Brevet FR3092987A1 — publié le 20200828

Description Titre de l'invention : PROCÉDÉ DE VISUALISATION DE L'IMPACT D'UN PLAN DE TRAITEMENT DENTAIRE Domaine technique [0001] La présente invention vise un procédé de visualisation de l'impact d'un plan de traitement dentaire. Elle s'applique, notamment, au domaine de l'orthodontie et de la prosthétique dentaire. Technique antérieure [0002] Aujourd'hui, lorsqu'un traitement dentaire doit être réalisé sur un patient, les solutions actuelles ne permettent pas de déterminer en avance l'impact sur le visage du patient. Ainsi, aucun critère esthétique n'est aujourd'hui pris en compte dans l'établissement d'un plan de traitement dentaire. [0003] Pour déterminer un plan de traitement, un praticien utilise un scanner intra-oral afin de déterminer la position des dents et la structure globale de la dentition. Le résultat de cette capture est ensuite transmis à un centre d'analyse qui fournit, en retour, un plan de traitement et une visualisation de la dentition post-traitement. Cet aller-retour est long, de l'ordre de plusieurs semaines, et nécessite une main-d'oeuvre humaine importante et qualifiée pour réaliser cette visualisation. De plus, les plans de traitement suggérés sont rarement suivis, car cliniquement imparfaits. L'une des raisons de cette imperfection tient au fait que l'impact du plan de traitement sur les tissus mous n'est pas pris en compte. Cette absence de prise en compte conduit à un impact inconnu du plan de traitement sur le visage d'un patient. [0004] Ainsi, il n'existe pas aujourd'hui de solution permettant de déterminer automa- tiquement un plan de traitement dentaire en fonction d'un résultat à atteindre, ce résultat prenant en compte une préférence et l'impact esthétique sur le visage du patient. Exposé de l'invention [0005] La présente invention vise à remédier à tout ou partie de ces inconvénients. [0006] À cet effet, la présente invention vise un procédé de visualisation de l'impact d'un plan de traitement dentaire, qui comporte : - une étape de reconstruction dans un espace virtuel en trois dimensions dc la forme du visage d'un patient, comportant : [0007] - une première étape de capture, par un capteur, d'au moins une image de la forme du visage du patient et, optionnellement, d'au moins une valeur de profondeur entre un point du visage et le capteur, - une première étape de détection de la position d'au moins un repère anatomique du 2 visage en fonction d'au moins une image captée et - une première étape de modélisation de la forme du visage en trois dimensions de la forme du visage en fonction de la position détectée d'au moins un repère anatomique détecté, - une étape de reconstruction, dans l'espace virtuel en trois dimensions, de la dentition d'un patient, comportant : - une deuxième étape de capture, par un capteur, d'au moins une image d'un objet représentatif de la dentition du patient et, optionnellement, d'au moins une valeur de profondeur entre un point de l'objet et le capteur, - une deuxième étape de détection de la position d'un ensemble de points représentatifs d'au moins une dent en fonction d'au moins une image captée et - une deuxième étape de modélisation de la forme en trois dimensions d'au moins une dent en fonction de la position détectée d'au moins un ensemble de points, - une étape d'assemblage de la forme du visage reconstruite et de la dentition reconstruite dans l'espace virtuel en trois dimensions, - une étape de détermination d'au moins un plan de traitement dentaire en fonction de la dentition et du visage modélisés, - une étape de sélection d'un plan de traitement parmi l'ensemble des plans de traitement déterminés, - une étape de calcul d'une séquence d'au moins une image du visage du patient post-traitement dentaire en fonction d'une image du visage du patient et du plan de traitement sélectionné et - une étape d'affichage d'au moins une dite séquence calculée. [0008] Grâce à ces dispositions, le patient peut visualiser l'impact d'un plan de traitement sur la forme de son visage et ainsi choisir, en fonction de critères esthétiques, s'il souhaite ou non réaliser ce plan de traitement. De plus, le praticien peut ainsi obtenir, instantanément, le plan de traitement à réaliser pour atteindre le résultat affiché. De plus, ces dispositions permettent de voir l'impact en direct d'un changement de plan de traitement. [0009] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape d'apprentissage automatique de la reconnaissance d'un repère anatomique en fonction d'au moins une image captée, l'étape de détection de la position d'un repère anatomique étant réalisée en fonction de l'apprentissage automatique réalisé. [0010] Ces modes de réalisation permettent d'améliorer considérablement la détection d'un repère anatomique par l'apprentissage, sur des images captées préalablement, de la manière d'identifier ces repères. [0011] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape d'apprentissage automatique de la reconnaissance d'une dent en fonction 3 d'au moins une image captée, l'étape de détection d'au moins une dent étant réalisée en fonction de l'apprentissage automatique réalisé. [0012] Ces modes de réalisation permettent d'améliorer considérablement la détection de la forme d'une dent par l'apprentissage, sur des images captées préalablement, de la manière d'identifier ces formes de dents à partir d'un ensemble de points captés. [0013] Dans des modes de réalisation, l'étape d'affichage est réalisée en réalité augmentée, le procédé comportant, en amont de l'étape d'affichage, une étape de diminution d'une partie du visage d'un utilisateur capté dans un flux d'images et une étape de calcul d'une nouvelle image à afficher. [0014] Ces modes de réalisation améliorent l'ergonomie et la facilité de visualisation de l'impact d'un plan de traitement sur le visage du patient. [0015] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de positionnement d'un écarteur dans la bouche du patient en amont de l'étape de reconstruction de la dentition dudit patient. [0016] Ces modes de réalisation permettent d'obtenir une meilleure capture d'image de la dentition, améliorant ainsi la capacité de détection de la forme des dents d'une dentition. [0017] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de positionnement de miroirs dans la bouche du patient en amont de l'étape de reconstruction de la dentition dudit patient. [0018] Ces modes de réalisation permettent d'obtenir une meilleure capture d'image de la dentition, particulièrement des molaires, améliorant ainsi la capacité de détection de la forme des molaires d'une dentition. [0019] Dans des modes de réalisation, au cours de l'étape de capture d'au moins une image d'un objet représentatif de la dentition du patient, au moins une image captée est en deux dimensions. [0020] Ces modes de réalisation permettent de mettre en oeuvre un capteur d'images à faibles coûts. [0021] Dans des modes de réalisation, au cours de l'étape de capture d'au moins une image de la forme du visage du patient, au moins une image captée est en deux dimensions. [0022] Ces modes de réalisation permettent de mettre en oeuvre un capteur d'images à faibles coûts. [0023] Dans des modes de réalisation, l'objet dont une image est captée au cours de l'étape de capture d'au moins une image d'un objet représentatif de la dentition du patient est une empreinte des dents du patient. [0024] Ces modes de réalisation permettent de mettre en oeuvre un capteur d'images à faibles coûts. [0025] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de fourniture, en fonction du plan de traitement choisi, d'un calendrier d'actions à réaliser. [0026] Ces modes de réalisation permettent au praticien de proposer un calendrier cor- respondant au plan d'action sélectionné au patient. Brève description des dessins [0027] D'autres avantages, buts et caractéristiques particulières de l'invention ressortiront de la description non limitative qui suit d'au moins un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention, en regard des dessins annexés, dans lesquels : [0028] [fie.11 représente, schématiquement, et sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière d'un mode de réalisation du procédé objet de la présente invention et [0029] [fig.2[ représente, schématiquement, et sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière d'un mode de réalisation du procédé objet de la présente invention. Description des modes de réalisation [0030] La présente description est donnée à titre non limitatif, chaque caractéristique d'un mode de réalisation pouvant être combinée à toute autre caractéristique de tout autre mode de réalisation de manière avantageuse. [0031] On note dès à présent que les figures ne sont pas à l'échelle. [0032] On note que le terme « capteur » peut désigner un capteur ou une pluralité de capteurs synchrones ou asynchrones. 100331 On note que le terme « image » peut se référer à une image en deux dimensions, à une image en trois dimensions, à une image issue d'un scan en trois dimensions ou à une vidéo plus généralement. 100341 On observe, sur la figure 1, qui n'est pas à l'échelle, une vue schématique d'un mode de réalisation du procédé 100 objet de la présente invention. Ce procédé 100 de visualisation de l'impact d'un plan de traitement dentaire comporte : - une étape 105 de reconstruction dans un espace virtuel en trois dimensions de la forme du visage d'un patient, comportant : - une première 110 étape de capture, par un capteur, d'au moins une image de la forme du visage du patient et, optionnellement, d'au moins une valeur de profondeur entre un point du visage et le capteur, - une première étape 115 de détection de la position d'au moins un repère anatomique du visage en fonction d'au moins une image captée et - une première étape 120 de modélisation de la forme en trois dimensions de la forme du visage en fonction de la position détectée d'au moins un repère anatomique détecté, - une étape 125 de reconstruction, dans l'espace virtuel en trois dimensions, de la dentition d'un patient, comportant : - une deuxième étape 130 de capture, par un capteur, d'au moins une image d'un objet représentatif de la dentition du patient et, optionnellernent, d'au moins une valeur de profondeur entre un point de l'objet et le capteur, - une deuxième étape 135 de détection de la position d'un ensemble de points représentatifs d'au moins une dent en fonction d'au moins une image captée et - une deuxième étape 140 de modélisation de la forme en trois dimensions d'au moins une dent en fonction de la position détectée d'au moins un ensemble de points, - une étape 142 d'assemblage de la forme du visage reconstruite et de la dentitionreconstruite dans l'espace virtuel en trois dimensions, - une étape 145 de détermination d'au moins un plan de traitement dentaire en fonction de la dentition et du visage modélisés, - une étape 150 de sélection d'un plan de traitement parmi l'ensemble des plans de traitement déterminés, - une étape 155 de calcul d'une image du visage du patient post-traitement dentaire en fonction d'une image du visage du patient et du plan de traitement sélectionné et [0035] - une étape 160 d'affichage de l'image calculée. [0036] La première étape 110 de capture est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un capteur d'image. Ce capteur d'image est, par exemple, un appareil photographique ou une caméra de capture de vidéos. Tout capteur d'image connu de l'Homme du Métier peut être employé ici. Par exemple, l'utilisation d'un terminal mobile de poche (en anglais, « smartphone ») muni d'un appareil photo permet la réalisation de cette étape 110 de capture. Dans des variantes, un capteur ROB-D (pour Red Green Blue - Depth », traduit par « Rouge Vert Bleu - Profondeur »), capable de capter à la fois la couleur et la valeur de profondeur de chaque pixel d'un objet photographié, est utilisé. [0037] Préférentiellement, le capteur est positionné en face du visage du patient dont la forme du visage doit être reconstruite en trois dimensions. [0038] Dans des variantes, une pluralité d'images est captée. Dans des variantes, au moins deux images captées sont captées selon un angle différent par rapport au visage du patient. Dans des variantes, au moins une partie d'une pluralité d'images est captée selon un arc de cercle entourant le visage du patient. [0039] Dans des variantes, le capteur capte uniquement des photographies. Dans des variantes, le capteur capte uniquement des vidéos. Dans des variantes, le capteur capte une combinaison de photographies et de vidéos. [0040] La multiplication des angles de vue permet d'augmenter la fiabilité de la modé- lisation de la forme du visage en trois dimensions. Dans des variantes préférentielles, trois images sont ainsi captées. 6 [0041] Dans des modes de réalisation, au cours de l'étape 110 de capture d'au moins une image de la forme du visage du patient, au moins une image captée est en deux dimensions. Ces modes de réalisation rendent plus complexe l'étape 120 de modélisation de la forme du visage en trois dimensions, mais permettent l'utilisation de capteurs moins onéreux et plus largement disponibles. [0042] La première étape 115 de détection est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul, tel un ordinateur ou un serveur, configure pour, à partir d'au moins une image captée, détecter au moins un repère anatomique. [0043] On appelle « repère anatomique », par exemple, la glabelle, le philtrum, le bout du nez, les coins des yeux, les lèvres et le menton. [0044] Certains de ces repères anatomiques, par exemple le menton ou le coin des yeux et les lèvres, sont bien définis sur des images en deux dimensions et peuvent ainsi être reconnus via des algorithmes de reconnaissance de formes sur des images en deux dimensions. Toutefois, certains repères anatomiques sont au contraire caractérisés par des formes géométriques en trois dimensions, tels le menton ou le bout du nez. Ainsi, l'utilisation d'un capteur d'images en trois dimensions est naturellement indiquée sur le plan technique pour faciliter la reconnaissance desdits repères. [0045] Toutefois, dans des variantes préférentielles, le choix d'un capteur d'images en deux dimensions est préféré en dépit de cette contre-indication technique, pour des raisons de coût et d'accessibilité du capteur notamment. [0046] Dans certains systèmes actuels, le protocole mis en oeuvre par un praticien dentiste consiste à prélever à la main sur des photographies des repères anatomiques pour en déduire des mesures en trois dimensions en utilisant, par exemple, un pied à coulisse ou une démarche équivalente. Cette procédure est plutôt lourde et ne prend pas en compte la vraie géométrie/forme du visage. [0047] Pour identifier un repère anatomique à partir d'au moins une image en deux di- mensions, de manière automatique, un algorithme de traitement d'images peut être mis en oeuvre, cet algorithme étant configuré pour reconnaître un motif déterminé et associer, à ce motif, un type de repère anatomique. [0048] Dans des variantes, au moins une image ainsi utilisée présente une information de profondeur associée à chaque pixel capté. Chaque telle image est captée, par exemple, par un capteur RGB-D. [0049] Dans des variantes, au moins deux images en deux dimensions sont captées et une in- terpolation réalisée pour associer à un pixel représentatif d'une même partie du visage des coordonnées dans un repère géométrique virtuel, par triangulation par exemple. [0050] Dans d'autres variantes, la reconstruction en trois dimensions de la forme du visage du patient est réalisée selon la méthode décrite dans le document « Monocular 3D facial shape reconstruction from a single 2D image with coupled-dictionan learning 7 and sparse coding » des auteurs Pengfei Dou, Yuhang Wu, Shishir K. Shah et Ioannis A ; Kakadiaris, publié dans la revue « Pattern Recognition », Volume 81, septembre 2018, pages 515-527. [0051] Dans des modes de réalisation, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 205 d'apprentissage automatique de la reconnaissance d'un repère anatomique en fonction d'au moins une image captée, l'étape 115 de détection de la position d'un repère anatomique étant réalisée on fonction de l'apprentissage automatique réalisé. [0052] L'étape 205 d'apprentissage est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un al- gorithme d'apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) sur la base d'un échantillon d'images captées représentant des repères anatomiques déterminés. [0053] La première étape 120 de modélisation est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique dc calcul, tel un ordinateur ou serveur, configure pour, à partir des repères anatomiques détectés, calculer une forme du visage dans un repère géométrique virtuel. [0054] Par exemple, au cours de cette étape 120 de modélisation, au moins un repère anatomique est positionné selon le repère géométrique, la forme du visage étant extrapolée, ou interpolée, à partir des coordonnées de chaque dit repère. En guise d'exemple, si les coordonnées de la base des narines et les coordonnées du pourtour des lèvres sont connues, la forme du philtrum ou dc la gouttière nasale peut être déterminée selon un modèle mathématique de sorte à relier les coordonnées de la base des narines et les coordonnées du pourtour des lèvres. [0055] Dans des variantes, cette étape 120 de modélisation est réalisée selon la méthode décrite dans le document «A Multiresolution 3D Morphable Face Model and Fitting Framework », publié en 2015, des auteurs Huber, Patrilc & Hu, Guosheng & Tem', Rafael & Mortazavian, Pouria & Koppen, W.P. & J. Christmas, William & Râtsch, Matthias & Kittler, Josef. [0056] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 215 de positionnement d'un écarteur dans la bouche du patient en amont de l'étape 125 de reconstruction de la dentition dudit patient. [0057] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 220 de positionnement de miroirs dans la bouche du patient en amont de l'étape 125 de reconstruction de la dentition dudit patient. [0058] L'étape 125 de reconstruction peut être réalisée par exemple, par un praticien mettant en oeuvre un scanner intra-oral fournissant, au cours de l'utilisation, un modèle en trois dimensions de la dentition d'un patient. Ce scanner intra-oral réalise alors successivement : [0059] - la deuxième étape 130 de capture d'au moins une image d'un objet représentatif de 8 la dentition du patient et, optionnellement, d'au moins une valeur de profondeur entre un point de l'objet et le capteur, - la deuxième étape 135 de détection de la position d'un ensemble de points représentatifs d'au moins une dent en fonction d'au moins une image captée et - la deuxième étape 140 de modélisation de la forme en trois dimensions d'au moins une dent en fonction de la position détectée d'au moins un ensemble de points. [0060] Par scanner intra-oral, on entend à la fois le scanner et le dispositif électronique de calcul y étant relié et fournissant une modélisation de la forme d'au moins une partie de la dentition du patient. Le mode de fonctionnement d'un scanner intra-oral est bien connu de l'Homme du Métier des dispositifs médicaux à application dentaires et ce fonctionnement n'est pas repris ici. [0061] Ainsi, l'utilisation d'un capteur d'images en trois dimensions est naturellement indiquée sur le plan technique pour faciliter la reconstruction dans un repère géo- métrique virtuel de la forme d'au moins une partie de la dentition d'un patient. [0062] Toutefois, dans des variantes préférentielles, le choix d'un capteur d'images en deux dimensions est préféré en dépit de cette contre-indication technique, pour des raisons de coût et d'accessibilité du capteur notamment. [0063] Dans ces variantes, la deuxième étape 130 de capture est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un capteur d'image. Ce capteur d'image est, par exemple, un appareil photographique ou une caméra de capture de vidéos. Tout capteur d'image connu de l'Homme du Métier peut être employé ici. Par exemple, l'utilisation d'un terminal mobile de poche muni d'un appareil photo permet la réalisation de cette étape 130 de capture. Dans des variantes, un capteur ROB-D, capable de capter à la fois la couleur et la profondeur de chaque pixel d'un objet photographié, est utilisé. [0064] Préférentiellement, le capteur est positionné en face du visage du patient dont la dentition doit être reconstruite en trois dimensions. [0065] Dans des variantes, une pluralité d'images est captée. Dans des variantes, au moins deux images captées sont captées selon un angle différent par rapport au visage du patient. Dans des variantes, au moins une partie d'une pluralité d'images est captée selon un arc de cercle entourant la dentition du patient. [0066] Dans des variantes, le capteur capte uniquement des photographies. Dans des variantes, le capteur capte uniquement des vidéos. Dans des variantes, le capteur capte une combinaison de photographies et de vidéos. [0067] La multiplication des angles de vue permet d'augmenter la fiabilité de la modé- lisation de la dentition en trois dimensions. [0068] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 2, l'objet dont une image est captée au cours de l'étape 130 de capture d'au moins une image d'un objet représentatif de la dentition du patient est une empreinte des dents du 9 patient. [0069] Une telle empreinte est, par exemple, réalisée en silicone par le praticien. [0070] La deuxième étape 135 de détection est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul, tels un ordinateur ou un serveur, configure pour, à partir d'au moins une image captée, détecter au moins une dent d'une dentition. [0071] Cette deuxième étape 135 de détection peut être basée sur un modèle statistique de forme en trois dimensions des dents. Un tel modèle est construit, par exemple, à partir d'un nombre important de scans en trois dimensions de dents. L'avantage d'une telle approche est qu'elle permet statistiquement modéliser les déformations des formes des dents et de les rendre paramétriques. Cela veut dire qu'il est possible de reproduire les formes de n'importe quelle dent en ajustant simplement les paramètres du modèle statistique de forme en trois dimensions. [0072] Le même modèle statistique de formes en trois dimensions de dents construit peut être utilisé pour reconstruire des formes de dents à partir de scans en trois dimensions ou à partir de photographie des dents. [0073] Dans le premier cas, les scans en trois dimensions de dents sont complets et l'ajustement du modèle statistique intègre moins de paramètres notamment la projection du modèle en deux dimensions. Par contre, dans le cas de l'utilisation de photographies de dents l'ajustement du modèle statistique de formes à partir de photographies nécessite en plus la prise en compte l'angle de prise de vue de la caméra et la visibilité des dents dans les photographies. L'ajustement des paramètres se base dans ce cas sur la comparaison de la projection du modèle ajusté par rapport à l'apparence des dents sur les photographies (notamment la silhouette des (lents). [0074] La réalisation d'un modèle de forme en trois dimensions de dents consiste à modéliser statistiquement la distribution des formes en trois dimensions des différentes dents. [0075] La réalisation de ce modèle peut être basée sur les étapes (le: [0076] - segmentation manuelle des dents à partir de scan en trois dimensions de dents : chaque dent est détourée des autres dents et de la gencive et - annotation de types de dents détourées. [0077] De cette manière, une base est construite, dans laquelle on dispose pour chaque type de dents toutes les formes en trois dimensions extraites pour tous les patients dont la dentition a été captée. [0078] De plus, la réalisation de ce modèle peut être basée sur une étape d'apprentissage statistique de modèle de forme de dents séparées : une fois la base assez importante de dents en trois dimensions annotées, les formes statistiques pour chaque type de dents peuvent être apprises. À cette fin, l'ensemble des dents en trois dimensions segmentées et de mêmes types sont placées dans un même repère. Autrement dit, ces dents segmentées sont superposées dans un référentiel qui est une sorte de modèle en trois dimensions générique de dent fait par un graphiste d'une manière appropriée à chaque type de dents. Cette superposition fait intervenir un placement rigide (translation et rotation en trois dimensions). La prise en compte des variations de formes en trois dimensions est faite dans l'étape suivante qui consiste à déformer les modèles génériques de dents pour approximer au mieux les formes en trois dimensions de dents. Il s'agit là d'un recalage deformable qui déplace la surface des modèles génériques pour les rapprocher le plus proche possible des vraies surfaces des dents segmentées sous une certaine contrainte géométrique. Suite à cet enchaînement de recalagc rigide et puis deformable des modèles génériques de dents, l'ensemble minimal de vecteurs de déformation couvrant l'ensemble des formes des dents présentes dans notre base d'apprentissage est identifié. Cette estimation est faite par analyse en composantes principales de toutes les déformations réalisées précédemment au moment du recalage deformable. Suite à cette analyse sont obtenus des vecteurs en trois dimensions de déformation d'un sous ensemble des points en trois dimensions qui composent les modèles génériques avec en plus d'une distribution de l'amplitude de déformation associée à chacun des vecteurs. Cela permet de reproduire l'ensemble des formes de dents en ajustant l'amplitude des vecteurs de déformation qu'on applique sur les modèles génériques de dents. [0079] De plus, la réalisation de ce modèle peut être basée sur une étape de reconstruction en trois dimensions à partir d'un ensemble d'images. Cette étape consiste en le traitement qui permet d'inférer les formes en trois dimensions des dents à partir d'un ensemble d'images acquises pour les dents d'un patient sous différents angles et conditions. À l'entrée de cette étape, nous disposons du modèle statistique de formes en trois dimensions de dents qui doit être approximé pour correspondre aux dents visibles sur les photographies. Les dents ont une apparence particulière sur les photographies (manque de texture et beaucoup de rétlectance). L'information la plus pertinente à considérer pour caractériser l'apparence des dents est l'information de contour des dents. De ce fait, cette étape se compose par exemple de deux sous-étapes : - d'abord la détection probabiliste des contours des dents et - par la suite vient l'approximation du modèle statistique de forme en trois dimensions aux contours de dents détectées. [0080] La sous-étape de détection probabiliste des contours des dents, ne consiste pas en la détection un contour d'une manière binaire, mais plutôt en l'association à chaque point de contour un score ou une probabilité qui indique la vraisemblance de l'appartenance d'un point en question à un contour de dents donné. Cela veut dire aussi qu'il faut attribuer un faible score aux points contour qui ne sont pas liés aux dents. [0081] Ceci ressemble à un problème de classification qui va associer à chaque pixel de 11 l'image à l'entrée un score. Une base d'apprentissage peut être construite à cet effet par annotation manuelle. Dans cc cas, il faut disposer d'images de dents et y annoter manuellement les contours des dents. Les travaux de Piotr Dollar « Supervised Lcarning of Edgcs and Object Boundarics » peuvent ainsi être considérés au cours de cette étape. [0082] La sous-étape d'approximation (« fitting », en anglais) consiste à ajuster d'une manière automatique tous les paramètres du modèle statistique de forme en trois dimensions de dents pour le faire correspondre aux dents du patient. Pour rappel, le modèle inclut à la fois des paramètres de formes et d'autres de positionnement des dents. Cette sous-étape répond à un problème d'optimisation numérique qui minimise la distance entre les contours détectés dans les images et les contours induits par la projection du modèle en trois dimensions déformé dans les images. En entrée de cette sous-étape, on dispose d'un nombre déterminé d'images. Du coup, cette approximation prend en compte d'une manière simultanée la projection du modèle de dents dans la totalité des images et trouver la meilleure combinaison de paramètres pour réaliser I' approximation. [0083] Pour identifier une dent à partir d'au moins une image en deux dimensions, de manière automatique, un algorithme de traitement statistique d'images peut être mis en oeuvre, cet algorithme étant configure pour reconnaître un motif déterminé et associer, à cc motif, de manière statistique une forme de dent. Le mot statistique vient du fait de la modélisation des formes à partir d'un nombre important de données dans lequel on fait correspondre un modèle statistique sur un ensemble d'images. Dans ce modèle, les dents ne sont pas reconnues en tant que telles, mais plutôt des paramètres du modèle statistique sont modifiés pour les faire correspondre à l'apparence des dents dans les photos. Un tel modèle est construit, par exemple, à partir d'un nombre important de scans en trois dimensions de dents. L'avantage d'une telle approche est qu'elle permet statistiquement modéliser les déformations des formes des dents et de les rendre paramétriques. Cela veut dire que ce modèle permet de reproduire les formes de n'importe quelle dent en ajustant simplement les paramètres du modèle statistique de forme en trois dimensions. [0084] Dans des variantes, au moins une image ainsi utilisée présente une information de profondeur associée à chaque pixel capté. Chaque telle image est captée, par exemple, par un capteur RGB-D. [0085] Dans des variantes, au moins deux images en deux dimensions sont captées et une in- terpolation réalisée pour associer à un pixel représentatif d'une même partie du visage des coordonnées dans un repère géométrique virtuel, par triangulation par exemple. [0086] La deuxième étape 140 de modélisation est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul, tel un ordinateur ou serveur, configuré pour, 12 à partir des dents détectées, calculer une forme d'une dentition dans un repère géométrique virtuel. [0087] Par exemple, au cours de cette étape 140 de modélisation, au moins une dent est po- sitionnée selon le repère géométrique, la forme de la dentition étant extrapolée, ou interpolée, à partir des coordonnées de chaque dite dent. [0088] Pour s'assurer de r uniformité du repère géométrique des modélisations de la forme du visage et de la dentition, un des repères anatomiques détecté au cours de la première étape 115 de détection peut être une ou plusieurs des dents du patient, cette dent servant de point de référence lors de la deuxième étape 140 de modélisation de dents du patient pour l'intégration du modèle de dentition et du modèle de forme du visage dans un unique référentiel géométrique. [0089] Dans des modes de réalisation particuliers, tel celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 210 d'apprentissage automatique de la reconnaissance d'une dent en fonction d'au moins une image captée, l'étape 135 de détection d'au moins une dent étant réalisée en fonction de l'apprentissage automatique réalisé. [0090] L'étape 210 d'apprentissage est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un al- gorithme d'apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) sur la base d'un échantillon d'images captées ou d'ensemble de points extraits d'images captées représentant des dents déterminées. [0091] Comme on le comprend, les étapes de reconstruction de la forme du visage 105 et de reconstruction de la dentition 125 peuvent être réalisées en parallèle ou successivement, tel que représenté en figure 2. [0092] A l'issue de la réalisation de ces étapes de reconstruction de la forme du visage 105 et de reconstruction de la dentition 125, une étape d'assemblage 142 a lieu. Au cours de cette étape d'assemblage 142, les deux modèles reconstruits séparément sont assemblés dans le repère de référence. [0093] Cette étape peut être basée sur le recalage en trois dimension du modèle de la dentition sur le modèle du visage en prenant comme référence des photos faciales où une partie de la dentition et totalité du visage sont visibles. [0094] L'étape 145 de détermination d'au moins un plan de traitement dentaire est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un dispositif électronique de calcul configuré pour déterminer pour au moins une dent un plan de traitement possible. Un plan de traitement possible est déterminé en fonction du positionnement relatif de la dent par rapport à au moins une autre dent de la dentition ou pat- rapport la forme du visage. [0095] Un « plan de traitement » est défini comme l'ensemble des changements à réaliser sur les dents (changements de forme, déplacement, rotation, etc.). Cela se traduit par l'ensemble des changements dans les paramètres des modèles des dents du patient. [0096] Chaque plan de traitement présente un état initial, correspondant à l'état de la modé- 13 lisation de la dentition du patient, et un état final, correspondant à une modélisation secondaire dans laquelle au moins une dent a subi un traitement, changeant ainsi à la fois la modélisation de la dentition et de la forme du visage. [0097] De plus, chaque plan de traitement peut comporter un séquençage du plan de traitement individuel de chaque dent ayant un impact sur la forme du visage et de la dentition dépendant de la succession de traitements réalisés. [0098] Cette étape 145 de détermination consiste à générer d'une manière automatique des plans de traitement d'orthodontie ou de prothèse tout en respectant des indicateurs esthétiques. [0099] En effet cette étape 145 de détermination consiste à ajuster les paramètres du modèle en trois dimensions de dents obtenu au cours de l'étape 125 de reconstruction sous deux contraintes : - premièrement il faut que les mouvements des dents soient réalistes et possibles dans le sens où le déplacement d'une dent est naturellement limité et contraint par le reste des dents du patient et - deuxièmement le plan de traitement doit améliorer ou bien respecter les critères esthétiques du patient. [0100] L'étape 150 de sélection, optionnelle, consiste en la sélection, via une interface homme-machine, d'un plan de traitement parmi au moins un plan de traitement déterminé au cours de l'étape 145 de détermination. Cette étape 150 de sélection peut consister, par exemple, en le fait de cliquer sur un bouton d'une interface numérique représentatif d'un plan de traitement, le clic déclenchant la sélection dudit plan de traitement. [0101] Dans des modes de réalisation, l'étape 150 de sélection est aléatoire ou automa- tiquement réalisée. [0102] L'étape 155 de calcul d'une image est réalisée, par exemple, de manière analogue à la première étape 120 de modélisation et fonction du plan de traitement sélectionné et de l'impact de ce plan de traitement sur des paramètres de modélisation de la forme du visage du patient. Par exemple, la rotation d'une dent peut entraîner un déplacement d'une lèvre ou d'une joue. [0103] L'étape 160 d'affichage est réalisée, par exemple, sur un écran numérique. Au cours de cette étape 160 d'affichage, une image intégralement calculée et virtuelle peut être affichée. Dans des variantes, une image basée sur l'intégration d'une partie virtuelle calculée dans une image fidèle, telle une photographie par exemple, peut être affichée. [0104] Dans des modes de réalisation, tel que celui représenté en figure 2, l'étape 160 d'affichage est réalisée en réalité augmentée, le procédé comportant, en amont de l'étape d'affichage, une étape 230 de diminution d'une partie du visage d'un utilisateur capté dans un flux d'images et une étape 235 de calcul d'une nouvelle image à 14 afficher. [0105] L'étape 230 de diminution consiste à retirer du flux d'images une partie du visage de l'utilisateur correspondant à une partie à remplacer par une partie modélisée. Cette étape 230 de diminution est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul exécutant un programme informatique de traitement d'image configure pour détecter une partie du visage à retirer et pour la retirer du flux d'image capté. [0106] L'étape 235 de calcul consiste à calculer une image du visage du patient, à partir du flux d'image capté et du visage du patient calculé après la réalisation du plan de traitement. Cette étape 230 de diminution est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul exécutant un programme informatique de calcul et de traitement d'image. [0107] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 200 comporte une étape 225 de fourniture, en fonction du plan de traitement choisi, d'un calendrier d'actions à réaliser. [0108] L'étape 225 de fourniture est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un écran affichant le calendrier d'actions du plan de traitement. Un calendrier d'actions associe à une étape du plan de traitement sélectionné ou déterminé une date. [0109] Dans des variantes non représentées, le procédé 200 comporte une étape d'impression en trois dimensions d'une gouttière en fonction de la dentition modélisée au cours de l'étape 125 de reconstruction. [0110] Depuis plus de dix ans, une nouvelle technique de traitement d'alignement de dents (traitement orthodontique) a vu le jour. Cette technique ne concerne plus le collage d'éléments de rétention mécanique sur les dents afin d'y mettre un fil contenant une information de mouvement. Cette technique repose sur l'utilisation d'une série de gouttières thermoformées, afin d'exercer des pressions sur les dents dans le but de les déplacer. [0111] Actuellement, les séries de gouttières (entre 7 et 28 gouttières, en fonction des traitements) sont réalisées par thermoformage. C'est-à-dire, qu'une série de modèles sont réalisés, afin d'établir des positions dentaires intermédiaires, et que des plaques de plastique (d'environ 0.7 mm (l'épaisseur) sont appliquées sur ces modèles, avant de les chauffer sous vide, afin qu'elles prennent la forme du modèle. [0112] À ce jour, l'étape de réalisation des modèles intermédiaires est indispensable. Elle se fait, en grande majorité, par impression en trois dimensions. [0113] Dans cette variante, il s'agit d'imprimer directement en trois dimensions les gouttières sans modèle intermédiaire. En résulterait une économie considérable de temps, et de matériaux. Cependant, les gouttières ne sont pas transparentes, sont cassantes, rigides et leurs propriétés mécaniques se dégradent rapidement dû à la tem- pérature buccale ainsi qu'à la salive. [0114] Pour éviter un tel problème, la variante évoquée met en oeuvre une impression en trois dimensions en matériau biocompatible et apte à aller en bouche, capable de supporter le milieu intra-oral, étant préférentiellement esthétique, et être résistant en fine épaisseur. [0115] Pour réaliser un tel matériau, un mélange de polymères est réalisé pour l'impression puis, l'ensemble est arrosé ou plongé dans un solvant pour pouvoir dégrader l'un des polymères, permettant ainsi d'en régler les propriétés mécaniques. [0116] De cc fait, la technique devrait permettre l'impression de gouttière sans retouche (mis à part le lissage des bords). 16 [Revendication 1] [Revendication 2]