FR 3083899 A1 20200117 FR 1873792 A 20181221 Description Titre de l'invention : PROCEDE D'ENRICHISSEMENT D'UNE BASE D'APPRENTISSAGE Domaine technique [0001] La présente invention concerne le domaine de l'analyse de photos d'arcades dentaires. Elle se rapporte en particulier à un procédé pour créer une base d'apprentissage destinée à l'entrainement d'un réseau de neurones destiné à effectuer une telle analyse. Technique antérieure [0002] Les techniques les plus récentes utilisent des réseaux de neurones pour évaluer des si- tuations dentaires à partir d'images, classiquement des radiographies, notamment pour l'identification post mortem. [0003] Un « réseau de neurones » ou « réseau neuronal artificiel » est un ensemble d'algorithmes bien connu de l'homme de l'art. Le réseau de neurones peut être en par- ticulier choisi parmi : les réseaux spécialisés dans la classification d'images, appelés « CNN » (« Convolutional neural network »), par exemple AlexNet (2012) ZF Net (2013) VGG Net (2014) GoogleNet (2015) Microsoft ResNet (2015) Caffe: BAIR Reference CaffeNet, BAIR AlexNet Torch:VGG_CNN_S,VGG_CNN_M,VGG_CNN_M_2048,VGG_CNN_M_1 024,VGG_CNN_M_128,VGG_CNN_F,VGG ILSVRC-2014 16-layer,VGG ILSVRC-2014 19-layer,Network-in-Network (Imagenet & CIFAR-10) Google : Inception (V3, V4). les réseaux spécialisés dans la localisation, et détection d'objets dans une image, les Object Detection Network, par exemple: R-CNN (2013) SSD (Single Shot MultiBox Detector : Object Detection network), Easter R- CNN (Easter Reeion-based Convolutional Network method : Object Detection network) Easter R-CNN (2015) SSD (2015). [0004] La liste ci-dessus n'est pas limitative. 2 100051 Pour être opérationnel, un réseau de neurones doit être entrainé par un processus d'apprentissage appelé « deep learning », à partir d'une base d'apprentissage constituée d'un ensemble d'enregistrements comportant chacun une image et un descriptif de l'image. En présentant les enregistrements en entrée du réseau de neurones, ce dernier apprend progressivement comment générer un descriptif pour une image qu'on lui présente. [0006] Par exemple, chaque enregistrement de la base d'apprentissage peut comporter une image d'une arcade dentaire et un descriptif identifiant, dans cette image, les représentations des dents, ou « zones de dent », et les numéros de dent correspondant. Classiquement, ces descriptifs sont générés par un opérateur qui délimite, au moyen d'un ordinateur, les zones de dent et qui, après avoir identifié la dent correspondante, par exemple « canine supérieure droite », leur affecte un numéro en conséquence. Cette opération est appelée « labelling ». Après avoir été entrainé, le réseau de neurones pourra ainsi identifier, sur une image qu'on lui présente, les représentations des dents et les numéros de dent correspondant. [0007] La qualité de l'analyse réalisée par le réseau de neurones dépend directement du nombre d'enregistrements de la base d'apprentissage. Classiquement, la base d'apprentissage doit comporter plus de 10 000 enregistrements. Il existe un besoin pour la constitution rapide d'une telle base d'apprentissage. [0008] Dans certains contextes dentaires, notamment dans le contexte de pathologies rares, la création d'un grand nombre d'enregistrements est rendue difficile par le nombre limité de photos produites, en particulier par les orthodontistes et les dentistes, et par le caractère généralement confidentiel de ces photos. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant une analyse d'un contexte dentaire, au moyen d'un réseau de neurones, à partir d'une base d'apprentissage limitée [0009] Un but de l'invention est (le répondre à ces besoins. Résumé de l'invention l0010] L'invention propose un procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage historique, ledit procédé comportant les étapes suivantes : [0011] 1) entrainement d'un premier réseau de neurones à transformer des premières photos de premières scènes dentaires en premières images hyperréalistes pour simuler l'effet d'un évènement dentaire sur lesdites premières scènes dentaires ; [0012] 2) soumission, au premier réseau de neurones entrain& d'une photo d'origine re- présentant une scène dentaire « d'origine » dans un contexte dentaire, par exemple dans un contexte dentaire rare, de manière à obtenir une image finale représentant, de manière hyperréaliste, la scène dentaire d'origine après simulation de l'évènement dentaire ; 3 [0013] 3) création d'un descriptif de ladite image finale, ou « descriptif final » ; [0014] 4) création d'un enregistrement historique constitué de l'image finale et du descriptif final, et ajout de l'enregistrement historique dans la base d'apprentissage historique. [0015] Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un procédé d'enrichissement selon l'invention permet d'obtenir une base d'apprentissage historique comportant de nombreuses images représentant, avec la qualité de photos, des scènes dentaires dans des contextes dentaires pour lesquels peu de photos sont disponibles. La qualité de ces images permet avantageusement de les utiliser pour entrainer un deuxième réseau de neurones afin qu'il puisse rechercher, dans des photos à analyser, des motifs spécifiques au contexte dentaire. [0016] Un procédé d'enrichissement selon l'invention peut encore comporter une ou plusieurs des caractéristiques optionnelles suivantes : l'évènement dentaire est choisi parmi une application d'un appareil orthodontique, un traitement dentaire, l'occurrence d'une pathologie, une modification d'une forme, d'une couleur ou d'une position d'une dent ou plusieurs dents et/ou de la langue et/ou de la gencive et/ou d'une arcade et/ou de l'articulation temporo-mandibulaire et/ou de la forme du visage, et/ou d'une relation entre les deux arcades, et une modification des conditions d'observations d'une première scène dentaire ; plus de 10 000 premières photos existent et, de préférence, sont publiques ; le contexte dentaire est celui d'une pathologie dentaire qui touche moins de 10% de la population et/ou pour lequel moins de 10 000 photos représentant un arcade dentaire victime de ladite pathologie dentaire existent et, de préférence, sont publiques ; la photo d'origine ne montre pas de symptômes de ladite pathologie ; le premier réseau de neurones est entrainé pour, à l'étape 2), seulement ajouter un ou plusieurs éléments sur la photo d'origine ; le premier réseau de neurones est entrainé pour, à l'étape 2), seulement ajouter un appareil orthodontique sur la photo d'origine ; à l'étape 1), on entraine plusieurs premiers réseaux de neurones, de préférence plus de 2, plus de 3, plus de 5 ou plus de 10 premiers réseaux de neurones, pour simuler l'effet de différents évènements dentaires, puis, à l'étape 2), on soumet la photo d'oiigine aux dits premiers réseaux de neurones entrainés de manière à générer plusieurs images finales ; les premières photos et/ou la photo d'origine sont des vues extra-orales prises au moyen d'un écarteur dentaire. [0017] L'invention concerne également un procédé d'analyse d'une photo à analyser re- présentant une scène dentaire à analyser, ledit procédé comportant les étapes suivantes : [0018] A) création d'une base d'apprentissage historique comportant plus de 1 000 enregis- trements historiques, en mettant en oeuvre un procédé d'enrichissement selon l' invention ; [0019] B) entraînement d'un deuxième réseau de neurones, au moyen de la base d'apprentissage historique ; [0020] C) soumission, au deuxième réseau de neurones entrainé, de la photo à analyser, de manière à obtenir un descriptif de la photo à analyser. [0021] Lorsque le contexte dentaire est par exemple l'occurrence d'une pathologie rare, le deuxième réseau de neurones permet ainsi avantageusement d'évaluer si la scène dentaire sur la photo à analyser à analyser correspond à cette pathologie. [0022] De préférence, avant l'étape C), la photo à analyser est prise par le patient avec son téléphone mobile, l'étape C) est mise en oeuvre par un ordinateur, intégré dans le téléphone mobile ou avec lequel le téléphone mobile peut communiquer, après l'étape C), l'ordinateur informe le patient, de préférence par l'intermédiaire du téléphone mobile, du résultat de l'analyse. [0023] Les procédés sont réalisés par ordinateur. En particulier, les premier et deuxième réseaux de neurones sont créés, entrainés et mis en oeuvre par ordinateur. La soumission d'une photo à un réseau de neurones, la création d'un descriptif et l'ajout d'un enregistrement sont également des opérations réalisées au moyen d'un ordinateur, éventuellement avec l'assistance d'un opérateur, de préférence sans l'assistance d'un opérateur sinon pour lancer un programme d'ordinateur. [0024] L'invention concerne donc également : [0025] - un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'une ou plusieurs étapes d'un procédé quelconque selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur, [0026] - un support informatique sur lequel est enregistré un tel programme, par exemple une mémoire ou un CD-ROM. Définitions [0027] Un « patient » est une personne pour laquelle un procédé selon l'invention est mis en oeuvre, indépendamment du fait que cette personne suive un traitement orthodontique ou non. [0028] Une « situation dentaire » définit un ensemble de caractéristiques relatives à une arcade dentaire, par exemple la position des dents, leur forme, la position d'un appareil orthodontique, etc. Un « contexte dentaire » caractérise un ensemble de situations dentaires, par exemple caractérise une pathologie. Un contexte dentaire peut être par exemple celui d'une malocclusion. [0029] Une « image » est une représentation, en deux dimensions et formée de pixels, d'une scène dentaire. Une « photo » est donc une image particulière, classiquement en couleurs, prise avec un appareil photo. Par « appareil photo », on entend tout appareil permettant de prendre une photo, ce qui inclut une caméra, un téléphone mobile, une tablette ou un ordinateur. [0030] Une « image hyperréaliste » est une image qui n'est pas une photo mais qui semble être une photo. [0031] 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. [0032] Par « image d'une arcade », « photo d'une arcade», «représentation représentation d'une arcade». etc. on entend une image, une photo, une représentation etc. de tout ou partie de ladite arcade dentaire. [0033] Un « écarteur » (« rctractor » en anglais) est un dispositif qui comporte un rebord supérieur et un rebord inférieur s'étendant autour d'une ouverture d'écarteur. En position de service, les lèvres supérieure et inférieure du patient sont en appui sur les rebords supérieur et inférieur, respectivement. L'écarteur est configure de manière à écarter élastiquement l'une de l'autre les lèvres supérieure et inférieure, de manière à dégager les dents visibles à travers l'ouverture. Un écarteur permet ainsi d'observer les dents sans être gêné par les lèvres. Les dents ne reposent cependant pas sur l'écarteur, de sorte que le patient peut, en tournant la tête par rapport à l'écarteur, modifier les dents qui sont visibles à travers l'ouverture de l'écarteur. Il peut aussi modifier l'écartement entre les arcades. De préférence, l'écarteur comporte des oreilles d'écartement des joues, ce qui permet d'observer les faces vestibulaires des dents au fond de la bouche, comme les molaires. [0034] 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 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. Un attribut d'une image d'une scène dentaire peut aussi définir une pathologie dont souffre le patient, une classe d'occlusion, une position de la mandibule par rapport au maxillaire (« overbite » ou « overjet »), un indice d'hygiène globale ou un indice d'encombrement, par exemple. [0035] Dans la présente description, les qualificatifs « historique », « premier », deuxième », « courant », REVENDICATIONS[Revendication 1] Procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage historique, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 1) entrainernent d'un premier réseau de neurones à transformer des premières photos de premières scènes dentaires en premières images hyperréalistes pour simuler l'effet d'un évènement dentaire sur lesdites premières scènes dentaires ; 2) soumission, au premier réseau de neurones entrainé, d'une photo d'origine représentant une scène dentaire d'origine dans un contexte dentaire, de manière à obtenir une image finale représentant, de manière hyperréaliste, la scène dentaire d'origine après simulation de l'évènement dentaire ; 3) création d'un descriptif de ladite image finale, ou « descriptif final » ; 4) création d'un enregistrement historique constitué de l'image finale et du descriptif final, et ajout de l'enregistrement historique dans la base d'apprentissage historique. [Revendication 2] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'évènement dentaire est choisi parmi une application d'un appareil orthodontique, un traitement dentaire, l'occurrence d'une pathologie, une modification d'une forme, d'une couleur ou d'une position d'une dent ou plusieurs dents et/ou de la langue et/ou de la gencive et/ou d'une arcade et/ou de l'articulation temporo-mandibulaire et/ou de la forme du visage, et/ou d'une relation entre les deux arcades, et une modification des conditions d'observations d'une première scène dentaire. [Revendication 3] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel plus de 10 000 premières photos sont publiques. [Revendication 4] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le contexte dentaire est celui d'une pathologie dentaire qui touche moins de 10% de la population et/ou pour lequel moins de 10 000 photos représentant un arcade dentaire victime de ladite pathologie dentaire sont publiques. [Revendication 5] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les photos publiques ne montrent pas les symptômes de ladite pathologie dentaire. [Revendication 6] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le premier réseau de neurones est entrainé pour, à l'étape 2), seulement ajouter un ou plusieurs éléments sur la photo d'origine. [Revendication 7] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le premier réseau 13 [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] [Revendication 11] de neurones est cntrainé pour, à l'étape 2), seulement ajouter un appareil orthodontique sur la photo d'origine. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, à l'étape 1), on entraine plusieurs premiers réseaux de neurones pour simuler l'effet de différents évènements dentaires, puis, à l'étape 2), on soumet la photo d'origine aux dits premiers réseaux de neurones entrainés de manière à générer plusieurs images finales. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les premières photos et/ou la photo d'origine sont des vues extra-orales prises au moyen d'un écarteur dentaire. Procédé d'analyse d'une photo à analyser représentant une scène dentaire à analyser, ledit procédé comportant les étapes suivantes : A) création d'une base d'apprentissage historique comportant plus de 1 000 enregistrements historiques, en mettant en oeuvre un procédé d'enrichissement selon l'une quelconque des revendications précédentes ; B) entraînement d'un deuxième réseau de neurones, au moyen de la base d'apprentissage historique ; C) soumission, au deuxième réseau de neurones entrainé, de la photo à analyser, de manière à obtenir un descriptif de la photo à analyser. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel : - avant l'étape C), la photo à analyser est prise par le patient avec son téléphone mobile, - l'étape C) est mise en oeuvre par un ordinateur, intégré dans le téléphone mobile ou avec lequel le téléphone mobile peut communiquer, - après l'étape C), l'ordinateur informe le patient, de préférence par l'intermédiaire du téléphone mobile, du résultat de l'analyse.