FR 3083903 A1 20200117 FR 1856502 A 20180713 PROCEDE DE DECOUPAGE D'UN MODELE D'UNE ARCADE DENTAIRE Domaine technique La présente invention concerne un procédé de découpage d'un modèle tridimensionnel d'une arcade dentaire. Etat de la technique Le découpage d'un modèle tridimensionnel en modèles élémentaires est une opération par laquelle le modèle est découpé afin de délimiter la représentation d'un ou plusieurs éléments de la scène modélisée. En particulier, le Demandeur a inventé plusieurs procédés dans lesquels un modèle d'une arcade dentaire est découpé afin de définir des modèles élémentaires pour chaque dent, ou « modèles de dent ». Le modèle ainsi découpé peut être ensuite déformé, par déplacement. des modèles de dent., pour simuler l'effet d' un traitement orthodontique ou l'évolution d'une récidive, ou un traitement esthétique. Le découpage peut être partiellement automatisé, en particulier pour définir le contour des dents. L'intervention d'un opérateur reste cependant nécessaire pour affiner et valider le 15 découpage, notamment pour tenir compte du contexte. Il existe un besoin permanent pour accélérer l'opération de découpage d'un modèle d'une arcade dentaire. Un but de l'invention est de répondre à ce besoin. Résumé de l'invention 20 L'invention propose un procédé de découpage d'un modèle tridimensionnel d'une scène ou « modèle de scène », en particulier d'une scène dentaire, ledit procédé comportant les étapes suivantes : a) acquisition d'une vue dudit modèle de scène, dite « vue d'analyse » ; b) analyse de la vue d'analyse au moyen d'un réseau de neurones entrainé pour 25 identifier, dans ladite vue d'analyse, au moins une zone élémentaire représentant un élément de la scène et déterminer une valeur pour au moins un attribut de la zone élémentaire; c) identification d'une région du modèle de scène correspondant à la zone élémentaire, c'est-à-dire représentée par ladite zone élémentaire sur ladite vue d'analyse, et 2 affectation, à ladite région, d'une valeur d'un attribut dudit modèle de scène, ou « attribut de modèle », ladite valeur de l'attribut de modèle étant dépendante de la valeur dudit attribut de la zone élémentaire. Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un procédé de découpage 5 selon l'invention utilise les capacités d'un réseau de neurones pour l'analyse d'images, en l'occurrence de vues du modèle de scène, pour enrichir la description de cc modèle. Le procédé peut être en particulier utilisé pour identifier, dans le modèle de scène, les régions dont la nature a été identifiée, par le réseau de neurones, sur la vue d'analyse. De préférence, la zone élémentaire définit la représentation d'un élément physique de la 10 scène, par exemple une dent. La zone élémentaire est alors qualifiée de «zone de dent ». L'attribut de la zone élémentaire peut être en particulier choisi parmi un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de forme de la dent, un indice de déflexion en mésial et di stal du bord incisif, un niveau d'abrasion, un paramètre d'apparence de la dent, un paramètre relatif à l'état de la dent ou relatif à un appareil dentaire porté par la dent. L'attribut de modèle peut être identique ou différent de l'attribut de la zone élémentaire. De préférence, ces deux attributs sont identiques, et en particulier peuvent être un numéro de la dent. De préférence, le procédé comporte encore, après l'étape c), l'étape suivante : d) modification de la vue d'analyse, puis reprise à l'étape h). En multipliant les cycles d'étapes b) à d), il est ainsi possible d'explorer le modèle de scène, c'est-à-dire d'acquérir de nombreuses vues d'analyse, dans des conditions d'observations différentes, et en particulier sous des orientations différentes, afin de parvenir à affecter des valeurs, pour ledit attribut de modèle, à tous les voxels dudit modèle de scène. De préférence, le procédé comporte encore, après plus de 10, plus de 100, ou plus de 1000 cycles d'étapes b) à d), l'étape e) suivante : e) regroupement des régions du modèle de scène qui ont la même valeur pour ledit attribut de modèle, de manière à créer un modèle élémentaire. Par exemple, le modèle de scène peut être un modèle d'une arcade dentaire, ou « modèle d'arcade », et l'attribut de la zone élémentaire peut être un numéro de dent. Les cycles d'étapes b) à d) permettent alors, en observant selon différentes directions la partie du 3 modèle d'arcade qui représente une dent, d'identifier progressivement tous les voxcls du modèle d'arcade qui appartiennent à la représentation de cette dent, et ainsi de définir, sans intervention d'un opérateur, un modèle de dent. De préférence, le procédé comporte encore, après l'étape e), l'étape suivante : 5 f) déplacement et/ou déformation et/ou suppression du modèle élémentaire. Le déplacement des modèles élémentaires permet en particulier de simuler une situation dentaire, notamment orthodontique, passée ou future. Dans un mode de réalisation, le modèle de scène est constitué d'un assemblage de régions de base, classiquement triangulaires et, quand, à l'étape c), une valeur est affectée, à un 10 attribut du modèle de scène, pour une région qui inclut au moins un voxel d'une région de base, on affecte ladite valeur à toute ladite région de base. Par exemple, si on identifie, à l'étape c), qu'un voxel est la représentation d'une dent n'4, la région triangulaire qui inclut ce voxcl est immédiatement considérée comme représentant la dent n°4. Le découpage du modèle de scène en est avantageusement considérablement 15 accéléré. Un procédé selon l'invention est au moins en partie, de préférence entièrement mis en oeuvre par ordinateur. L'invention concerne donc également : - un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'une ou plusieurs étapes d'un procédé selon l'invention, en particulier au 20 moins les étapes h) et c), lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur, - un support informatique sur lequel est enregistré un tel programme, par exemple une mémoire ou un CD-ROM. Définitions Un « patient » est une personne pour laquelle un procédé selon l'invention est mis en oeuvre, 25 indépendamment du fait que cette personne suive un traitement orthodontique ou non. Une « situation dentaire » définit un ensemble de caractéristiques relatives à une arcade d'un patient à un instant, par exemple la position des dents, leur forme, la position d'un appareil orthodontique, etc. à cet instant. Par « modèle », on entend un modèle tridimensionnel numérique. Un modèle est constitué 30 d'un ensemble de voxels. Un « modèle d'une arcade » est un modèle représentant au moins 4 une partie d'une arcade dentaire, de préférence au moins 2, de préférence au moins 3, de préférence au moins 4 dents. Dans un souci de clarté, on distingue classiquement le « découpage » d'un modèle de scène en « modèles élémentaires » et la « segmentation » d'une image, en particulier d'une vue 5 d'un modèle de scène, en « zones élémentaires ». Les modèles élémentaires et les zones élémentaires sont des représentations, en 3D ou en 2D respectivement, d'un élément d'une scène réelle, par exemple d'une dent. Une observation d'un modèle, dans des conditions d'observations déterminées, en particulier selon un angle et à une distance déterminés, est appelée une « vue ». 10 Une « image » est une représentation, en deux dimensions et formée de pixels, d'une scène. Une vue est un exemple d'image. Une « scène » est constituée par un ensemble d'éléments qui peuvent être observés simultanément. Une « scène dentaire » est une scène comportant au moins une partie d'une arcade dentaire. 15 Un attribut de dent est un attribut dont la valeur est spécifique aux dents. De préférence, une valeur d'un attribut de dent est affectée à chaque zone de dent de la vue considérée ou à chaque modèle de dent d'un modèle d'arcade dentaire considéré. Un attribut de dent ne concerne pas la vue ou le modèle dans son ensemble. Il tient sa valeur du fait de caractéristiques de la dent à laquelle il se réfère. 20 Par « vue d'une arcade », « représentation d'une arcade », « scan d'une arcade », ou « modèle d'une arcade », on entend une vue, une représentation, un scan ou un modèle de tout ou partie de ladite arcade dentaire. Une « base d'apprentissage » est une base d'enregistrements informatiques adaptée à l'entrainement d'un réseau de neurones. Chaque enregistrement comporte un objet, par 25 exemple une image, et des informations sur cet objet, ou « descriptif ». Un descriptif comporte des valeurs pour des attributs de l'objet. Par exemple, un attribut d'une image d'une scène dentaire peut servir à identifier les numéros des dents représentées. L'attribut est alors « numéro de dent » et pour chaque dent, la valeur de cet attribut est le numéro de cette dent. 30 Un « réseau de neurones » ou « réseau neuronal artificiel » est un ensemble d'algorithmes d'intelligence artificielle bien connu de l'homme de l'art. 5 Dans la présente description, les qualificatifs « historique » ou « d'analyse » sont utilisés à des fins de clarté. Dans un souci de clarté, on qualifie de « zones » et de « régions » les surfaces d'une image et d'un modèle, respectivement. On distingue également un « descriptif », qui décrit l'objet 5 d'un enregistrement d'une base d'apprentissage et qui, en particulier, comporte des valeurs d'attribut de cet objet, et une « description » qui décrit un modèle. Un « descriptif élémentaire » décrit spécifiquement une zone élémentaire. Une « description élémentaire » décrit spécifiquement un modèle élémentaire. 11 faut interpréter "comprenant. " ou "comportant " ou "présentant " de manière non 10 restrictive, sauf indication contraire. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore à la lecture de la description détaillée qui va suivre et à l'examen du dessin annexé dans lequel : - la figure 1 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé selon 15 l'invention ; la figure 2 représente un exemple d'un modèle d'une arcade dentaire, c'est-à-dire d'un modèle de scène dentaire ; - la figure 3 représente un exemple d'une « vue d'analyse » d'un modèle d'une arcade dentaire ; 20 - la figure 4 représente les régions dudit modèle d'arcade dentaire qui sont « parentes » des zones élémentaires identifiées sur la vue d'analyse représentée sur la figure 3 ; - la figure 5 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé pour créer un modèle de scène dentaire par assemblage de modèles de dent de base. Description détaillée 25 La description détaillée qui suit est celle de modes de réalisation préférés, mais n'est pas limitative. Création de la base d'apprentissage et entrainetnent du réseau de neurones Préalablement à l'étape b) et de préférence à l'étape a), un réseau de neurones doit être entrainé avec une hase d'apprentissage. 30 La base d'apprentissage peut être créée suivant des méthodes conventionnelles. 6 Classiquement, la base d'apprentissage est constituée de plus de 1 000 enregistrements « historiques », chaque enregistrement comportant : - une vue « historique » d'un modèle tridimensionnel numérique « historique » modélisant une scène « historique », en particulier une arcade dentaire d'un 5 patient « historique » ; - un descriptif « historique » de la vue historique, un descriptif historique comportant une valeur pour au moins un attribut d'une zone élémentaire « historique » représentant, dans la vue historique, un élément de la scène historique. 10 Un modèle historique peut être préparé à partir de mesures effectuées sur les dents du patient historique ou sur un moulage de ses dents, par exemple un moulage en plâtre. Le modèle historique est de préférence obtenu à partir d'une situation réelle, de préférence créé avec un scanner 3D. Dans un mode de réalisation, le modèle historique est théorique, c'est-à-dire ne correspond 15 pas à une situation réelle. En particulier, le modèle historique 10 (voir figure 5) peut être créé par assemblage d'un ensemble de modèles de dents de base 12 choisis dans une bibliothèque numérique 14. L'agencement des modèles de dent de base est déterminé pour que le modèle historique soit réaliste, c'est-à-dire corresponde à une situation qui aurait pu se rencontrer chez un patient. En particulier, les modèles de dents de base sont disposés 20 suivant un arc 16, en fonction de leur nature, et orientés de manière réaliste. Un modèle historique peut être observé dans différentes conditions d'observations pour acquérir différentes vues historiques. Chaque vue historique représente un ensemble de zones élémentaires historiques qui, chacune, représentent un élément de la scène modélisée par le modèle historique. Cet 25 élément peut être une dent. Par exemple, chaque enregistrement de la base d'apprentissage peut comporter une vue historique d'une arcade dentaire et un descriptif contenant pour chaque zone de dent, c'est-à-dire pour chaque zone élémentaire représentant une dent sur la vue historique, une valeur pour au moins un attribut de dent. 30 L'attribut de dent est de préférence choisi parmi un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de 'Mme de la dent, par exemple une largeur de dent, en particulier une largeur 7 rnésio-palatine, une épaisseur, une hauteur de couronne, un indice de déflexion en mésial et distal du bord incisif, ou un niveau d'abrasion, un paramètre d'apparence de la dent, en particulier un indice de translucidité ou un paramètre de couleur, ou un paramètre relatif à l'état de la dent, par exemple « abrasée », « cassée », « cariée » ou « appareillée » (c'est-à- 5 dire en contact avec un appareil dentaire, par exemple orthodontique). Par exemple, l'attribut de dent « type de dent » aura la valeur « incisive », « canine » ou « molaire » selon que la zone élémentaire représente une incisive, une canine ou une molaire, respectivement. L'attribut de dent « situation pathologique » aura la valeur « dent saine », «dent cassée », « dent usée » ou « dent cariée », par exemple. 10 L'attribut de dent peut être également relatif à une interaction entre un appareil dentaire et la dent considérée. L'attribut de dent peut être par exemple «collage sur la dent » et prendre la valeur « collé » ou « décollé ». Une vue historique peut également représenter des zones élémentaires historiques qui, chacune, représentent un élément différent d'une dent. Notamment, on peut définir, à partir 15 du modèle historique, d'autres zones élémentaires que les zones de dent, et notamment des modèles pour la langue, et/ou la bouche, et/ou les lèvres, et/ou les mâchoires, et/ou la gencive, et/ou un appareil dentaire, de préférence orthodontique, et leur affecter des valeurs pour des attributs de langue, et/ou de bouche, et/ou de lèvres, et/ou de mâchoires, et/ou de gencive, et/ou d'appareil dentaire, respectivement. 20 Un attribut de langue peut être, par exemple, relatif à la position de la langue (par exemple prendre la valeur « en retrait »). Un attribut de bouche peut être, par exemple, relatif à l'ouverture de la bouche du patient (par exemple prendre la valeur « bouche ouverte » ou « bouche fermée »). Un attribut d'appareil dentaire peut être, par exemple, relatif à la présence d'un appareil 25 dentaire et/ou relatif à son état (par exemple prendre la valeur « appareil intact », « appareil cassé » ou « appareil endommagé »). Classiquement, les descriptifs historiques sont générés par un opérateur qui délimite au moyen d'un ordinateur, les zones élémentaires, de préférence au moins les zones de dent, et qui, après avoir identifié une valeur d'au moins un attribut d'une zone élémentaire, par 30 exemple la nature d'une dent représentée, par exemple « canine supérieure droite », affecte cette valeur audit attribut. Cette opération est appelée « labelling ». 8 La génération d'un descriptif historique peut être également, au moins en partie, automatique. En particulier, de préférence, on génère une description du modèle historique, purs on crée, au moins en partie, le descriptif historique à partir de la description du modèle historique. 5 A cet effet, de préférence, le modèle historique est découpé en modèles élémentaires historiques, puis on génère, dans la description du modèle historique, une description élémentaire spécifique pour chaque modèle élémentaire historique. Dans un mode de réalisation préféré, la forme d'un modèle élémentaire historique, par exemple d'un modèle de dent particulier, est analysée au moyen d'un réseau de neurones 10 entrainé pour définir une valeur pour au moins un attribut, par exemple un numéro de dent. La description d'un modèle historique comporte ainsi un ensemble de données relatives aux modèles élémentaires historiques, par exemple aux modèles élémentaires historiques qui modélisent les dents, et de préférence des données relatives au modèle historique dans son ensemble. 15 On peut ensuite inclure, dans le descriptif historique d'une vue historique, un descriptif élémentaire historique pour chaque représentation d'un modèle élémentaire historique sur la vue historique, au moins une partie du descriptif élémentaire historique étant héritée de la description élémentaire historique spécifique au modèle élémentaire historique. Un modèle élémentaire historique peut en particulier modéliser une dent, et un ou plusieurs 20 attributs de dent peuvent être associés à ce modèle élémentaire historique. Ces attributs de dents peuvent être en particulier choisis parmi les attributs de dents listés ci-dessus pour les zones de dent. Par exemple, on crée des modèles élémentaires historiques représentant les dents, ou « modèles de dent historiques », dans le modèle historique, et, dans la description du modèle 25 historique, on crée une description élémentaire historique spécifique pour chaque modèle de dent historique, par exemple pour identifier les numéros de dent correspondants. On peut alors facilement renseigner en conséquence le descriptif historique, et en particulier les descriptifs élémentaires historiques. Notamment, les numéros des dents des modèles de dent historiques peuvent être affectés aux représentations de ces modèles de dents historiques sur 30 la vue historique. Avantageusement, une fois que le modèle historique et sa description ont été créés, il est ainsi possible de générer des enregistrements historiques par ordinateur, sans 9 intervention humaine. La création du descriptif historique peut donc être, au moins partiellement, automatisée. Le risque d'erreur en est avantageusement limité. En outre, ce procédé permet avantageusement, en modifiant la vue historique d'un même modèle historique, de générer un grand nombre d'enregistrements historiques. De 5 préférence, après avoir généré un enregistrement historique, on modifie la vue historique du même modèle historique, puis on crée un nouvel enregistrement historique. Dans un mode de réalisation, le modèle historique est déformé, par exemple par déplacement d'un ou plusieurs modèles de dent, puis on génère de nouveaux emtgistrements historiques à partir de vues historiques du modèle historique déformé. Avantageusement, il devient ainsi 10 possible de créer différents modèles historiques qui ne sont pas exclusivement issus de mesures sur un patient, et en particulier d'un scan de l'arcade dentaire du patient. Les modèles historiques peuvent être en particulier créés pour simuler des situations dentaires pour lesquelles peu de données réelles sont disponibles, par exemple relatives à des pathologies rares. 15 Le réseau de neurones peut être en particulier choisi parmi : les réseaux spécialisés dans la classification d'images, appelés « CNN » (« Convolutional neural network »), par exemple AlexNet (2012) ZF Net (2013) 20 VGG Net (2014) GoogleNet (2015) Microsoft RcsNct (2015) - Caffe: BAIR Reference CaffeNet, BAR AlexNet Torch:VGG_CNN_S,VGG_CNN_M,VGG_CNN_M_2048,VGG_CNN_M_10 25 24,VGG_CNN_M_128,VGG_CNN_F,VGG ILSVRC-2014 16-layer,VGG ILSVRC-2014 19-layer,Network-in-Network (Imagenet & CTEAR-10) Google : Inception (V3, V4) ; les réseaux spécialisés dans la localisation, et détection d'objets dans une image, les Object Detection Nctwork, par exemple : 30 - R-CNN (2013) 10 SSD (Single Shot MultiBox Detector : Object Detcction network), Faster RCNN (Faster Region-based Convolutional Nctwork mcthod : Object Detection network) Faster R-CNN (2015) 5 - SSD (2015). La liste ci-dessus n'est pas limitative. Pour être opérationnel, le réseau de neurones doit être entrainé par un processus d'apprentissage appelé « deep learning », à partir de la base d'apprentissage. En présentant les enregistrements de la base d'apprentissage en entrée du réseau de neurones, 10 ce dernier apprend progressivement comment segmenter une vue d'analyse qu'on lui présente, c'est-à-dire comment l'analyser et générer un descriptif permettant d'identifier et de qualifier des zones élémentaires de cette vue. En particulier, le réseau de neurones apprend à identifier, sur une vue d'analyse d'une arcade dentaire, les représentations des dents et à leur attribuer des valeurs d'attribut correspondantes. 15 La qualité de l'analyse réalisée par le réseau de neurones entrainé avec la base d'apprentissage dépend directement du nombre d'enregistrements de la base d'apprentissage. De préférence, la base d'apprentissage comporte plus de 5 000, dc préférence plus dc 10000, dc préférence plus dc 30 000, dc préférence plus de 50 000, de préférence plus de 100 000 enregistrements. Plus le nombre d'enregistrements est élevé, meilleure est la capacité 20 d'analyse du réseau dc neurones. Découpage d'un modèle Le modèle de scène modélise une scène et en particulier peut modéliser une scène dentaire d'un patient (figure 2). 11 peut être réalisé suivant les techniques décrites ci-dessus pour la génération d'un modèle historique, et en particulier par un scan d'une arcade d' un patient. 25 Pour découper un modèle de scène, on procède, après avoir créé la base d'apprentissage et entrainé le réseau de neurones, suivant les étapes a) à c) (figure 1). A l'étape a), on acquiert une vue du modèle de scène, ou « vue d'analyse ». La vue d'analyse représente donc le modèle de scène tel qu'observé dans des conditions d'observations déterminées. Par exemple une vue d'analyse peut représenter le modèle de scène vu de face. 30 La vue d'analyse contient des zones élémentaires qui chacune représente un élément de la scène modélisée. Par exemple, si la vue d'analyse est une vue dc face, elle peut comporter 11 une représentation pour l'incisive droite une représentation pour l'incisive gauche, et une représentation pour la gencive. Ces représentations constituent chacune une zone élémentaire. A l'étape b), on présente la vue d'analyse au réseau de neurones entraMé. Le réseau de 5 neurones analyse la vue d'analyse et détermine des valeurs pour des attributs des zones élémentaires. Ainsi, le réseau de neurones détermine-t-il un descriptif pour la vue d'analyse. En particulier, il peut déterminer, avec une probabilité, les contours des zones élémentaires et la nature des éléments représentés par ces zones élémentaires. Par exemple, il peut déterminer qu'une zone élémentaire au centre de la vue d'analyse est une incisive avec une 10 probabilité de 95%. Des essais ont montré qu'un réseau de neurones est bien adapté pour analyser une vue d'un modèle dentaire. A l'étape c), on identifie, pour chaque zone élémentaire déterminée à l'étape b), la région du modèle de scène dont elle est issue. Une vue d'un modèle d'arcade est toujours unique, c'est-à-dire qu'elle ne peut être acquise 15 que dans des conditions d'observation spécifiques. A une vue d'analyse con-espondent donc, de manière bijective, des conditions d'observations particulières. Les conditions d'observations ayant permis d'acquérir la vue d'analyse étant connues, il est donc possible de déduire, pour chaque zone élémentaire, une et une seule région du modèle de scène, dite « région parente », qui, lorsqu'elle est observée dans les conditions d'observations, est 20 représentée par la zone élémentaire. Des valeurs du descriptif de la vue d'analyse, et en particulier les valeurs d'attribut qui sont spécifiques à la zone élémentaire, peuvent dès lors être affectées à la région parente. Par exemple, si une valeur d'attribut d'une zone élémentaire indique que la zone élémentaire est une représentation au moins partielle d'une incisive », le voxel du modèle de scène qui 25 est représenté, sur la vue d'analyse, par un pixel appartenant à la zone élémentaire peut hériter de cette valeur d'attribut, et être considéré comme appartenant également « à la représentation d'une incisive », c'est-à-dire comme appartenant à un modèle élémentaire d'une incisive. La résolution du modèle de scène étant limitée, ce modèle est classiquement un assemblage 30 de régions de base de forme triangulaire, ou « triangles », de différentes tailles. Dans la mesure où une valeur d'attribut est affectée à une région du modèle de scène qui contient au 12 moins un voxel d'un triangle, ladite région peut être étendue de manière à inclure tout le triangle. Le découpage du modèle de scène en est accéléré. A l'issue de l'étape c), sensiblement seules les régions parentes de zones élémentaires de la vue d'analyse ont une description précisant une valeur d'attribut déduite de l'analyse de la 5 vue d'analyse. A l'étape d), on modifie donc la vue d'analyse, c'est-à-dire on modifie les conditions d'observation du modèle de scène, puis on recommence les étapes b) et c). La vue d'analyse ayant été modifiée, il en est de même des zones élémentaires et des régions parentes correspondantes. 10 Le cycle des étapes b) à d) est de préférence repris, par exemple plus de 10, plus de 100, ou plus de 1000 fois, de préférence en tournant autour du modèle de scène. De préférence, le cycle des étapes b) à d) est répété jusqu'à cc que l'ensemble des régions parentes identifiées et ayant hérité de valeurs d'attribut de zones élémentaires représente plus de 50%, de préférence plus de 60%, plus de 70%, plus de 80%, plus de 90%, de préférence sensiblement 15 100% de la surface du modèle de scène. A l'issue de l'étape d), les régions parentes qui partagent une même valeur pour un attribut, par exemple les régions qui sont toutes considérées comme « appartenant à l'incisive supérieure droite », peuvent être regroupées pour former un modèle élémentaire, par exemple un modèle élémentaire d'une incisive supérieure droite. 20 Le procédé permet ainsi de découper un modèle de scène, et en particulier de découper un modèle d'arcade afin de créer des modèles élémentaires, notamment pour les dents du modèle d'arcade. Le modèle de scène découpé peut être utilisé dans toutes les applications dans lesquelles des modèles de scène découpés sont utilisés à ce jour. Notamment, le modèle de scène découpé 25 peut être utilisé pour simuler in traitement orthodontique ou pour concevoir un appareil orthodontique, à des fins thérapeutiques ou non, par exemple à des fins de recherche ou à de fins purement esthétiques. Exemple La figure 3 est une vue d'analyse d'une arcade dentaire. Le réseau de neurones a permis 30 d'identifier les représentations, sur cette vue, de différents éléments de la scène dentaire, et en particulier a permis d'identifier des zones élémentaires qui sont des représentations de 13 dents et de la gencive. Notamment, il a identifié que la zone élémentaire 10 est la représentation d'une incisive. La valeur de l'attribut «type de dent » de la zone élémentaire 10 est donc « incisive ». A l'étape c), les régions parentes des différentes zones élémentaires ont été identifiées dans 5 le modèle représenté sur la vue d'analyse. La figure 4 représente ces différentes régions parentes En particulier, la région 12 est parente de la zone élémentaire 10. 11 est donc possible de conclure que la région 12 du modèle est une région qui représente, au moins partiellement, une incisive. La valeur de l'attribut de modèle « type de dent » de la région 12 est donc « incisive ». 10 On observe que la figure 4 est incomplète. En effet, les parties du modèle qui ne sont pas visibles sur la vue d'analyse n'ont. pu être identifiées. Par exemple, les parties qui s'étendent entre l'incisive et la canine adjacente n'ont pas été identifiées, ce qui laisse un espace vide 14 sur la figure 4. Pour identifier la nature de ces parties, par exemple pour déterminer, dans l'espace vide 14, 15 les surfaces de modèle qui appartiennent à la gencive, à l'incisive ou à la canine adjacente, une ou plusieurs autres vues d'analyse, représentant la partie du modèle correspondant à l'espace vide 14, doivent être acquises, puis soumises au réseau de neurones. Le cyclage entre les étapes b) et d) permet ainsi d'identifier toutes les surfaces de l'incisive qui sont représentées sur le modèle. Le modèle peut être ainsi découpé de manière 20 automatique. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-dessus et représentés. En particulier, le patient n'est pas limité à un être humain. Un procédé selon l'invention REVENDICATIONS1. Procédé de découpage d'un modèle tridimensionnel d'une scène dentaire, ou «modèle de scène », ledit procédé comportant les étapes suivantes : a) acquisition d'une vue dudit modèle de scène, dite « vue d'analyse » ; b) analyse de la vue d'analyse au moyen d'un réseau de neurones entrainé pour identifier, dans ladite vue d'analyse, au moins une zone élémentaire représentant un élément de la scène dentaire, et déterminer d'une valeur pour au moins un attribut de ladite zone élémentaire ; c) identification d'une région du modèle de scène représentée par ladite zone élémentaire sur ladite vue d'analyse, et affectation, à ladite région, d'une valeur d'un attribut dudit modèle de scène, ou « attribut de modèle », ladite valeur de l'attribut de modèle étant dépendante de la valeur dudit attribut de la zone élémentaire. 2. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, comportant encore, après l'étape c), l'étape suivante : d) modification de la vue d'analyse, puis reprise à l'étape h). 3. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, comportant encore, après plus de 10 cycles d'étapes b) à d), l'étape suivante : c) regroupement des régions du modèle de scène qui ont la même valeur pour un attribut dudit modèle de scène, de manière à créer un modèle élémentaire 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, à l'étape c), l'attribut dudit modèle de scène est identique à l'attribut de la zone élémentaire. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, à l'étape b), l'attribut de la zone élémentaire est choisi panai un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de forme de la dent, un indice de déflexion en mésial et distal du bord incisif, ou un niveau d'abrasion, un paramètre d'apparence de la dent, un paramètre relatif à l'état de la dent et un paramètre relatif à un appareil dentaire porté par la dent. 6. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel l'attribut de la zone élémentaire est choisi parmi un numéro de dent et un type de dent.30