[发明专利]对准器损坏的预测和缓解在审
申请号: | 202310510605.4 | 申请日: | 2019-09-27 |
公开(公告)号: | CN116650155A | 公开(公告)日: | 2023-08-29 |
发明(设计)人: | 王宇翔;罗希特·塔纳古拉;R·施拉兹阿格亚里;安德鲁·姜;李春华;佐藤淳;蔡路遥;V·梅德文斯卡娅;A·库克;A·切尔卡斯;A·阿科波娃;苏康宁 | 申请(专利权)人: | 阿莱恩技术有限公司 |
主分类号: | A61C7/08 | 分类号: | A61C7/08;G06F30/27;B33Y50/00;G06N20/00;G06T17/00;G06F30/23;A61C9/00;B33Y80/00;G16H20/40;G06F30/20;B29C51/30;B29C73/00;B29C33/38;G16H50/50 |
代理公司: | 隆天知识产权代理有限公司 72003 | 代理人: | 王翡 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 对准 损坏 预测 缓解 | ||
实施例涉及对准器损坏解决方案。一种方法包括:获得用于患者牙弓的聚合物对准器的数字设计。聚合物对准器被成形为将力施加到牙弓的牙齿上。该方法还包括使用以下中的至少一项对聚合物对准器的数字设计执行分析:a)经训练的机器学习模型;b)数值模拟;c)几何评估器;或d)规则引擎。该方法还可以包括基于该分析来确定聚合物对准器的数字设计是否包括可能的损坏点,其中,对于可能的损坏点,存在将发生破裂、变形或翘曲的阈值概率。该方法还可以包括:响应于确定聚合物对准器的数字设计包括可能的损坏点,基于可能的损坏点执行校正措施。
本申请是申请日为2019年9月27日、国家申请号为201980078384.X的PCT国家阶段申请的分案申请。
技术领域
本公开涉及设计牙科器具(例如,聚合物正畸对准器)的领域,并且特别地,涉及根据那些聚合物对准器可以实现的期望的或可接受的制造或临床结果来设计聚合物对准器的物理性质,并预测此类聚合物对准器的故障。
背景技术
正畸学的目的是将患者的牙齿移动到功能和/或美感得到优化的位置。常规上,正畸医生或牙医将诸如牙套之类的器具应用到患者的牙齿上,并且成组的牙套在牙齿上施加连续的力,并逐渐将其推向预期的位置。随着时间推移,并且通过一系列的临床就诊以及对牙套的调整,正畸医生调整器具以将牙齿朝向最终位置移动。
通过常规的固定器具(例如,牙套)进行的常规正畸治疗的替代方案包括:包含一系列预制的对准器的系统。在这些系统中,在将对准器施用于患者和/或对准器重新定位患者的牙齿之前(例如,在治疗开始时),可以设计和/或制造要由患者佩戴的多个对准器,并且有时是所有对准器。针对患者的定制治疗的设计和/或计划可以利用基于计算机的三维(3D)计划/设计工具。对准器的设计可以依赖于一系列计划的连续牙齿排列的计算机建模,并且各个对准器被设计为佩戴在牙齿上并且将牙齿弹性地重新定位成每个计划的牙齿排列。
一旦完成设计和/或计划,一系列预制的对准器就可以由材料制成,该材料单独地或与患者牙齿上的附件组合地向患者牙齿施加力。示例材料包括一种或多种聚合物材料。制造可涉及使用一系列模具(例如,3D打印模具)热成形对准器和/或直接制造对准器。对于某些热成型制造技术,围绕模具形成壳体以实现模具的阴面。然后从模具移取壳体,以用于各种应用。围绕模具形成壳体并且然后稍后使用的一个示例应用是矫正牙科或正畸治疗。在这种应用中,模具可以是患者牙弓的阳模,并且壳体可以是用于对准患者的一个或多个牙齿的对准器。当使用附件(例如,计划的正畸附件)时,模具还可以包括与附件相关联的特征。
模具可以使用多种技术(例如,铸造或快速原型设备)来形成。例如,3D打印机可以使用增材制造技术(例如,立体光刻)或减材制造技术(例如,铣削)来制造对准器的模具。然后可以使用热成型技术在模具上形成对准器。一旦形成对准器,就可以手动或自动修整该对准器。在一些情况下,使用计算机控制的4轴或5轴修整机(例如,激光修整机或磨机)沿着切割线修整对准器。修整机使用标识切割线的电子数据以修整对准器。此后,可从模具移取对准器并将其交付给患者。作为另一个示例,可以使用例如立体光刻(SLA)、数字光处理(DLP)和/或其他3D打印技术直接制造对准器。
虽然可能期望标识在制造过程中(例如,响应于从模具的移取)和/或使用过程中(例如,响应于从患者牙列的移取)易于变形、翘曲和/或破裂的对准器的特定部分,但是现有技术很难做到这一点。
附图说明
在附图的各图中以示例而非限制的方式示出了本公开。
图1A示出了根据一个实施例的对聚合物对准器的数字设计执行校正分析的方法的流程图。
图1B示出了根据一个实施例的基于对一个或多个对准器的损坏预测来选择一个或多个对准器的制造流程的流程图。
图2A示出了根据一个实施例的训练机器学习模型以预测在正畸对准器的制造过程中正畸对准器是否将被损坏的方法。
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