KR20220115661A

KR20220115661A - 디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR20220115661A
Application number: KR1020210017534A
Authority: KR
Inventors: 김영석; 유영주
Original assignee: 오스템임플란트 주식회사
Priority date: 2021-02-08
Filing date: 2021-02-08
Publication date: 2022-08-18
Also published as: KR102474299B1

Abstract

디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치가 개시된다. 디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치에 따르면, 인상체 데이터와 인상모형 데이터를 이용하여 1차적으로 환자에 맞는 아치 형성을 생성할 수 있으며, 아치라인 생성을 위한 기준점인 랜드마크를 이용하여 이상적인(Ideal) 아치 라인을 생성할 수 있다.

Description

디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치 {Method for fabricating digital denture and apparatus thereof}

본 발명은 소프트웨어를 이용한 영상 데이터 가공 및 시뮬레이션 기술에 관한 것으로, 보다 세부적으로는 소프트웨어를 이용한 트레이 제조 및 데이터 이전 기술에 관한 것이다.

소프트웨어를 이용하여 디지털 의치(Denture)를 제조하고자 할 때, 인상 획득 후 모형을 제조하여 이를 스캔 하는 방식과 인상체를 그대로 스캔 하는 방식 등을 사용할 수 있다. 일반적으로 왁스림(Wax rim)을 이용한 모형 스캔 데이터를 불러온 뒤, 사용자가 해부학적 구조물을 고려하여 레퍼런스 포인트(Reference point)를 직접 선택하면 소프트웨어가 이를 선으로 연결하고 연결된 선에 맞게 치아 배열을 한다.

일 실시 예에 따라, 디지털 의치 제조 시 환자에 맞는 이상적인 아치 라인을 자동으로 생성하고 아치 라인을 따라 의치를 배열할 수 있는 디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치를 제안한다.

일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 방법은, 환자의 인상모형 데이터를 획득하는 단계와, 상기 획득된 인상모형 데이터를 학습 데이터(상기 학습 데이터는 인공지능에 기반한 학습을 수행함으로써 생성됨)를 기초로 분석하여 랜드마크가 예상되는 영역을 추출하는 단계와, 상기 추출된 랜드마크 예상영역 내에서 곡률이 가장 큰 점을 아치 라인 생성을 위한 랜드마크로 검출하는 단계를 포함한다.

일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 방법은, 환자의 인상모형 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성하는 단계와, 상기 인상모형 데이터에서 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 검출하는 단계와, 상기 생성된 아치 형상이 상기 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하여 아치 라인을 생성하는 단계와, 상기 생성된 아치 라인을 따라 의치를 배열하는 단계를 포함한다.

상기 아치 형상을 생성하는 단계는, 환자의 인상체 데이터를 획득하는 단계와, 획득된 인상체 데이터로부터 대응하는 인상모형 데이터를 획득하는 단계와, 획득된 인상모형 데이터의 가장 돌출된 부위를 연결하여 아치 형상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 랜드마크를 검출하는 단계에서, 기계학습 기반 인공지능을 이용하여 랜드마크를 검출할 수 있다. 상기 랜드마크를 검출하는 단계는, 인상모형 데이터에서 객체인식을 통해 객체들을 인식하는 단계와, 인식된 객체들 중에서 미리 학습된 데이터를 이용하여 랜드마크가 예상되는 영역을 추출하는 단계와, 추출된 랜드마크 예상영역 내에서 곡률이 가장 큰 점을 랜드마크로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 랜드마크를 검출하는 단계에서, 상악의 중절치 위치 결정을 위한 제1-1 포인트와, 상악의 견치 위치 결정을 위한 제2-1 포인트 및 상악의 최후방 구치 위치 결정을 위한 제3-1 포인트를 랜드마크로 검출할 수 있다. 제1-1 포인트는 Central Ridge Point(CRP)일 수 있고, 제2-1 포인트는 양측 Canine prominence(CPR, CPL)일 수 있으며, 제3-1 포인트는 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL) 및 양측 Hamular Notch(HNR, HNL) 중 적어도 하나일 수 있다.

상기 랜드마크를 검출하는 단계에서, 하악의 중절치 위치 결정을 위한 제1-2 포인트와, 하악의 최후방 구치 위치 결정을 위한 제3-2 포인트를 랜드마크로 검출할 수 있다. 제1-2 포인트는 Central Ridge Point(CRP)일 수 있고, 제3-2 포인트는 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)일 수 있다.

상기 랜드마크를 검출하는 단계에서, 하악의 견치 위치 결정을 위한 제2-2 포인트를 랜드마크로 추가로 검출할 수 있고, 제2-2 포인트는 양측 Canine prominence(CPR, CPL)일 수 있다.

상기 의치를 배열하는 단계에서, 상악의 양측 Canine prominence(CPR, CPL)에서 상악의 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL)까지의 치조정선을 기준으로 소정 범위 이내에 각 구치의 Fossa가 위치하도록 상악의 구치부를 배열할 수 있다.

상기 디지털 의치 디자인 방법은, 상악의 치아 배열을 위한 Incisive Papilla를 랜드마크로 검출하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 의치를 배열하는 단계에서, 상악의 중절치 순면이 Incisive Papilla에서 전방으로 미리 설정된 거리에 위치하도록 중절치를 배열할 수 있다.

상기 의치를 배열하는 단계에서, 하악의 경우, 최후방 구치가 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)을 넘어서지 않도록 최후방 구치를 배열하고, 양측 Canine prominence(CPR, CPL)에서 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)까지의 치조정선을 기준으로 소정 범위 이내에 각 구치의 Fossa가 위치하도록 하악의 구치부를 배열할 수 있다.

상기 디지털 의치 디자인 방법은, 하악의 치아 배열을 위한 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)을 랜드마크로 검출하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 의치를 배열하는 단계에서, 각 구치의 설측 교두가 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)과 양측 Canine prominence(CPR, CPL)를 연결하는 파운드 라인(Pound’s Line)을 넘어서지 않도록 하악의 구치부를 배열할 수 있다.

상기 디지털 의치 디자인 방법은, 하악의 치아 배열을 위한 양측 Retromolar Pad 2/3 지점을 랜드마크로 검출하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 의치를 배열하는 단계에서, 하악의 최후방 구치 교합면이 치조정에서 Retromolar Pad 2/3 지점보다 높게 올라오지 않도록 최후방 구치를 배열할 수 있다.

상기 의치를 배열하는 단계에서, 상악의 치아 크기에 비례하여 하악의 치아를 배열하거나, 하악의 치아 크기에 비례하여 상악의 치아를 배열할 수 있다.

상기 디지털 의치 디자인 방법은, 생성된 아치 라인을 사용자 조작에 의해 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 수정하는 단계에서, 생성된 아치 라인에서 사용자가 수정을 원하는 지점을 선택하여 이동하는 동작에 의해 아치 라인을 수정하여 표시할 수 있다.

상기 디지털 의치 디자인 방법은, 상악 및 하악의 교합관계를 이용하여 상악에 하악의 협설측 예상 라인을 표시하거나 하악에 상악의 협설측 예상 라인을 표시함에 따라, 사용자의 아치 라인 수정을 가이드 하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 디지털 의치 디자인 방법은, 상악 및 하악 중 어느 하나의 아치 라인 수정 시 대응되는 반대 악의 아치 라인을 자동으로 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

다른 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 장치는, 환자의 인상모형 데이터를 획득하는 데이터 획득부와, 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 인상모형 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성하고, 상기 인상모형 데이터에서 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 검출하고, 상기 생성된 아치 형상이 상기 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하는 아치 라인을 생성한 후 생성된 아치 라인을 따라 의치를 배열하는 제어부와, 치아 배열을 포함한 정보를 출력하는 출력부를 포함한다.

기존에는 이상적인 아치 라인을 사용자가 수동으로 그려야 하거나, 의치 배열을 위해 필요한 기준선을 사용자가 수동으로 그린 후 의치를 제작하기 때문에 사용의 불편함이 많았다. 그러나 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치에 따르면, 아치 라인 생성 과정, 의치 배열 과정을 소프트웨어를 이용하여 자동으로 수행함에 따라 사용의 편의성을 크게 도모할 수 있다.

나아가, 인상체 데이터와 인상모형 데이터를 이용하여 1차적으로 환자에 맞는 아치 형성을 생성할 수 있으며, 아치라인 생성을 위한 기준점인 랜드마크를 이용하여 이상적인(Ideal) 아치 라인을 생성할 수 있다. 이때, 이상적인 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 최소화함에 따라 작업의 효율성을 높일 수 있다.

일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 방법 및 그 장치에 따르면, 인공지능을 이용하여 랜드마크를 검출함에 따라, 이상적인 아치 라인을 생성할 수 있고, 학습이 진행될 수록 그 정확도를 더욱 더 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 장치의 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 방법의 흐름을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의치 배열을 위한 상악 아치 라인 생성 과정을 도식화한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의치 배열을 위한 하악 아치 라인 생성 과정을 도식화한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상악의 인상 모형 데이터에서 아치 형상을 생성하는 예를 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상악의 아치 라인 생성용 랜드마크를 검출하고 검출된 아치 라인 생성용 랜드마크를 연결하여 아치 라인을 생성하는 예를 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상악에서 추가로 검출 가능한 랜드마크를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 하악의 인상 모형 데이터에서 아치 형상을 생성하는 예를 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 하악의 아치 라인 생성용 랜드마크를 검출하는 예를 도시한 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 하악에서 추가로 검출 가능한 랜드마크를 도시한 도면,
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 아치 라인 수정을 위한 흐름을 도식화한 도면,
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아치 라인 수정 방법의 예를 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.

이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.

그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 장치(1)는 실제 치과에서 치아 교정, 보철, 의치 등을 수행하기 위해 환자의 임상 데이터를 획득하고 소프트웨어에 의한 제어를 통해 임상 데이터를 이용한 진단 및 분석을 거쳐 시뮬레이션을 수행하여 치료 계획을 수립한다. 본 발명은 의치(Denture) 제작 시 환자에 적합한 아치 라인을 생성하고 아치 라인을 따라 치아를 배열하는 기술에 대한 것이다. 특히, 총 의치(Complete Denture) 제작 시 적용될 수 있다.

디지털 의치 디자인 장치(1)는 영상 처리 프로그램을 실행하는 전자장치이다. 전자장치는 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿(Tablet) PC, 스마트폰, 휴대폰, PMP(Personal Media Player), PDA(Personal Digital Assistants) 등이 있다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 장치(1)는 데이터 획득부(10), 저장부(12), 제어부(14), 입력부(16) 및 출력부(18)를 포함한다.

데이터 획득부(10)는 환자의 손상된 치아를 포함하는 치아들로부터 치과 영상 데이터를 획득한다. 치과 영상 데이터는 예를 들어 환자의 CT 데이터, 구강 스캔 데이터가 있다.

구강 스캔 데이터는 손상된 치아를 포함한 실제 치아들의 정보를 가진 데이터로서, 3차원 정보일 수 있다. 구강 스캔 데이터는 환자의 구강을 본떠 생성한 석고 모형을 3차원 스캐너(3D Scanner)로 스캐닝 하여 획득될 수 있다. 다른 예로서, 구강 내 3차원 스캐너(3D Intra-oral scanner)를 이용하여 환자의 구강 내부를 스캐닝 하여 획득될 수 있다. 획득된 구강 스캔 데이터는 저장부(12)에 저장될 수 있다. 구강 스캔 데이터는 인상체 데이터와 인상 모형 데이터를 포함할 수 있다.

CT 데이터는 CT(Computed Tomography, 컴퓨터 단층 촬영)를 사용하여 환자의 두부 단층 이미지들을 생성하고, 각각의 단층 이미지에서 치아 부분의 경계를 분할(Segmentation)한 후 하나로 취합함에 따라 획득될 수 있다. 이러한 구강 스캔 데이터와 CT 데이터는 환자가 입을 벌린 상태에서 상악 무치악을 촬영하여 얻은 영상, 입을 벌린 상태에서 하악 무치악을 촬영하여 얻은 영상, 중심위 상태에서 국소부위를 촬영하여 얻은 영상, 구강 방사선 사진 등을 포함한다. 획득된 CT 데이터는 저장부(12)에 저장될 수 있다.

저장부(12)에는 디지털 의치 디자인 장치(1)의 동작 수행을 위해 필요한 정보와 동작 수행에 따라 생성되는 정보 등의 각종 데이터가 저장된다. 일 실시 예에 따른 저장부(12)에는 개별 환자의 구강 스캔 데이터와 CT 데이터가 저장되고, 전체 구강 스캔 데이터들 및 CT 데이터들 중에서 특정 환자의 구강 스캔 데이터 및 CT 데이터를 사용자 요청에 따라 제어부(14)에 제공할 수 있다. 이때, 저장부(12)에는 개별 환자의 상악 및 하악의 영상이 저장되어 있고, 특정 환자의 구강 스캔 데이터 및 CT 데이터에 매칭되는 상악 및 하악의 영상을 사용자 요청에 따라 제어부(14)에 제공할 수 있다.

제어부(14)는 컴퓨터 프로그램에 의한 제어를 통하여 치료를 위한 계획을 수립하면서 각 기능 부를 제어한다. 제어부(14)는 출력부(18)를 통해 화면에 보이는 화면정보를 관리하고, 소프트웨어에 의한 제어를 통해 치과 영상을 이용한 진단 및 분석을 거쳐 시뮬레이션을 수행하여 치료 계획을 수립한다. 치과 영상은 치료 계획 수립을 위해 생성된 환자의 2차원, 3차원 등의 다차원 영상을 의미한다. 치료 계획에는 X-ray, CT, MRI, 파노라믹 영상, 구강 스캔 영상, 재구성을 통해 생성된 영상, 복수의 영상을 정합한 영상 등 다양한 종류의 영상이 활용될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제어부(14)는 인상체 데이터와 인상모형 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성하고, 랜드마크(Landmark)를 이용하여 의치 배열에 필요한 아치 라인을 자동으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(10)를 통해 획득된 인상모형 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성하고, 인상모형 데이터에서 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 검출한다. 이어서, 생성된 아치 형상이 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하는 아치 라인을 생성한 후, 생성된 아치 라인을 따라 인상모형 데이터 상에 의치를 배열한다.

전술한 방식은, 인상체 데이터와 인상모형 데이터를 이용하여 1차적으로 환자에 맞는 아치 형성을 생성한 후, 아치라인 생성을 위한 기준점인 랜드마크를 이용하여 이상적인(Ideal) 아치 라인을 생성하는 방식이다.

입력부(16)는 사용자 인터페이스를 통해 사용자 조작신호를 입력 받는다. 예를 들어, 입력부(16)는 출력부(18)를 통해 화면에 가상의 그래픽 객체로 표시되는 치과 영상에서 마우스 클릭 등의 사용자 조작신호를 입력 받는다.

출력부(18)는 랜드마크, 아치 라인, 치아 배열 등을 치과 영상 상에 표시하고, 제어부(14)를 통한 시뮬레이션 과정을 화면에 표시한다. 나아가, 제어부(14)를 통해 디자인된 치아 배열을 3차원 프린터를 통해 출력할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 의치 디자인 방법의 흐름을 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 소프트웨어는 환자의 인상 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성한다(S210). 인상 데이터를 획득하는 방법은 구강 스캐너를 이용하여 환자의 구강을 스캔하는 방법, 기성 트레이에 인상재를 주입하여 환자의 인상을 획득한 후 인상체를 그대로 스캔 하는 방법, 기성 트레이에 인상재를 주입하여 환자의 인상을 획득한 후 인상모형을 제조하고 인상모형을 스캔 하는 방법 등이 있다. 본 발명은 인상체 데이터(음형)를 획득한 후, 획득된 인상체 데이터(음형)의 형상에 대응되는 3D 인상모형 데이터(양형)를 획득하는 방법을 사용할 수 있다. 이 경우, 3D 인상모형 데이터의 가장 돌출된 부위를 연결한 아치 형상을 생성할 수 있다.

이어서, 소프트웨어는 인상모형 데이터에서 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 검출한다(S220). 상악의 아치 라인 생성용 랜드마크는 Central Ridge Point(CRP), Canine prominence Right(CPR), Canine prominence Left (CPL), Maxillary Tuberosity Right(MTR), Maxillary Tuberosity Left(MTL) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 하악의 아치 라인 생성용 랜드마크는 Central Ridge Point(CRP), Retromolar Pad Mesial Right(RPMR), Retromolar Pad Mesial Left(RPML) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가로 Canine prominence Right(CPR), Canine prominence Left (CPL)를 더 포함할 수 있다. 소프트웨어는 검출된 랜드마크를 화면에 표시할 수 있다. 이때, 랜드마크의 종류 별로 식별 가능한 시각정보로 구분하여 화면에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따른 소프트웨어는 기계학습 기반 인공지능을 이용하여 랜드마크를 검출할 수 있다. 이하, 인공지능을 이용한 랜드마크 검출 예를 설명한다.

우선, 소프트웨어는 인공지능에 기반한 학습을 수행하여 학습 데이터를 생성하거나, 생성된 학습데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 셋(Training Data Set)을 생성하고 생성된 학습 데이터 셋에 기계학습(Machine learning)을 적용하여 정확도를 높임에 따라 임의의 데이터가 들어올 때 최적의 학습 데이터를 제공할 수 있도록 훈련한다. 기계학습 방식은 인공지능의 한 분야로, 음성과 영상 등에서 사용되고 있으며, 특히 이미지 분류 및 대조, 비교 분석 등에 많이 사용되고 있다. 대상 데이터가 이미지일 경우 처리 방식은 이미지 라이브러리 등을 확보하고 이를 카테고리화 한 후 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)과 같은 인공신경망으로 특징을 추출하고 이를 학습시킴으로써 정확도를 높여가는 방식을 사용한다.

이어서, 현재 입력으로 들어온 환자의 인상모형 데이터를 학습 데이터를 기초로 분석하여 랜드마크가 예상되는 영역을 추출할 수 있다. 예시로서, 획득된 인상모형 데이터의 교합연(Occlusion rim) 및 모델을 분석한다. 이어서, 교합연 및 모델 분석이 이루어진 인상모형 데이터를 학습 데이터와 비교하여 랜드마크(예를 들어, 상악의 Maxillary Tuberosity Right(MTR), Maxillary Tuberosity Left(MTL), 하악의 Retromolar Pad Mesial Right(RPMR), Retromolar Pad Mesial Left(RPML))가 예상되는 영역을 추출한다. 인상모형 데이터의 교합연 및 모델 분석을 통해 특징 및 배열상태가 가장 유사한 학습 데이터를 검색할 수 있다.

이어서, 추출된 랜드마크 예상영역 내에서 곡률이 가장 큰 점을 랜드마크로 설정한다. 예시로서, 치아 위치(치아가 있었거나 있어야 하는 위치)로 예상되는 영역의 최전방 또는 최후방에 위치하는 점, 또는 가장 융기된 점, 움푹 파인 점 등이 곡률이 가장 큰 점에 해당한다.

한편, 소프트웨어는 단계 S210을 통해 생성된 아치 형상이 단계 S220를 통해 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하는 아치 라인을 생성한다(S230). 나아가, 소프트웨어는 사용자 조작에 의해 아치 라인을 수정할 수 있다(S240).

이어서, 소프트웨어는 생성 또는 수정된 아치 라인을 따라 의치를 인상모형 데이터 상에서 배열한다(S250). 치아 배열 단계(S250)에서, 상악의 치아 크기에 비례하여 하악의 치아를 배열하거나, 하악의 치아 크기에 비례하여 상악의 치아를 배열할 수 있다. 본 발명에서 가상의 치아, 의치, 인공치, 디지털 치아는 모두 동일한 의미로 사용된다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의치 배열을 위한 상악 아치 라인 생성 과정을 도식화한 도면이다.

도 3을 참조하면, 의치 배열을 위한 상악 아치라인 생성 과정은 ①인상체 데이터 획득 단계, ②아치 라인 생성용 랜드마크 검출 단계, ③아치 라인 생성 단계, ④가상 치아 배열 단계로 구성될 수 있다.

소프트웨어는 ①인상체 데이터 획득 단계에서, 인상체 데이터(음형)와 대응하는 3D 인상모형 데이터(양형)를 획득한다. 이때, 3D 인상모형 데이터(양형)의 가장 돌출된 부위를 연결하여 상악의 아치 형상을 생성할 수 있다.

이어서, 소프트웨어는 ②아치 라인 생성용 랜드마크 검출 단계에서, 상악의 아치 라인 생성용 랜드마크를 검출한다. 상악의 아치 라인 생성용 랜드마크는 Central Ridge Point(CRP), Canine prominence Right(CPR), Canine prominence Left (CPL), Maxillary Tuberosity Right(MTR), Maxillary Tuberosity Left(MTL) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상악의 아치 라인 생성용 랜드마크 생성 예는 도 6 및 도 7을 참조로 하여 후술한다.

이어서, 소프트웨어는 ③아치 라인 생성 단계에서, ①단계에서 생성된 아치 형상이 ②단계에서 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하여 이상적인 아치 라인을 생성한다. 도 3의 예에서, 이상적인 아치 라인이 Central Ridge Point(CRP), Canine prominence Right(CPR), Canine prominence Left(CPL), Maxillary Tuberosity Right(MTR), Maxillary Tuberosity Left(MTL)을 지나고 있음을 확인할 수 있다.

이어서, 소프트웨어는 ④생성된 아치 라인을 따라 의치를 배열한다. ④치아 배열 단계에서, 소프트웨어는 상악의 양측 Canine prominence(CPR, CPL)에서 상악의 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL)까지의 치조정선을 기준으로 소정 범위 이내에 각 구치의 Fossa가 위치하도록 상악의 구치부를 배열할 수 있다.

소프트웨어는 ④치아 배열 단계에서, 상악의 중절치 순면이 Incisive Papilla(IP)에서 전방으로 미리 설정된 거리에 위치하도록 중절치를 배열할 수 있다. 미리 설정된 거리는 사용자에 의해 수정 가능하다. 이를 위하여, 소프트웨어가 사전에 Incisive Papilla를 상악의 치아 배열용 랜드마크로 검출하는 단계를 추가로 수행할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의치 배열을 위한 하악 아치 라인 생성 과정을 도식화한 도면이다.

도 4를 참조하면, 의치 배열을 위한 하악 아치라인 생성 과정은 ①인상체 데이터 획득 단계, ②아치 라인 생성용 랜드마크 검출 단계, ③아치 라인 생성 단계, ④가상 치아 배열 단계로 구성될 수 있다.

소프트웨어는 ①인상체 데이터 획득 단계에서, 인상체 데이터(음형)와 대응하는 3D 인상모형 데이터(양형)를 획득한다. 이때, 3D 인상모형 데이터(양형)의 가장 돌출된 부위를 연결하여 하악의 아치 형상을 생성할 수 있다.

이어서, 소프트웨어는 ②아치 라인 생성용 랜드마크 검출 단계에서, 하악의 아치 라인 생성용 랜드마크를 검출한다. 하악의 아치 라인 생성용 랜드마크는 Central Ridge Point(CRP), Retromolar Pad Mesial Right(RPMR), Retromolar Pad Mesial Left(RPML) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가로 Canine prominence Right(CPR), Canine prominence Left (CPL)를 더 포함할 수 있다. 하악의 아치 라인 생성용 랜드마크 생성 예는 도 9 및 도 10을 참조로 하여 후술한다.

이어서, 소프트웨어는 ③아치 라인 생성 단계에서, ①단계에서 생성된 아치 형상이 ②단계에서 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하여 이상적인 아치 라인을 생성한다. 도 4의 예에서, 이상적인 아치 라인이 Central Ridge Point(CRP), Canine prominence Right(CPR), Canine prominence Left(CPL), Retromolar Pad Mesial Right(RPMR), Retromolar Pad Mesial Left(RPML)을 지나고 있음을 확인할 수 있다.

이어서, 소프트웨어는 ④생성된 아치 라인을 따라 의치를 인상모형 데이터 상에서 배열한다. ④치아 배열 단계에서, 소프트웨어는 하악의 경우, 최후방 구치가 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)을 넘어서지 않도록 최후방 구치를 배열하고, 양측 Canine prominence(CPR, CPL)에서 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)까지의 치조정선을 기준으로 소정 범위 이내에 각 구치의 Fossa가 위치하도록 하악의 구치부를 배열할 수 있다.

소프트웨어는 ④치아 배열 단계에서, 하악의 각 구치의 설측 교두가 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)과 양측 Canine prominence(CPR, CPL)를 연결하는 파운드 라인(Pound’s Line)을 넘어서지 않도록 하악의 구치부를 배열할 수 있다. 이를 위하여, 소프트웨어가 사전에 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)을 하악의 치아 배열용 랜드마크로 검출하는 단계를 추가로 수행할 수 있다.

소프트웨어는 ④치아 배열 단계에서, 하악의 최후방 구치 교합면이 치조정에서 Retromolar Pad 2/3 지점보다 높게 올라오지 않도록 최후방 구치를 배열할 수 있다. 이를 위하여, 소프트웨어가 사전에 양측 Retromolar Pad 2/3 지점을 하악의 치아 배열용 랜드마크로 검출하는 단계를 추가로 수행할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상악의 인상 모형 데이터에서 아치 형상을 생성하는 예를 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 소프트웨어는 상악의 인상체 데이터(음형)(51)를 획득한 후, 인상체 데이터(음형)(51)와 대응하는 3D 인상모형 데이터(양형)(52)를 획득한다. Coronal plane에서 볼 때, 3D 인상모형 데이터(양형)(52)의 가장 돌출된 부위(520)를 연결하여 상악의 아치 형상을 생성한다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상악의 아치 라인 생성용 랜드마크를 검출하고 검출된 아치 라인 생성용 랜드마크를 연결하여 아치 라인을 생성하는 예를 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 소프트웨어는 상악의 인상 모형 데이터(52)에서 중절치 위치 결정을 위한 제1-1 포인트와, 견치 위치 결정을 위한 제2-1 포인트와, 최후방 구치(=제2 대구치) 위치 결정을 위한 제3-1 포인트를 랜드마크로 검출할 수 있다. 제1-1 포인트는 Central Ridge Point(CRP)이고, 제2-1 포인트는 양측 Canine prominence(CPR, CPL)이며, 제3-1 포인트는 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL)일 수 있다. 치아 배열에 필요한 아치 라인을 생성하기 위해서 치조정선을 활용하게 되는데, 전술한 포인트들은 치조정선을 추출하기 위한 랜드마크를 활용될 수 있다.

Central Ridge Point(CRP)는 치조정선의 최전방 중앙 부위로 중절치 위치를 결정할 때 참고 점으로 사용 가능하다.

양측 Canine prominence(CPR, CPL)는 견치 위치를 결정할 때 참고 점으로 사용 가능하다. 자연치 중에서 평균적으로 가장 오래 남아있는 치아가 견치 이므로, 견치가 치조정에 살짝 튀어나온 현상을 찾을 수 있으며, 환자가 자연치아가 있을 때 양측 Canine prominence(CPR, CPL)이 견치의 위치를 결정하기 위한 참고 점으로 사용 가능하다.

양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL)는 상악 구치 배열 시 한계점을 참고하기 위한 랜드마크로, 아치라인의 최후방의 시작점으로도 볼 수 있다. 하악의 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)에 의해서 상악 구치의 사이즈가 결정될 수 있으므로, 실제 상악의 구치가 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL)를 넘어서 배열될 수도 있다.

이어서, 소프트웨어는 인상 모형 데이터(52)에서 생성된 아치 형상이, 전술한 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하는 아치 라인(600)을 생성한다. 즉, 인상 모형 데이터에서 생성된 아치 형상의 라인이 전술한 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 보정하여 상악의 최종 아치 라인(600)을 생성할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상악에서 추가로 검출 가능한 랜드마크를 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 소프트웨어는 상악의 치아 배열을 위한 Incisive Papilla(710)를 랜드마크로 검출할 수 있다. Incisive Papilla(710)는 아치 라인 생성을 위한 랜드마크는 아니지만, 중절치 순면 위치를 잡는 랜드마크로 활용 가능하다.

소프트웨어는 최후방 구치(=제2 대구치) 위치 결정을 위한 제3-1 포인트로서, Hamular Notch(HNR, HNL)(720)를 검출할 수 있다. Hamular Notch(HNR, HNL) (720)는 잔존치 중에 최후방에 형성된 가장 깊은 점으로, 해부학적 위치가 변하지 않기 때문에 랜드마크로 활용 가능하다. Maxillary Tuberosity(MTR, MTL) 랜드마크가 검출되지 않을 때 대신하여 활용할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 하악의 인상 모형 데이터에서 아치 형상을 생성하는 예를 도시한 도면이다.

도 8을 참조하면, 소프트웨어는 하악의 인상체 데이터(음형)(81)를 획득한 후, 인상체 데이터(음형)(81)와 대응하는 3D 인상모형 데이터(양형)(82)를 획득한다. Coronal plane에서 볼 때, 3D 인상모형 데이터(양형)(82)의 가장 돌출된 부위(820)를 연결하여 하악의 아치 형상을 생성한다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 하악의 아치 라인 생성용 랜드마크를 검출하는 예를 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 소프트웨어는 하악의 인상 모형 데이터(82)에서 중절치 위치 결정을 위한 제1-2 포인트와, 최후방 구치(=제2 대구치) 위치 결정을 위한 제3-2 포인트를 랜드마크로 검출할 수 있다. 제1-2 포인트는 Central Ridge Point(CRP)이고, 제3-2 포인트는 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)일 수 있다.

Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)은 하악 구치 배열 시 한계점으로 사용할 수 있기 때문에, 아치 라인의 최후방의 시작점으로도 볼 수 있다. 하악의 최후방 구치가 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)을 넘어서 배열되면 의치탈락을 일으킬 수 있으므로, 치아 배열 시 하악의 최후방 구치가 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)을 넘어서지 않도록 배열할 수 있다.

소프트웨어는 하악의 견치 위치 결정을 위한 제2-2 포인트를 추가로 검출할 수 있다. 제2-2 포인트는 양측 Canine prominence(CPR, CPL)일 수 있다. 양측 Canine prominence(CPR, CPL)는 견치 위치를 결정할 때 참고 점으로 사용 가능하다. 자연치 중에서 평균적으로 가장 오래 남아있는 치아가 견치 이므로, 견치가 치조정에 살짝 튀어나온 현상을 찾을 수 있으며, 환자가 자연치아가 있을 때 양측 Canine prominence(CPR, CPL)이 견치의 위치를 결정하기 위한 참고 점으로 사용 가능하다.

하악의 경우 양측 Canine prominence(CPR, CPL)의 위치가 하악의 견치 위치를 절대적으로 결정하는 것은 아니지만, 보통 견치의 위치가 전치부, 구치부를 연결하기에 적합한 포인트 이므로 추가로 랜드마크로 검출할 수 있다. 하악의 견치 위치는 상악의 치아 사이즈에 의해서 결정될 수 있다.

이어서, 소프트웨어는 하악의 인상 모형 데이터(82)에서 생성된 아치 형상이, 전술한 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하는 아치 라인(900)을 생성한다. 즉, 인상 모형 데이터(82)에서 생성된 아치 형상의 라인이 전술한 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 수정하여 하악의 최종 아치 라인(900)을 생성할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 하악에서 추가로 검출 가능한 랜드마크를 도시한 도면이다.

도 10을 참조하면, 소프트웨어는 하악의 치아 배열을 위한 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)(1010)를 랜드마크로 검출할 수 있다. 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)(1010)은 아치 라인 생성을 위한 기준점은 아니지만, 치아 배열 시 필수적인 랜드마크로 활용 가능하다. 치아 배열 시, 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)(1010)과 양측 Canine prominence(CPR, CPL)를 연결하는 파운드 라인(Pound’s Line)을 하악 구치부 설측 배열 한계선으로 적용할 수 있다. 예를 들어, 각 구치의 설측 교두가 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)(1010)과 양측 Canine prominence(CPR, CPL)를 연결하는 파운드 라인(Pound’s Line)을 넘어서지 않도록 하악의 구치부를 배열한다.

소프트웨어는 하악의 치아 배열을 위한 양측 Retromolar Pad 2/3 지점(1020)을 랜드마크로 검출할 수 있다. 치아 배열 시, 하악의 최후방 구치 교합면이 치조정에서 양측 Retromolar Pad 2/3 지점(1020)보다 높게 올라오지 않도록 최후방 구치를 배열할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 아치 라인 수정을 위한 흐름을 도식화한 도면이다.

도 11을 참조하면, 상악 및 하악의 아치 라인(600, 900)이 생성된 이후, 상악 아치라인(600) 및 하악의 아치 라인(900) 중 적어도 하나를 사용자가 수정할 수 있다. 예를 들어, 생성된 상악의 아치 라인(600)에서 사용자가 수정을 원하는 지점을 선택하여 이동하는 동작에 의해 상악의 아치 라인(600)을 수정한 후 수정된 상악의 아치 라인(600')을 화면에 표시할 수 있다. 다른 예로, 생성된 하악의 아치 라인(900)에서 사용자가 수정을 원하는 지점을 선택하여 이동하는 동작에 의해 하악의 아치 라인(900)을 수정한 후 수정된 하악의 아치 라인(900')을 화면에 표시할 수 있다. 이때, 상악 및 하악 중 어느 하나의 아치 라인 수정 시 대응되는 반대 악의 아치 라인을 자동으로 수정하도록 하여 사용의 편리성을 높일 수 있다.

나아가, 소프트웨어는 상악 및 하악의 교합관계를 이용하여 상악에 하악의 협설측 예상 라인(1110)을 표시하거나 하악에 상악의 협설측 예상 라인(1120)을 표시함에 따라, 사용자의 아치 라인 수정을 가이드 할 수 있다. 사용자는 상악 데이터에 표시된 하악의 협설측 예상 라인(1110)을 확인하면서 상악의 아치라인(600)을 수정할 수 있고, 하악 데이터에 표시된 상악의 협설측 예상 라인(1120)을 확인하면서 하악의 아치라인(900)을 수정할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아치 라인 수정 방법의 예를 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 사용자가 상악의 아치 라인(600)에서 사용자가 수정을 원하는 지점(1210)을 선택하여 이동하는 동작(1210->1210')에 의해 상악의 아치 라인이 원하는 곳으로 이동(600->600')할 수 있다.

유사하게, 하악의 아치 라인(900)에서 사용자가 수정을 원하는 지점(1220)을 선택하여 이동하는 동작(1220->1220')에 의해 하악의 아치 라인이 원하는 곳으로 이동(900->900')할 수 있다.

이때, 상악 및 하악 중 어느 하나의 아치 라인만 수정하더라도 교합관계를 고려하여 대응되는 반대 악의 아치 라인을 자동으로 수정하도록 할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

환자의 인상모형 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 인상모형 데이터를 학습 데이터 - 상기 학습 데이터는 인공지능에 기반한 학습을 수행함으로써 생성됨 - 를 기초로 분석하여 랜드마크가 예상되는 영역을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 랜드마크 예상영역 내에서 곡률이 가장 큰 점을 아치 라인 생성을 위한 랜드마크로 검출하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
환자의 인상모형 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성하는 단계;
상기 인상모형 데이터에서 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 검출하는 단계;
상기 생성된 아치 형상이 상기 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하여 아치 라인을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 아치 라인을 따라 의치를 배열하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 아치 형상을 생성하는 단계는
환자의 인상체 데이터를 획득하는 단계;
획득된 인상체 데이터로부터 대응하는 인상모형 데이터를 획득하는 단계; 및
획득된 인상모형 데이터의 가장 돌출된 부위를 연결하여 아치 형상을 생성하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 랜드마크를 검출하는 단계는
상악의 중절치 위치 결정을 위한 제1-1 포인트와, 상악의 견치 위치 결정을 위한 제2-1 포인트 및 상악의 최후방 구치 위치 결정을 위한 제3-1 포인트를 랜드마크로 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 4 항에 있어서,
제1-1 포인트는 Central Ridge Point(CRP)이고,
제2-1 포인트는 양측 Canine prominence(CPR, CPL)이며,
제3-1 포인트는 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL) 및 양측 Hamular Notch(HNR, HNL) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 랜드마크를 검출하는 단계는
하악의 중절치 위치 결정을 위한 제1-2 포인트와, 하악의 최후방 구치 위치 결정을 위한 제3-2 포인트를 랜드마크로 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 6 항에 있어서,
제1-2 포인트는 Central Ridge Point(CRP)이고,
제3-2 포인트는 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)인 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 6 항에 있어서, 상기 랜드마크를 검출하는 단계는
하악의 견치 위치 결정을 위한 제2-2 포인트를 랜드마크로 추가로 검출하고,
제2-2 포인트는 양측 Canine prominence(CPR, CPL)인 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 의치를 배열하는 단계는
상악의 양측 Canine prominence(CPR, CPL)에서 상악의 양측 Maxillary Tuberosity(MTR, MTL)까지의 치조정선을 기준으로 소정 범위 이내에 각 구치의 Fossa가 위치하도록 상악의 구치부를 배열하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 디지털 의치 디자인 방법은
상악의 치아 배열을 위한 Incisive Papilla를 랜드마크로 검출하는 단계; 를 더 포함하며,
상기 의치를 배열하는 단계는
상악의 중절치 순면이 Incisive Papilla에서 전방으로 미리 설정된 거리에 위치하도록 중절치를 배열하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 의치를 배열하는 단계는
하악의 경우, 최후방 구치가 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)을 넘어서지 않도록 최후방 구치를 배열하고,
양측 Canine prominence(CPR, CPL)에서 양측 Retromolar Pad Mesial(RPMR, RPML)까지의 치조정선을 기준으로 소정 범위 이내에 각 구치의 Fossa가 위치하도록 하악의 구치부를 배열하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 디지털 의치 디자인 방법은
하악의 치아 배열을 위한 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)을 랜드마크로 검출하는 단계; 를 더 포함하며,
상기 의치를 배열하는 단계는
각 구치의 설측 교두가 양측 Retromolar Pad Lingual(RPMR, RPML)과 양측 Canine prominence(CPR, CPL)를 연결하는 파운드 라인(Pound’s Line)을 넘어서지 않도록 하악의 구치부를 배열하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 디지털 의치 디자인 방법은
하악의 치아 배열을 위한 양측 Retromolar Pad 2/3 지점을 랜드마크로 검출하는 단계; 를 더 포함하며,
상기 의치를 배열하는 단계는
하악의 최후방 구치 교합면이 치조정에서 Retromolar Pad 2/3 지점보다 높게 올라오지 않도록 최후방 구치를 배열하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 의치를 배열하는 단계는
상악의 치아 크기에 비례하여 하악의 치아를 배열하거나, 하악의 치아 크기에 비례하여 상악의 치아를 배열하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 디지털 의치 디자인 방법은
생성된 아치 라인을 사용자 조작에 의해 수정하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 수정하는 단계는
생성된 아치 라인에서 사용자가 수정을 원하는 지점을 선택하여 이동하는 동작에 의해 아치 라인을 수정하여 표시하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 디지털 의치 디자인 방법은
상악 및 하악의 교합관계를 이용하여 상악에 하악의 협설측 예상 라인을 표시하거나 하악에 상악의 협설측 예상 라인을 표시함에 따라, 사용자의 아치 라인 수정을 가이드 하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 디지털 의치 디자인 방법은
상악 및 하악 중 어느 하나의 아치 라인 수정 시 대응되는 반대 악의 아치 라인을 자동으로 수정하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 방법.
환자의 인상모형 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
상기 데이터 획득부를 통해 획득된 인상모형 데이터를 이용하여 아치 형상을 생성하고, 상기 인상모형 데이터에서 아치 라인 생성을 위한 랜드마크를 검출하고, 상기 생성된 아치 형상이 상기 검출된 랜드마크를 기준으로 미리 설정된 범위 이내를 경유하도록 하는 아치 라인을 생성한 후 생성된 아치 라인을 따라 의치를 배열하는 제어부; 및
치아 배열을 포함한 정보를 출력하는 출력부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 의치 디자인 장치.