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보철 치료 이후의 실제 이미지를 이용하여 치료 전의 가상 이미지를 만들어 딥러닝을 통한 데이터 셋을 구축하는 데이터 셋 구축 수단;데이터 셋 구축 수단에서 구축된 예측 알고리즘을 이용하여 치료전 이미지를 입력하면 치료후 예측 이미지를 출력하는 예측 이미지 출력 수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 데이터 셋 구축 수단은,예측 알고리즘 구축을 위하여 치료 후 이미지 입력을 하는 치료후 이미지 입력부와, 고정점 지정 및 변형점 지정 처리를 위하여 입력된 이미지를 분석하는 이미지 분석부와,이미지 분석부의 분석 결과에 따라 고정점이 속한 라인을 정하고 고정점 지정 처리를 하는 고정점 지정 처리부와,이미지 분석부의 분석 결과에 따라 변형점이 속한 라인을 정하고 변형점 지정 처리를 하는 변형점 지정 처리부와,고정점 지정 및 변형점 지정에 따른 이미지 정합을 하는 이미지 정합부와, 보철 치료 후 변화가 있는 부분을 제외한 점들인 고정점 및 보철 치료 후 변화가 있는 부분이 포함된 점들인 변형점을 이용하여 보철물 착용 후 모습에서 보철물 착용 전 이미지 생성을 하는 치료전 가상 이미지 생성부와, 치료 후 이미지 및 생성된 보철물 착용 전 이미지 데이터를 학습하여 예측 알고리즘 구축 및 업데이트를 하는 학습 및 예측 알고리즘 구축부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 2 항에 있어서, 고정점 지정 처리부는,보철 치료에 의해 영향을 받지 않는 인중 위의 facial profile인 안면 내부의 선들인 눈, 눈썹 위, 눈썹 아래, 윗볼, 귓구멍, 귓바퀴, 귀에서 턱뼈각까지의 선을 고정점이 속한 라인으로 정하고, 이들 고정점이 속한 라인들을 선택적으로 사용되도록 하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 3 항에 있어서, 고정점으로,전방점, 하방점, 전하방점, 튀어나온 점, 가장 들어간 점, 상방점, 선이 만나는 점 들중에서 선택하거나, 고정점이 속한 라인 상에서 이 점들의 균등분할 점들 중에서 지정하여 사용하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 4 항에 있어서, 고정점으로 눈썹라인 최후방점, 눈썹위라인 최상방점, 눈썹위라인 최전방점, 눈끝, 코봉에서 가장 움푹 들어간 점, 윗볼 최상방점, 코에서 가장 튀어나온 점, 코에서 가장 움푹 들어간 점, 코콧구멍 최상방점, 코콧구멍 최후방점, 귓구멍 최하방점, 귓불 최전방점, 턱뼈각 점 들중에서 선택하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 2 항에 있어서, 변형점 지정 처리부는,보철 치료에 의해 영향을 받는 인중 아래의 facial profile인 인중 아래부터 아래턱 최하방점까지 팔자주름, 아래턱선을 포함하는 안면 내부의 선 들중에서 변형점이 속한 라인을 정하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 6 항에 있어서, 변형점으로,전방점, 하방점, 전하방점, 튀어나온 점, 가장 들어간 점, 상방점, 선이 만나는 점들 그리고 변형점이 속한 라인 상에서 이들 점의 균등분할 점들 중에서 지정하여 사용하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 7 항에 있어서, 변형점으로 팔자주름 최상방점, 윗입술 최상방점, 위,아래 입술이 만나는 점, 아래입술 최하방점, 입꼬리, 아래턱 전하방점, 아래턱 최하방점, 팔자주름 최하방점 들중에서 선택하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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제 1 항에 있어서, 예측 이미지 출력 수단은,데이터 셋 구축 수단에 의해 구축된 예측 알고리즘을 이용하여 치료후 예측 이미지를 출력하기 위하여,치료전 이미지를 입력하는 치료전 이미지 입력부와,치료 전 이미지가 입력되면 데이터 셋 구축 수단에 의해 구축된 예측 알고리즘을 이용하여 안모 변화를 예측하는 안모 변화 예측부와,안모 변화 예측부의 예측에 의한 치료후 예측 이미지를 출력하는 치료후 예측 이미지 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 장치
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예측 알고리즘 구축을 위하여 치료 후 이미지를 입력하는 단계;입력된 이미지를 분석하여 고정점 지정 및 변형점 지정 처리를 하여 이미지 정합을 수행하는 단계;보철 치료 후 변화가 있는 부분을 제외한 점들인 고정점 및 보철 치료 후 변화가 있는 부분이 포함된 점들인 변형점을 이용하여 보철물 착용 후 모습에서 보철물 착용 전 이미지 생성을 하는 단계;치료 후 이미지 및 생성된 보철물 착용 전 이미지 데이터를 학습하여 예측 알고리즘을 구축하는 단계;치료 전 이미지가 입력되면 예측 알고리즘을 이용하여 예측되는 치료 후 이미지를 생성하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 방법
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제 10 항에 있어서, 보철물 착용 전 이미지 생성을 하는 단계에서,변형점이 치아가 상실되면, 치아가 차지하고 있던 공간만큼 인중부터 턱끝까지의 길이인 교합고경이 줄어서 고정점을 기준으로 교합고경 감소분만큼 위로 올라가는 것을 이용하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 방법
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제 11 항에 있어서, 고정점과 변형점이 정해지면,최적 삼각 분할(optimal triangulation) 후 분할된 삼각형들을 warping시켜서(Piecewise Linear Transformation) 변형이 이루어져 가상의 치료전 이미지가 생성되도록 하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 보철 치료 후 안모 변화 예측을 위한 방법
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