이트 서버(300)에 의해 실시간으로 데이타가 갱신 저장되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
The fixture database 310 and the catalog database 320 are loaded with images and features of the manufacturer-specific implant fixtures,
Wherein the fixture database (310) and the catalog database (320) are updated and stored in real time by a separate update server (300).
상기 솔루션수단(100)(400) 또는 서버(200)에서는 이미지 프로세서(120)(420)를 통해 임플란트 픽스쳐 엑스레이 이미지에서 의해 노이즈를 제거하고, 임플란트의 외관을 선명하게 처리하는 이미지 프로세싱 과정을 더 진행하는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
The solution means 100 or 400 removes noise from the implant fixture x-ray image through the image processor 120 or 420 and further performs an image processing process for processing the appearance of the implant clearly And the implant fixture automatic search and driver proposed solution.
상기 데이타베이스(310)(320)에는 임플란트 픽스쳐의 상단부와 바디와 뿌리 및 나사산의 외형적 특징을 포함하는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1 or 4,
Wherein the databases 310 and 320 include top features of the implant fixture and external features of the body, roots, and threads of the implant fixture.
상기 솔루션수단(100)(400)에서는 데이타베이스(310)(320)를 통해 가장 유사성이 높은 순서에 따라 상측에서 하측으로 임플란트 픽스쳐의 대표이미지를 순차적으로 배열하여 표시하는 유사성 리스트업(list-up) 과정이 진행되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
In the solution means 100 and 400, a similarity list-up process is performed in which the representative images of the implant fixtures are arranged in order from the upper side to the lower side in order of highest similarity through the databases 310 and 320 ) Implantation fixture automatic search and driver proposal solution.
상기 솔루션수단(100)(400)에서는 복수개 배열된 임플란트 픽스쳐의 대표이미지를 선택하면, 선택된 임플란트 픽스쳐의 상세 스펙이 표시되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
8. The method of claim 7,
Wherein the solution means (100) (400) displays a detailed specification of the selected implant fixture when a representative image of a plurality of arranged implant fixtures is selected.
상기 솔루션수단(100)(400)은 특정된 임플란트 픽스쳐를 식재하기 위해 필요한 드라이버의 스펙 및 미리 제공된 드라이버툴의 해당 번호를 표시하는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
Wherein the solution means (100) and (400) displays a specification of a driver necessary for planting a specified implant fixture and a corresponding number of a driver tool provided in advance.
상기 인공지능 컴퓨터(500)에 의해 구현된 분석 알고리즘은 임플란트 픽스쳐의 스펙을 1단계로 상단부와 바디와 뿌리 및 나사산으로 구분하고, 상기 1단계에 추가로 구비된 부가요소의 유무에 따라 2단계를 구분하며, 상기 1단계의 외형적 특징에 의해 3단계로 구분하는 단계별 분석방식에 의해 구현되되,
상기 1단계 내지 3단계에 모두 일치하는 것을 검색결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
The analysis algorithm implemented by the artificial intelligence computer 500 divides the specification of the implant fixture into a first stage, an upper stage, a body, a root, and a thread, and according to the presence or absence of the additional element, And is implemented by a step-by-step analysis method that is divided into three stages according to the external features of the first step,
And outputs the results matching the steps 1 to 3 as a search result.
상기 인공지능 컴퓨터(500)는 비교 검색시 특정된 임플란트 픽스쳐를 구분하기 위해 필요한 스펙을 인공지능을 이용하여 학습하여 구분의 정확도를 높이는 머신 러닝(machine learinig) 기법이 적용되는 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
11. The method of claim 10,
Wherein the artificial intelligence computer (500) employs a machine learning technique for enhancing the accuracy of classification by learning the specifications necessary for distinguishing the implant fixtures specified in the comparison search using artificial intelligence Automatic discovery and driver suggestion solutions.
상기 인공지능 컴퓨터(500)에서는 상기 이미지 확보수단(10)과 이미지 프로세서(120)(420)를 통해 확보한 임플란트 픽스쳐 이미지를 다시 데이타 저장부(510)에 추가로 저장하여 빅 데이타(Big data)로 구축함으로써, 빅 데이타를 통해 비교검색의 정확도를 높이도록 구현된 것을 특징으로 하는 임플란트 픽스쳐 자동 검색 및 드라이버 제안 솔루션.
The method according to claim 1,
The artificial intelligence computer 500 further stores the implant fixture image secured through the image securing means 10 and the image processors 120 and 420 in the data storage unit 510 to generate a big data, And the accuracy of the comparison search is increased through the use of big data.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170033532A KR102026707B1 (en) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | Solution for implant fixture auto serching and compatible driver guide with smart phone |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170033532A KR102026707B1 (en) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | Solution for implant fixture auto serching and compatible driver guide with smart phone |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20180106007A true KR20180106007A (en) | 2018-10-01 |
KR102026707B1 KR102026707B1 (en) | 2019-09-30 |
Family
ID=63877635
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020170033532A KR102026707B1 (en) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | Solution for implant fixture auto serching and compatible driver guide with smart phone |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102026707B1 (en) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200107150A (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-16 | 고려대학교 산학협력단 | System for automated implant identification and System for automated peripheral bone loss measurement |
WO2020184876A1 (en) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 오스템임플란트 주식회사 | Method for establishing implant surgery plan by using artificial intelligence and medical image processing device therefor |
WO2020197130A3 (en) * | 2019-03-28 | 2021-03-04 | 경상대학교산학협력단 | Device and application for integrated management of artificial joints |
KR20210025411A (en) * | 2019-08-27 | 2021-03-09 | 주성훈 | Method for saving implant information component based block chain |
KR20220022400A (en) * | 2020-08-18 | 2022-02-25 | (주)헤리바이오 | System for performing automatic identification and retrieval for implants |
KR102472600B1 (en) * | 2021-12-20 | 2022-11-29 | 우주엽 | Apparatus and method for recognizing implant fixtures |
WO2023282454A1 (en) * | 2021-07-06 | 2023-01-12 | (주)헤리바이오 | Implant class classification method for ai learning |
WO2024136243A1 (en) * | 2022-12-21 | 2024-06-27 | 연세대학교 산학협력단 | Device and method for determining prosthetic options for implant by using machine learning model |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20240099685A (en) * | 2022-12-22 | 2024-07-01 | 오스템임플란트 주식회사 | Method for identifying implant contained in patient's oral cavity using deep learning and system thereof |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120060320A (en) * | 2010-12-02 | 2012-06-12 | 현대자동차주식회사 | System for detecting pin hole of fuel cell stack parts |
KR20160009163A (en) * | 2014-07-15 | 2016-01-26 | 오스템임플란트 주식회사 | Implant product choosing system and method |
WO2016092394A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for translation of medical imaging using machine learning |
KR20160123485A (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-26 | 이석준 | Method and system for constructing database based on image, method and system for searching interested product and part using the same |
-
2017
- 2017-03-17 KR KR1020170033532A patent/KR102026707B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120060320A (en) * | 2010-12-02 | 2012-06-12 | 현대자동차주식회사 | System for detecting pin hole of fuel cell stack parts |
KR20160009163A (en) * | 2014-07-15 | 2016-01-26 | 오스템임플란트 주식회사 | Implant product choosing system and method |
WO2016092394A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for translation of medical imaging using machine learning |
KR20160123485A (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-26 | 이석준 | Method and system for constructing database based on image, method and system for searching interested product and part using the same |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200107150A (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-16 | 고려대학교 산학협력단 | System for automated implant identification and System for automated peripheral bone loss measurement |
WO2020184876A1 (en) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 오스템임플란트 주식회사 | Method for establishing implant surgery plan by using artificial intelligence and medical image processing device therefor |
KR20200116184A (en) | 2019-03-12 | 2020-10-12 | 오스템임플란트 주식회사 | Method for planning implant surgery using artificial intelligence and medical image processing device for the same |
WO2020197130A3 (en) * | 2019-03-28 | 2021-03-04 | 경상대학교산학협력단 | Device and application for integrated management of artificial joints |
KR20210025411A (en) * | 2019-08-27 | 2021-03-09 | 주성훈 | Method for saving implant information component based block chain |
KR20220022400A (en) * | 2020-08-18 | 2022-02-25 | (주)헤리바이오 | System for performing automatic identification and retrieval for implants |
WO2023282454A1 (en) * | 2021-07-06 | 2023-01-12 | (주)헤리바이오 | Implant class classification method for ai learning |
KR20230007661A (en) * | 2021-07-06 | 2023-01-13 | (주)헤리바이오 | Method of classifying implant classes for AI learning |
KR102472600B1 (en) * | 2021-12-20 | 2022-11-29 | 우주엽 | Apparatus and method for recognizing implant fixtures |
WO2024136243A1 (en) * | 2022-12-21 | 2024-06-27 | 연세대학교 산학협력단 | Device and method for determining prosthetic options for implant by using machine learning model |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102026707B1 (en) | 2019-09-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR20180106007A (en) | Solution for implant fixture auto serching and compatible driver guide | |
JP6391620B2 (en) | Providing surgical guide information using surgical guides for dental implants | |
US11534275B2 (en) | Method for constructing a restoration | |
KR101726706B1 (en) | method for manufacturing crown of dental implant using digital library | |
CN107106117B (en) | Method and device for segmenting and reconstructing teeth and alveolar bones | |
US10959816B2 (en) | Patient-specific dental prosthesis and gingival contouring developed by predictive modeling | |
US20170027671A1 (en) | Apparatus and method for creating and managing teeth model | |
EP4066779A2 (en) | Method for matching structure data and system for matching structure data using same | |
JP2019531173A (en) | Mobile implant diagnostic system | |
US11737858B2 (en) | Healing abutment system for configuring crown abutments at an implant site | |
CN114096209B (en) | Dental implant operation planning method by automatic implantation of dental implant structure, method of providing user interface therefor, and dental image processing apparatus thereof | |
US11553985B2 (en) | Drill guide assembly | |
CN112515787A (en) | Three-dimensional dental data analysis method | |
KR102473139B1 (en) | System for recognizing implant based on artificial intelligence and method thereof | |
US20200405459A1 (en) | Method of producing adaptive element for dental implantation | |
EP3047817B1 (en) | Missing tooth form determination computer implemented method and corresponding program and computer readable data | |
KR102286354B1 (en) | Dental implant component recognition system and method | |
US20140212843A1 (en) | Custom Dental Implant Fixture | |
JP2022520197A (en) | Methods and equipment for training automatic tooth charting systems | |
KR102292876B1 (en) | Method for planning fixture placement by automatic determining dental formula and a dental image processing device for the same | |
KR20200005847A (en) | Apparatus And Method For Determining Space-Saving Procedure During Tooth Setup Process | |
KR102363904B1 (en) | Method for providing dental abutment | |
FI129361B (en) | Determination of at least one suitable removable orthodontic appliance | |
US20160213453A1 (en) | Method for producing a dental prosthesis | |
US20150327960A1 (en) | Dental implant reporting tool |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
AMND | Amendment | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) |