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AUTOMATED ORTHODONTIC TREATMENT PLANNING USING DEEP LEARNING

机译:使用深度学习自动正畸治疗计划

摘要

A method of the invention comprises obtaining training dental CT scans, identifying individual teeth and jaw bone in each of these CT scans, and training a deep neural network with training input data obtained from these CT scans and training target data. A further method of the invention comprises obtaining a patient dental CT scan, identifying individual teeth and jaw bone in this CT scan and using the trained deep learning network to determine a desired final position from input data obtained from this CT scan. The (training) input data represents all teeth and the entire alveolar process and identifies the individual teeth and the jaw bone. The determined desired final positions are used to determine a sequence of desired intermediate positions per tooth and the intermediate and final positions and attachment types are used to create three-dimensional representations of teeth and/or aligners.
机译:本发明的方法包括获得训练牙科CT扫描,在这些CT扫描中的每一个中识别各个齿和颌骨,并利用从这些CT扫描获得的训练输入数据和训练目标数据训练深度神经网络。 本发明的另一种方法包括获得患者牙科CT扫描,在该CT扫描中识别单个齿和钳口骨,并使用训练的深学习网络从从该CT扫描获得的输入数据确定所需的最终位置。 (训练)输入数据代表所有牙齿和整个肺泡过程,并识别各个牙齿和钳口骨。 所确定的期望的最终位置用于确定每个牙齿的所需中间位置的序列,并且中间和最终位置和附接类型用于产生齿和/或对准器的三维表示。

著录项

  • 公开/公告号US2021322136A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-10-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 PROMATON HOLDING B.V.;

    申请/专利号US201917272460

  • 申请日2019-09-03

  • 分类号A61C7;A61C7/08;A61C9;G16H30/40;G06N3/08;G06T7;G06T7/168;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:49:43

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