(57)【要約】      （修正有）【課題】人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供する。【解決手段】人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法は、口腔スキャナーを利用して患者の歯牙状態をスキャンする段階と、サーバー１０がスキャンされた歯牙データに対してデータベース１４０のグループ化したデータのうちのいずれかのグループに属するのかを決定する段階と、サーバーが決定されたグループのデータを参照して矯正が必要な歯牙を漸進的に移動させて予測デジタル矯正歯牙データセットを生成する段階と、サーバーが患者の矯正処理されたデジタル矯正歯牙データセットを３次元印刷機３００に送信し、３次元印刷機が歯牙矯正モデルを生成して出力する段階と、真空成形機４００を通じて生成された歯牙矯正モデルに透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成する段階とを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の個人情報が除外された良好な歯牙矯正資料、前記歯牙矯正資料を基盤に非指導学習を通じて歯牙矯正患者をクラスタリングまたは所定の個数にグループ化したデータおよび歯牙矯正教本で提示した歯牙矯正拘束条件を保存するデータベースと、
歯科患者の歯牙状態を３Ｄスキャニングした歯牙データに対して前記データベースのグループ化したデータのうちのいずれかのグループに属するのかを決定し、決定されたグループのデータを参照して矯正が必要な歯牙を漸進的に移動させて予測デジタル矯正歯牙データセットを生成し、前記予測デジタル矯正歯牙データセットを単位デジタル矯正データ群に細分化する人工知能矯正データ生成部と、
前記単位デジタル矯正データ群に対応して製作された透明矯正器の着用後の患者の単位矯正基礎歯牙データと前記予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致するか否かを前記単位デジタル矯正データ群単位ごとに比較する人工知能矯正データ判断部と、
前記人工知能矯正データ判断部を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致する場合、プラス点数を付与し、前記患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、マイナス点数を付与して前記データベースに保存する人工知能制御部とを含む人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項２】
前記人工知能制御部は、付与された点数の合計が一定の点数以上になると、患者の個人情報を除いて良好な歯牙矯正資料として前記データベースに保存することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項３】
前記デジタル矯正データを利用して歯牙矯正モデルを生成出力する３次元印刷機と、
前記生成された歯牙矯正モデルに透明シリコンがコーティングされた透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成する真空成形機と、
前記真空成形機で生成された透明矯正器にフッ素またはヘキサメジンをコーティングするコーティング機とをさらに含む、請求項２に記載の人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項４】
前記コーティング機は、
前記人工知能制御部から患者の情報を受信する通信部と、
フッ素溶液を貯蔵するフッ素溶液貯蔵部と、
ヘキサメジン溶液を貯蔵するヘキサメジン溶液貯蔵部と、
前記フッ素溶液貯蔵部のフッ素溶液を噴射するフッ素溶液噴射部と、
前記ヘキサメジン溶液貯蔵部のヘキサメジン溶液を噴射するためのヘキサメジン噴射部と、
前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を前記通信部を通じて受信し、前記患者に歯茎疾患がある場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、前記患者に虫歯がある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御するコーティング制御部とを含む、請求項３に記載の人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項５】
前記コーティング制御部は、前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報の変化情報を前記通信部を通じて受信し、前記患者の歯茎疾患情報の変動により前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするように制御し、前記患者の虫歯情報変動により前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングするように制御することを特徴とする、請求項４に記載の人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項６】
前記コーティング制御部は、前記患者に虫歯と歯茎疾患がすべてある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングした後、前記透明矯正器に歯茎接触部位にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするようにすることを特徴とする、請求項５に記載の人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項７】
前記患者の歯茎疾患が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を減少してコーティングするように制御し、
前記患者の歯茎疾患が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を増加してコーティングするように制御し、
前記患者の虫歯が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を減少してコーティングするようにし、
前記患者の虫歯が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を増加させてコーティングするようにすることを特徴とする、請求項６に記載の人工知能技術を利用した段階別自動矯正システム。
【請求項８】
口腔スキャナーを利用して患者の歯牙状態をスキャンする段階と、
サーバーが前記スキャンされた歯牙データに対して前記データベースのグループ化したデータのうちのいずれかのグループに属するのかを決定する段階と、
前記サーバーが前記決定されたグループのデータを参照して矯正が必要な歯牙を漸進的に移動させて予測デジタル矯正歯牙データセットを生成する段階と、
前記サーバーが患者の矯正処理された前記デジタル矯正歯牙データセットを３次元印刷機に送信し、前記３次元印刷機が歯牙矯正モデルを生成して出力する段階と、
真空成形機を通じて前記生成された歯牙矯正モデルに透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成する段階とを含む人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法。
【請求項９】
コーティング機が前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を前記サーバーから通信部を通じて受信する段階と、
前記患者に歯茎疾患がある場合、前記コーティング機が前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングする段階と、
前記患者に虫歯がある場合、前記コーティング機が前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングする段階とをさらに含み、
前記患者の歯茎疾患が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を減少してコーティングするように制御し、
前記患者の歯茎疾患が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を増加してコーティングするように制御し、
前記患者の虫歯が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を減少してコーティングするようにし、
前記患者の虫歯が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を増加させてコーティングするようにすることを特徴とする人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータアルゴリズムによる自動歯牙移動システムに関し、より詳細には、人工知能技術であるマシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）方法を利用して以前に記録された良好な歯牙矯正記録で非指導学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を通じて患者の歯牙矯正基準を定義し、歯牙矯正教本に出る矯正勧告事項または拘束条件を満足する自動矯正アルゴリズムを強化学習（ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）技法に適用する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
透明矯正器は、一般に歯科患者の歯型を３Ｄスキャニングした後、矯正歯牙を生成するプログラムにより前記３Ｄスキャニングデータを加工して設定された最終矯正データになる時までステップ別に漸進的に歯牙を移動させる連続的なデジタル歯牙矯正データを生成し、前記生成された歯牙矯正データに対して段階別に歯牙金型を製作した後、前記歯牙金型を真空圧着して人為的に歯牙を漸進的に移動させる透明矯正器セットを製作するようになる。
【０００３】
このような従来の矯正データ提供方法は、デジタル歯牙矯正データを生成する過程で誤った予測で実際の歯牙の挙動と誤差が発生する場合、歯牙の臨床歯牙制限範囲以上に歯牙を移動させて歯牙の神経に損傷を招くようになるという問題があった。
【０００４】
一方、人工知能は、広範囲な領域の学問分野から構成されているため、音声および視覚認知、自然語処理、ロボティクス、専門家システム、推論そして学習などがその例である。
人工知能は「人間のように行動するシステム」を実現するもので、人間の知能ができる思考、学習、自己啓発などをコンピュータができるようにする方法を研究するコンピュータ工学および情報技術の一つの分野である。
【０００５】
このような人工知能技術は、多様な産業および生活に存在する多様な問題を解決するために自律走行自動車、ロボティクス、囲碁／チェスゲーム、コンピュータビジョンなどの分野に適用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】韓国登録特許１０−１４６３４２２号（登録日付:２０１４年１１月１３日、名称:透明矯正装置およびこれに適した製造方法）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が目的とする技術的課題は、従来の問題点を解決するためのもので、患者の個人情報が除外された良好な歯牙矯正資料を基盤に非指導学習を通じて歯牙矯正患者をクラスタリングまたはグループ化し、グループ化されたデータと歯牙矯正教本で提示した歯牙矯正拘束条件を満足する反復的な強化学習を通じて歯牙矯正のための歯牙移動計画を段階別に樹立する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することにある。
【０００８】
また、本発明が目的とする技術的課題は、合成プレート内部に透明シリコンでコーティングをして歯牙に柔らかく密着されるようにして矯正効果を高め、歯茎を保護する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することにある。
【０００９】
また、本発明が目的とする技術的課題は、合成プレート内部にフッ素を塗布して虫歯を予防する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することにある。
【００１０】
また、本発明が目的とする技術的課題は、合成プレート内部にヘキサメジン（Ｈｅｘａｍｅｄｉｎｅ）を塗布して歯茎炎症を予防する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するための本発明の特徴による人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムは、
患者の個人情報が除外された良好な歯牙矯正資料、前記歯牙矯正資料を基盤に非指導学習を通じて歯牙矯正患者をクラスタリングまたは所定の個数にグループ化したデータおよび歯牙矯正教本で提示した歯牙矯正拘束条件を保存するデータベースと、
歯科患者の歯牙状態を３Ｄスキャニングした歯牙データに対して前記データベースのグループ化したデータのうちのいずれかのグループに属するのかを決定し、決定されたグループのデータを参照して矯正が必要な歯牙を漸進的に移動させて予測デジタル矯正歯牙データセットを生成し、前記予測デジタル矯正歯牙データセットを単位デジタル矯正データ群に細分化する人工知能矯正データ生成部と、
前記単位デジタル矯正データ群に対応して製作された透明矯正器の着用後の患者の単位矯正基礎歯牙データと前記予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致するか否かを前記単位デジタル矯正データ群単位ごとに比較する人工知能矯正データ判断部と、
前記人工知能矯正データ判断部を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致する場合、プラス点数を付与し、前記患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、マイナス点数を付与して前記データベースに保存する人工知能制御部とを含む。
【００１２】
前記人工知能制御部は、付与された点数の合計が一定の点数以上になると、患者の個人情報を除いて良好な歯牙矯正資料として前記データベースに保存することを特徴とする。
【００１３】
前記人工知能制御部は、前記矯正データ判断部を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差に対応して新たに予測デジタル矯正歯牙データセットを生成するように制御することを特徴とする。
【００１４】
前記人工知能制御部は、前記矯正データ判断部を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差および医師の制御データに対応して新たに予測デジタル矯正歯牙データセットを生成するように制御し、患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を出力することを特徴とする。
【００１５】
前記デジタル矯正データを利用して歯牙矯正モデルを生成出力する３次元印刷機と、
前記生成された歯牙矯正モデルに透明シリコンがコーティングされた透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成する真空成形機と、
前記真空成形機で生成された透明矯正器にフッ素またはヘキサメジンをコーティングするコーティング機とをさらに含む。
【００１６】
前記コーティング機は、
前記人工知能制御部から患者の情報を受信する通信部と、
フッ素溶液を貯蔵するフッ素溶液貯蔵部と、
ヘキサメジン溶液を貯蔵するヘキサメジン溶液貯蔵部と、
前記フッ素溶液貯蔵部のフッ素溶液を噴射するフッ素溶液噴射部と、
前記ヘキサメジン溶液貯蔵部のヘキサメジン溶液を噴射するためのヘキサメジン噴射部と、
前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を前記通信部を通じて受信し、前記患者に歯茎疾患がある場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、前記患者に虫歯がある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御するコーティング制御部とを含む。
【００１７】
前記コーティング制御部は、前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報の変化情報を前記通信部を通じて受信し、前記患者の歯茎疾患情報の変動により前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするように制御し、前記患者の虫歯情報変動により前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングするように制御することを特徴とする。
【００１８】
前記コーティング制御部は、前記患者に虫歯と歯茎疾患がすべてある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングした後、前記透明矯正器に歯茎接触部位にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするようにすることを特徴とする。
【００１９】
前記患者の歯茎疾患が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を減少してコーティングするように制御し、
前記患者の歯茎疾患が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を増加してコーティングするように制御することを特徴とする。
前記患者の虫歯が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を減少してコーティングするようにし、
前記患者の虫歯が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を増加させてコーティングするようにすることを特徴とする。
【００２０】
前記コーティング制御部は、患者の年齢が４０歳以上である場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、前記患者の年齢が４０歳未満である場合、前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御することを特徴とする。
【００２１】
前記人工知能制御部は、矯正データ判断部を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットを歯科端末に提供し、医師の制御データを受信することを特徴とする。
【００２２】
前記人工知能制御部は、矯正データ判断部を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差に対応する新たに生成された予測デジタル矯正歯牙データセットを前記歯科端末に提供し、前記歯科端末から医師の制御データを受信することを特徴とする。
【００２３】
前記患者の単位矯正歯牙状態データが予測デジタル矯正歯牙データセットよりも多く移動した場合、移動量に対応して新たにデジタル矯正データを生成することを特徴とする。
【００２４】
このような課題を解決するための本発明の特徴による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法は、
口腔スキャナーを利用して患者の歯牙状態をスキャンする段階と、
サーバーが前記スキャンされた歯牙データに対して前記データベースのグループ化したデータのうちのいずれかのグループに属するのかを決定する段階と、
前記サーバーが前記決定されたグループのデータを参照して矯正が必要な歯牙を漸進的に移動させて予測デジタル矯正歯牙データセットを生成する段階と、
前記サーバーが患者の矯正処理された前記デジタル矯正歯牙データセットを３次元印刷機に送信し、前記３次元印刷機が歯牙矯正モデルを生成して出力する段階と、
真空成形機を通じて前記生成された歯牙矯正モデルに透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成する段階とを含む。
【００２５】
前記方法は、
コーティング機が前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を前記サーバーから通信部を通じて受信する段階と、
前記患者に歯茎疾患がある場合、前記コーティング機が前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングする段階と、
前記患者に虫歯がある場合、前記コーティング機が前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングする段階とをさらに含む。
【００２６】
前記サーバーは、前記患者に虫歯と歯茎疾患がすべてある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングした後、前記透明矯正器に歯茎接触部位にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするようにすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の実施例では、患者の個人情報が除外された良好な歯牙矯正資料を基盤に非指導学習を通じて歯牙矯正患者をクラスタリングまたはグループ化し、グループ化されたデータと歯牙矯正教本で提示した歯牙矯正拘束条件を満足する反復的な強化学習を通じて歯牙矯正のための歯牙移動計画を段階別に樹立する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することができる。
【００２８】
また、本発明の実施例では、合成プレート内部に透明シリコンでコーティングをして歯牙に柔らかく密着されるようにして矯正効果を高め、歯茎を保護する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することができる。
【００２９】
また、本発明の実施例では、合成プレート内部にフッ素を塗布して虫歯を予防する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することができる。
【００３０】
また、本発明の実施例では、合成プレート内部にヘキサメジンを塗布して歯茎炎症を予防する人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムおよび方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムを示した図面である。
【図２】図１のコーティング機を示した図面である。
【図３】本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において学習を行う過程を示した図面である。
【図４】本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において新たな予測デジタル矯正データを生成する過程を示した図面である。
【図５】図４の矯正歯牙データを生成する段階を詳細に示した図面である。
【図６】本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において段階別矯正後に結果を比較して再び矯正データを生成する過程を示した図面である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、添付した図面を参照して本発明の実施例について本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施することができるように詳細に説明する。しかし、本発明は多様な異なる形態に実現することができ、ここで説明する実施例に限定されない。そして、図面において、本発明を明確に説明するために、説明上不要な部分は省略し、明細書全体にわたって類似する部分については類似する図面符号を付した。
【００３３】
明細書全体において、ある部分がある構成要素を「含む」という時、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くのではなく、他の構成要素をさらに含むことができることを意味する。また、明細書に記載された「…部」、「…器」、「モジュール」などの用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これはハードウェアやソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの結合で実現され得る。
そして、下記で記述するサーバーはプロセッサーとメモリにより実現され得る。
【００３４】
図１は、本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムを示した図面である。
図１を参照すると、本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムは、
患者の個人情報が除外された良好な歯牙矯正資料、前記歯牙矯正資料を基盤に非指導学習を通じて歯牙矯正患者をクラスタリングまたは所定の個数にグループ化したデータおよび歯牙矯正教本で提示した歯牙矯正拘束条件を保存するデータベース１４０と、
歯科患者の歯牙状態を３Ｄスキャニングした歯牙データに対して前記データベース１４０のグループ化したデータのうちのいずれかのグループに属するのかを決定し、決定されたグループのデータを参照して矯正が必要な歯牙を漸進的に移動させて予測デジタル矯正歯牙データセットを生成し、前記予測デジタル矯正歯牙データセットを単位デジタル矯正データ群に細分化する人工知能矯正データ生成部１１０と、
前記単位デジタル矯正データ群に対応して製作された透明矯正器の着用後の患者の単位矯正基礎歯牙データと前記予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致するか否かを前記単位デジタル矯正データ群単位ごとに比較する人工知能矯正データ判断部１２０と、
前記人工知能矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致する場合、プラス点数を付与し、前記患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、マイナス点数を付与して前記データベースに保存する人工知能制御部１３０とを含む。
【００３５】
前記人工知能制御部１３０は、付与された点数の合計が一定の点数以上になると、患者の個人情報を除いて良好な歯牙矯正資料として前記データベース１４０に保存することを特徴とする。
【００３６】
前記人工知能制御部１４０は、前記人工知能矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差に対応して新たに予測デジタル矯正歯牙データセットを生成するように制御することを特徴とする。
【００３７】
前記人工知能制御部１３０は、前記人工知能矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差および医師の制御データに対応して新たに予測デジタル矯正歯牙データセットを生成するように制御し、患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を出力することを特徴とする。
【００３８】
必要に応じて前記デジタル矯正データを利用して歯牙矯正モデルを生成出力する３次元印刷機３００と、
前記生成された歯牙矯正モデルに透明シリコンがコーティングされた透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成する真空成形機４００と、
前記真空成形機４００で生成された透明矯正器にフッ素またはヘキサメジンをコーティングするコーティング機５００とをさらに含む。
【００３９】
前記コーティング機５００は、
前記データ生成制御部１３０から患者の情報を受信する通信部５１０と、
フッ素溶液を貯蔵するフッ素溶液貯蔵部５５０と、
ヘキサメジン溶液を貯蔵するヘキサメジン溶液貯蔵部５６０と、
前記フッ素溶液貯蔵部のフッ素溶液を噴射するフッ素溶液噴射部５３０と、
前記ヘキサメジン溶液貯蔵部のヘキサメジン溶液を噴射するためのヘキサメジン噴射部５４０と、
前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を前記通信部５１０を通じて受信し、前記患者に歯茎疾患がある場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、前記患者に虫歯がある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御するコーティング制御部５２０とを含む。
【００４０】
前記コーティング制御部５２０は、前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報の変化情報を前記通信部を通じて受信し、前記患者の歯茎疾患情報の変動により前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするように制御し、前記患者の虫歯情報変動により前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングするように制御することができる。
【００４１】
前記コーティング制御部５２０は、前記患者に虫歯と歯茎疾患がすべてある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングした後、前記透明矯正器に歯茎接触部位にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングすることができる。
【００４２】
前記患者の歯茎疾患が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を減少してコーティングするように制御し、
前記患者の歯茎疾患が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液の量を増加してコーティングするように制御することができる。
前記患者の虫歯が好転すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を減少してコーティングするようにし、
前記患者の虫歯が悪化すると判断される場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を増加させてコーティングするように制御することができる。
【００４３】
前記コーティング制御部５２０は、患者の年齢が４０歳以上である場合、前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、前記患者の年齢が４０歳未満である場合、前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御することができる。
【００４４】
また、本発明の実施例では、歯牙齲蝕症および虫歯を予防するために歯牙にフッ素をコーティングすることができる。
【００４５】
ここで、フッ素を用いて歯牙をコーティングする方法には、専門家によるフッ素コーティング、セルフフッ素コーティングがあり、塗布用フッ化物としてはフッ化ソーダとフッ化錫および酸性フッ化リン酸塩がある。
【００４６】
前記人工知能制御部１３０は、人工知能矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差に対応する新たに生成された予測デジタル矯正歯牙データセットを前記歯科端末２００に提供し、前記歯科端末２００から医師の制御データを受信することができる。
【００４７】
前記患者の単位矯正歯牙状態データが予測デジタル矯正歯牙データセットよりも多く移動した場合、移動量に対応して新たにデジタル矯正データを生成することができる。
前記人工知能矯正データ判断部１２０がプラス点数またはマイナス点数を付与する方法は多様に具体化され得る。
【００４８】
例えば、スキャンされた歯牙状態を比較して点数を付与することができる。つまり、歯牙の接点面や咬合状態（ｂｉｔｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ）により補償点数を付与することができる。
そして、咬合湾曲に応じて補償点数を付与することもできる。
つまり、上顎（Ｍａｘｉｌｌａ）の微小線モデル（Ｓｍｉｌｅ  Ｌｉｎｅ）、下顎（Ｍａｎｄｉｂｌｅ）の前歯部で切断縁湾曲（Ｃｕｒｖｅ  ｏｆ  ｉｎｃｉｓａｌ  ｅｄｇｅ）、矢状面で前後方湾曲であるスピーの湾曲（Ｃｕｒｖｅ  ｏｆ  Ｓｐｅｅ）、前頭面で側方湾曲であるウィルソンの湾曲（Ｃｕｒｖｅ  ｏｆ  Ｗｉｌｓｏｎ）などにより補償点数が付与され得る。
【００４９】
そして、歯牙移動可塑性および患者痛みフィードバックによる補償点数も考慮され得る。例えば、歯牙に力が与えられた時、初期に硬化されている歯茎が時間により弾性限界を外れることによって移動に容易になるように組織が変形される場合、繊維組織の変形度は性別、年齢別特性が異なることと予想される。そのため、矯正前後移動距離が短い歯牙の場合、相対的に短い段階により理想値に到達することができる。しかし、患者の痛み程度は、歯牙に与えられる力の総量が小さいほど軽減されると仮定し、この段階を与えられた余裕段階に分割して一定の段階内に徐々に移動することが患者の満足度を高めることができる。
したがって、各歯牙に適用される変換行列によるフォース（ｆｏｒｃｅ）計算および計算結果を補償値として活用することができる。
【００５０】
最終的に、本発明の実施例では、前記補償要素に加重値を付与し、総合的に補償点数を算定することもできる。
このような構成を有する本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正システムの動作について説明する。
図３は、本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において学習を行う過程を示した図面である。
図３を参照すると、まず、人工知能技術を利用したサーバー１０は、歯牙矯正が良好に施術された模範診療記録を読み取る（Ｓ２１）。
【００５１】
そして、人工知能技術を利用したサーバー１０は、当該患者の性別／年齢／（人種）／伸張／体重／矯正学で定義する歯牙配列の定量的特性（例：歯牙配列アーチ、奥歯間距離、奥歯と前歯との相関距離など）などをｄ個と定義し、特性ベクターに置換した後、ｄ次元空間に位置させる。
例えば、特性ベクターは、下記式（１）に置換されてもよい。
【００５２】
【数１】
2019115652.tif 000003
ここでｎは、以前確保された良好な矯正データの全体個数である。
【００５３】
以降、主要因子を抽出するためにＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を通じて次元を縮小し、非指導学習アルゴリズム（例：ｋ−ｍｅａｎｓ、ＤＢＳＣＡＮ、階層型群集）を利用してｋ個のグループにクラスタリングする（Ｓ２２）。
このようにグループ化されると、新たに入力された患者のデータを基盤に患者がいかなる類型のグループに属するのかを知るようになる。
【００５４】
新たな患者が属したグループを知るようになると、すでに完了した良好な歯牙矯正資料を参照して以前に考慮した拘束条件と１次歯牙矯正計画を樹立することができる。
【００５５】
その後、人工知能技術を利用したサーバー１０は、当該患者グループの矯正治療に必要なステップ数を良好な当該グループの矯正資料を参照して決定する（Ｓ２３）。
そして、人工知能技術を利用したサーバー１０が最初のステップから３次元歯牙モデルをセットアップしてデータベース１４０に保存する（Ｓ２４）。
【００５６】
その後、人工知能技術を利用したサーバー１０が歯牙移動決定をする（Ｓ２５）。この時、各段階で人工知能技術を利用したサーバー１０のアルゴリズムは歯牙矯正のための多様な移動を試みることもできる。
【００５７】
次に、人工知能技術を利用したサーバー１０が当該ステップの歯牙移動に対して拘束条件を検討する（Ｓ２６）。
つまり、歯牙移動ごとに矯正学で提示している拘束条件または勧告事項やガイドラインを満足するのか判別する。
【００５８】
例えば、拘束条件として歯牙配列（Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）、辺縁隆線（ｍａｒｇｉｎａｌ  ｒｉｄｇｅ）、頬舌傾斜（ｂｕｃｃｏｌｉｇｕａｌ  ｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎ）、咬合接触（ｏｃｃｌｕｓａｌ  ｃｏｎｔａｃｔ）、咬合関係（ｏｃｃｌｕｓａｌ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）、歯間空間（ｉｎｔｅｒｐｒｏｘｉｍａｌ  ｓｐａｃｅ）、水平被蓋（ｏｖｅｒｊｅｃｔ）などが考慮され得る。
【００５９】
拘束条件が満足されると、人工知能技術を利用したサーバー１０は、予測デジタル矯正歯牙データセットが完成されたのか判断する（Ｓ２７）。
【００６０】
完成でない場合、人工知能技術を利用したサーバー１０は、次のステップに転換して前記３次元歯牙モデルセットアップ段階から反復して行う（Ｓ２９）。
【００６１】
以降、すべてのステップに対して行われた完成の場合、人工知能技術を利用したサーバー１０は、当該群に対して患者の矯正前からステップ別に歯牙移動情報と目標歯牙モデル情報をベストモデルとしてデータベースに保存する（Ｓ２８）。
【００６２】
このような過程により多様な歯牙モデル別にベストモデルの矯正データを保存する。この時、前記ベストモデルの矯正データ生成過程は、サーバー１０の人工知能矯正データ生成部１１０により行われ得る。
【００６３】
このような状態で患者が来訪した場合、人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において新たな予測デジタル矯正データを生成する過程を以下で説明する。
図４は、本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において新たな予測デジタル矯正データを生成する過程を示した図面である。
図４を参照すると、病院の担当者は、口腔スキャナーを利用して患者の口腔を３Ｄスキャンして現在状態の歯牙データを獲得する（Ｓ１１０）。
その後、スキャンされた歯牙データを利用して医師が歯科端末を利用して矯正処理をして矯正歯牙データを生成する（Ｓ１２０）。
必要に応じてはサーバー１０が人工知能技術を利用してスキャンされた歯牙データを利用して矯正処理をして矯正歯牙データを生成する（Ｓ１２０）。
【００６４】
この時、サーバー１０は、歯科端末２００から矯正処理されたデータを受信してデータベース１４０に保存したり自己が生成した矯正歯牙データをデータベース１４０に保存する。
【００６５】
以降、サーバー１０は、患者の矯正処理された歯牙矯正データを３次元印刷機３００に送信し、前記３次元印刷機３００が歯牙矯正モデルを生成する（Ｓ１３０）。
【００６６】
必要に応じて生成された歯牙矯正モデルに着いているサポート（Ｓｕｐｐｏｒｔ）を洗浄器内で強力な水圧で１次除去する。そして、熱いオーブン内に入れて歯牙矯正モデルに着いているサポートを２次除去する。そうすると、歯牙矯正モデルが完璧に清潔な状態となる。
【００６７】
次に、歯牙矯正モデルとプレートを真空成形機４００に装着し（Ｓ１４０）、真空成形機４００を通じて前記生成された歯牙矯正モデルに透明合成樹脂プレートを加熱し（Ｓ１５０）、真空圧着して透明矯正器を生成する（Ｓ１６０）。この時、必要に応じて透明矯正器の端部をハサミなどで整えて着用が便利なように調節する。
【００６８】
その後、前記透明矯正器が歯茎および歯牙と接触される部位に透明シリコンでコーティングをする（Ｓ１７０）。必要に応じてシリコンコーティング過程は省略が可能である。
【００６９】
以降、透明矯正器をコーティング機内に入れてコーティング機が動作するようにする。
そうすると、コーティング機５００が前記患者の年齢、歯茎状態または虫歯情報を前記サーバー１０から通信部５１０を通じて受信する。
【００７０】
次に、制御部５２０は、患者に歯茎疾患があるのか判断する（Ｓ１８０）。
前記患者に歯茎疾患がある場合、前記コーティング機５００のコーティング制御部５２０が前記患者の歯茎状態変化に応じて前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、ヘキサメジン噴射部５４０がヘキサメジン溶液を噴射する（Ｓ１９０）。例えば、患者の歯茎状態が好転する場合、コーティング制御部５２０は、ヘキサメジン溶液の量を減らしてコーティングするようにし、患者の歯茎状態が悪化する場合、コーティング制御部５２０はヘキサメジン溶液の量を増加させてコーティングするようにする。
【００７１】
また、コーティング制御部５２０は、患者に虫歯があるのか判断する（Ｓ２００）。
前記患者に虫歯がある場合、前記コーティング制御部５２０が患者の虫歯状態変化に応じて前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御し、フッ素溶液噴射部５３０がフッ素溶液を噴射する（Ｓ２１０）。例えば、患者の虫歯状態が好転する場合、コーティング制御部５２０はフッ素溶液の量を減らしてコーティングするようにし、患者の虫歯状態が悪化する場合、コーティング制御部５２０はフッ素溶液の量を増加させてコーティングするようにする。
一方、前記患者に歯茎疾患および虫歯がない場合、前記コーティング制御部５２０は患者の年齢が４０歳以上であるのか判断する（Ｓ２２０）。
【００７２】
患者の年齢が４０歳以上である場合、前記コーティング機のコーティング制御部５２０が前記透明矯正器にヘキサメジン溶液をコーティングするように制御し、ヘキサメジン噴射部５４０がヘキサメジン溶液を噴射する（Ｓ２３０）。これは歯茎疾患の予防効果があり得る。
【００７３】
一方、前記患者の年齢が４０歳未満である場合、前記制御部５２０が前記透明矯正器にフッ素溶液をコーティングするように制御し、フッ素溶液噴射部５３０がフッ素溶液を噴射する（Ｓ２１０）。これは虫歯の予防効果があり得る。
このような過程は、所定の個数のセットで製作され、ほぼ５個のセットで製作される。
【００７４】
前記過程で真空成形機４００を通じて前記生成された歯牙矯正モデルに透明シリコンがコーティングされた透明合成樹脂プレートを真空圧着して透明矯正器を生成することもでき、この場合には透明シリコンコーティング過程が省略される。
【００７５】
一方、前記コーティング制御部５２０は、前記患者に虫歯と歯茎疾患がすべてある場合、前記透明矯正器にフッ素溶液の量を調節してコーティングした後、前記透明矯正器に歯茎接触部位にヘキサメジン溶液の量を調節してコーティングするようにできる。
【００７６】
前記過程で矯正歯牙データを生成する段階Ｓ１２０を詳細に説明する。
図５は、図４の矯正歯牙データを生成する段階を詳細に示した図面である。
図５を参照すると、サーバー１０は、現在状態データと当該患者の情報から性別／年齢／人種／伸張／体重／矯正学で定義する歯牙配列の定量的特性（例：歯牙配列アーチ、奥歯間距離、奥歯と前歯との相関距離などを分析して当該患者の現在状態データがいずれかのグループに属するのか決定する（Ｓ１２１）。
【００７７】
その後、サーバー１０は、当該患者が属したグループのベストモデルの良好な歯牙矯正資料を参照して現在状態から目標状態まで歯牙移動するために矯正治療に必要なステップ数を決定する（Ｓ１２２）。
【００７８】
そして、サーバー１０が最初のステップから３次元歯牙モデルをセットアップしてデータベース１４０に保存する（Ｓ１２３）。
【００７９】
その後、サーバー１０が歯牙移動決定をする（Ｓ１２４）。この時、各段階でサーバー１０のアルゴリズムは、歯牙矯正のための多様な移動を試みることもできる。
【００８０】
次に、サーバー１０が当該ステップの歯牙移動に対して拘束条件を検討する（Ｓ１２５）。つまり、歯牙移動ごとに矯正学で提示している拘束条件または勧告事項やガイドラインを満足するのか判別する。
【００８１】
例えば、拘束条件として歯牙配列（Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）、辺縁隆線（ｍａｒｇｉｎａｌ  ｒｉｄｇｅ）、頬舌傾斜（ｂｕｃｃｏｌｉｇｕａｌ  ｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎ）、咬合接触（ｏｃｃｌｕｓａｌ  ｃｏｎｔａｃｔ）、咬合関係（ｏｃｃｌｕｓａｌ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）、歯間空間（ｉｎｔｅｒｐｒｏｘｉｍａｌ  ｓｐａｃｅ）、水平被蓋（ｏｖｅｒｊｅｃｔ）などが考慮され得る。
【００８２】
拘束条件が満足されると、サーバー１０は、予測デジタル歯牙データセットが完成したのか判断する（Ｓ１２６）。
【００８３】
予測デジタル歯牙データセットが完成されなかった場合、サーバー１０は次のステップに転換して前記３次元歯牙モデルセットアップ段階から反復して行う（Ｓ１２８）。
【００８４】
以降、すべてのステップが行われて予測デジタル歯牙データセットが完成された場合、サーバー１０は、当該群に対して患者の矯正前からステップ別に歯牙移動情報と目標歯牙モデル情報をデータベースに保存し（Ｓ１２７）、上記の段階（Ｓ１３０）を行うようになる。
以降、患者は透明矯正器を段階別にほぼ１〜２週間隔で着用する。
この過程で着用に問題があるかまたは当該段階別に着用が完了された後に病院に来院し、以降の流れは次のとおりである。
【００８５】
図６は、本発明の実施例による人工知能技術を利用した段階別自動矯正方法において段階別矯正後に結果を比較して再び矯正データを生成する過程を示した図面である。
図６を参照すると、医師は患者の口腔状態をスキャナーでスキャンしてサーバー１０に送信し（Ｓ５１０）、サーバー１０がデータベース１４０に保存されている予測デジタル矯正データを読み取る（Ｓ５２０）。
そして、サーバー１０は、スキャンされた歯牙データとデータベース１４０に保存されている予測デジタル矯正データを比較する（Ｓ５３０）。
【００８６】
比較結果、前記サーバー１０の人工知能制御部１３０は、人工知能矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致しない場合、３回以上であるのか判断する（Ｓ５６０）。
【００８７】
３回以上であれば、人工知能制御部１３０は、前記患者の単位矯正歯牙状態データが予測デジタル矯正歯牙データセットよりも多く移動した場合、歯牙移動速度が普通よりも速いことと認識して移動量に対応して新たに生成するデジタル矯正データを生成する（Ｓ５４０）。
【００８８】
一方、前記患者の単位矯正歯牙状態データが予測デジタル矯正歯牙データセットよりも少なく移動した場合、歯牙移動速度が普通よりも遅いことと認識して移動量に対応して新たに生成するデジタル矯正データを生成する。
【００８９】
必要に応じて前記人工知能制御部１３０は、矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが３回以上一致しない場合、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差に対応する新たに生成された予測デジタル矯正歯牙データセットを前記歯科端末に提供し、前記歯科端末から医師の制御データを受信することもできる。
【００９０】
そして、必要に応じては、医師が先にスキャンされた口腔データとデータベース１４０に保存されている予測デジタル矯正データとを比較し、比較結果が一致しない場合、歯牙移動が予測したとおりにならなかったことであるため、人工知能制御部１３０にスキャンされた口腔データを送付して新たな予測デジタル矯正歯牙データセットを生成することもできる。
【００９１】
一方、３回以上でなければ（Ｓ５６０）、人工知能制御部１３０は罰点を付与し、予め保存されている予測デジタル矯正データで次の段階の透明矯正器をセットを製作する（Ｓ５７０）。必要に応じて予測デジタルデータに患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとの差を反映することもできる。
【００９２】
また、他の一方、前記サーバー１０の人工知能制御部１３０は、矯正データ判断部１２０を通じて患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致する場合、賞点を付与し、予め保存されている予測デジタル矯正データで次の段階の透明矯正器をセットを製作する（Ｓ５５０）。必要に応じて前記サーバー１０の人工知能制御部１３０は、患者の単位矯正歯牙状態データと予測デジタル矯正歯牙データセットとが一致することを歯科端末２００に提供して医師がこれを認識できるようにする。
【００９３】
このような過程により当該患者の治療過程で賞点と罰点が付与され、サーバー１０は賞点が一定の点数以上である場合、患者の個人情報を除いて良好な歯牙矯正資料として分類してデータベース１４０に保存する。
【００９４】
そして、当該グループ別にこのような良好な歯牙矯正資料の平均値をベストモデルとして継続して学習することによって、当該グループ別により安定した３次元歯牙モデルを得るようになる。
【００９５】
必要に応じてサーバー１０は、ベストモデルを参照して現在の歯牙データから目標歯牙状態を提供することもできる。
サーバー１０の人工知能アルゴリズムが強化学習を通じて反復的な矯正を行っていれば、最終の矯正の姿もアルゴリズムで生成することができる。
したがって、患者は治療開始前に完成後の状態をみて治療を始めることができる。
【００９６】
本発明の実施例では、患者の個人情報が除外された良好な歯牙矯正資料を基盤に非指導学習を通じて歯牙矯正患者をクラスタリングまたはグループ化し、グループ化されたデータと歯牙矯正教本で提示した歯牙矯正拘束条件を満足する反復的な強化学習を通じて歯牙矯正のための歯牙移動計画を段階別に樹立することができる。
【００９７】
また、本発明の実施例では、合成プレート内部に透明シリコンでコーティングして歯牙に柔らかく密着されるようにして矯正効果を高め、歯茎を保護することができる。
また、本発明の実施例では、合成プレート内部にフッ素を塗布して虫歯を予防することができる。
また、本発明の実施例では、合成プレート内部にヘキサメジンを塗布して歯茎炎症を予防することができる。
【００９８】
以上で説明した本発明の実施例は、装置および方法を通じてのみ実現されるのではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を通じて実現されることもでき、このような実現は前述の実施例の記載された本発明が属する技術分野における専門家であれば容易に実現することができる。
【００９９】
以上で本発明の実施例について詳細に説明したが、本発明の権利範囲はこれに限定されるのではなく、特許請求の範囲で定義している本発明の基本概念を利用した当業者の多様な変形および改良形態も本発明の権利範囲に属する。
【図１】
2019115652.tif 000004
【図２】
2019115652.tif 000005
【図３】
2019115652.tif 000006
【図４】
2019115652.tif 000007
【図５】
2019115652.tif 000008
【図６】
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