| 1 |
1
(a) 교합평면(Occlusal Plane) 제안 장치가 정상 교합자에 대한 제1 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 수신하고, 이를 정합하여 제 Ⅳ 이미지 데이터를 생성하는 단계; (b) 상기 교합평면 제안 장치가 상기 생성한 제Ⅳ 이미지 데이터를 분석하여 해부학적 특이점인 랜드마크(Landmark)와 정상 교합자의 교합평면과의 관계를 학습하는 단계; (c) 상기 교합평면 제안 장치가 환자에 대한 제1 데이터 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 수신하는 단계; 및(d) 상기 교합평면 제안 장치가 상기 학습한 랜드마크와 정상 교합자의 교합평면과의 관계를 기초로 상기 수신한 환자에 대한 제1 데이터 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 분석하여 상기 환자에게 최적화된 교합평면을 제안하여 출력하는 단계; 를 포함하는 교합평면 제안 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 정상 교합자에 대한 제1 내지 제4 데이터 중 어느 하나는, 상기 정상 교합자의 구강 또는 구강 모형 스캔 데이터, 치아가 노출된 얼굴 스캔 데이터, CT(Computed Tomography) 데이터, CBCT(cone Beam Computed Tomography) 데이터 및 치아가 노출되지 않은 얼굴 스캔 데이터 중 어느 하나인, 교합평면 제안 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 상기 CBCT(cone Beam Computed Tomography) 데이터 및 치아가 노출되지 않은 얼굴 스캔 데이터 중 어느 하나 이상은, 상기 랜드마크가 표시된 데이터인, 교합평면 제안 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는, (a-1) 상기 정상 교합자에 대한 제1 데이터인 구강 또는 구강 모형 스캔 데이터와 제2 데이터인 치아가 노출된 얼굴 스캔 데이터를 정합하여 제Ⅰ 이미지 데이터를 생성하는 단계; (a-2) 상기 정상 교합자에 대한 제1 데이터인 구강 또는 구강 모형 스캔 데이터와 제3 데이터인 CBCT 데이터를 정합하여 제Ⅱ 이미지 데이터를 생성하는 단계; (a-3) 상기 정상 교합자에 대한 제2 데이터인 치아가 노출된 얼굴 스캔 데이터와 제4 데이터인 치아가 노출되지 않은 얼굴 스캔 데이터를 정합하여 제Ⅲ 이미지 데이터를 생성하는 단계; 및(a-4) 상기 생성한 제Ⅰ 이미지 데이터, 제Ⅱ 이미지 데이터 및 제Ⅲ 이미지 데이터를 정합하여 상기 제Ⅳ 이미지 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 교합평면 제안 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 (a-4) 단계 이후에, (a-5) 상기 생성한 제Ⅳ 이미지 데이터에서 제2 데이터인 치아가 노출된 얼굴 스캔 데이터를 제거하는 단계;를 더 포함하는 교합평면 제안 방법
|
| 6 |
6
제4항에 있어서, 상기 제Ⅰ 이미지 데이터는, 상기 제1 데이터인 구강 또는 구강 모형 스캔 데이터와 제2 데이터인 치아가 노출된 얼굴 스캔 데이터를 전치부 노출 부위의 치아를 기준으로 정합하여 생성하는, 교합평면 제안 방법
|
| 7 |
7
제4항에 있어서, 상기 제Ⅱ 이미지 데이터는, 상기 제1 데이터인 구강 또는 구강 모형 스캔 데이터와 제3 데이터인 CBCT 데이터를 전체 치아를 기준으로 정합하여 생성하는, 교합평면 제안 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서, 상기 환자에 대한 제1 데이터는, 상기 환자의 구강 또는 구강 모형 스캔 데이터인, 교합평면 제안 방법
|
| 9 |
9
제1항에 있어서, 상기 랜드마크는, Nasion, Glabella, Exocanthion right, Exocanthion left, Endocanthion right, Endocanthion left, Pronasale, Subnasale, Alar right, Alar left, Crista philtri right, Crista philtri left, Labiale superious, Chellion right, Chellion left, Stomion, Labiale inferious, Sublabiale, Pogonion, Gnathion, Menton, Tragus right, Tragus left, Gonion right, Gonion left, Tragion, Basion, Anterior nasal spine, Posterior nasal spine, Point A (point of maximum midline concavity on the maxilla), Point B (point of maximum midline concavity on the mandibular symphysis), Pogonion, Menton, Gnathion, Left porion, Right porion, Left Orbitale, Rright orbitale, Left condylion, Right condylion, Left gonion , Right gonion, Left zygion 및 Right zygion 중 어느 하나 이상인, 교합평면 제안 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계의 학습은,생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 및 Volume to volume regression 중 어느 하나 이상을 이용한 학습인, 교합평면 제안 방법
|
| 11 |
11
제1항에 있어서상기 (d) 단계는, (d-1) 상기 제안한 환자에게 최적화된 교합평면을 벗어난 상기 환자의 치아를 표시하여 출력하는 단계; 및(d-2) 상기 제안한 환자에게 최적화된 교합평면을 벗어난 상기 환자의 치아의 부위 또는 양을 출력하는 단계; 를 포함하는 교합평면 제안 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서, 상기 제안한 환자에게 최적화된 교합평면을 벗어난 상기 환자의 치아의 부위 또는 양은, 선택한 임계값(Threshold)에 대응하여 출력되는, 교합평면 제안 방법
|
| 13 |
13
하나 이상의 프로세서;네트워크 인터페이스;상기 프로세서에 의해 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(Load)하는 메모리; 및대용량 네트워크 데이터 및 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되,상기 컴퓨터 프로그램은 상기 하나 이상의 프로세서에 의해,(A) 정상 교합자에 대한 제1 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 수신하고 이를 정합하여 제 ₃이미지 데이터를 생성하는 오퍼레이션; (B) 상기 생성한 제₃이미지 데이터를 분석하여 해부학적 특이점인 랜드마크(Landmark)와 정상 교합자의 교합평면과의 관계를 학습하는 오퍼레이션; (C) 환자에 대한 제1 데이터 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 수신하는 오퍼레이션; 및(D) 상기 학습한 랜드마크와 정상 교합자의 교합평면과의 관계를 기초로 상기 수신한 환자에 대한 제1 데이터 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 를 분석하여 상기 환자에게 최적화된 교합평면을 제안하여 출력하는 오퍼레이션; 을 실행하는 교합평면 제안 장치
|
| 14 |
14
컴퓨팅 장치와 결합하여,(AA) 정상 교합자에 대한 제1 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 수신하고 이를 정합하여 제 ₃이미지 데이터를 생성하는 단계;(BB) 상기 생성한 제₃이미지 데이터를 분석하여 해부학적 특이점인 랜드마크(Landmark)와 정상 교합자의 교합평면과의 관계를 학습하는 단계; (CC) 환자에 대한 제1 데이터 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 수신하는 단계; 및(DD) 상기 학습한 랜드마크와 정상 교합자의 교합평면과의 관계를 기초로 상기 수신한 환자에 대한 제1 데이터 내지 제4 데이터 중 어느 하나 이상을 분석하여 상기 환자에게 최적화된 교합평면을 제안하여 출력하는 단계; 를 실행시키기 위하여,매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
