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1. (WO2018022752) DENTAL CAD AUTOMATION USING DEEP LEARNING
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Pub. No.: WO/2018/022752 International Application No.: PCT/US2017/043943
Publication Date: 01.02.2018 International Filing Date: 26.07.2017
IPC:
G06F 19/12 (2011.01) ,A61C 7/00 (2006.01) ,G06F 19/10 (2011.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
10
Bioinformatics, i.e. methods or systems for genetic or protein-related data processing in computational molecular biology
12
for modelling or simulation in systems biology, e.g. probabilistic or dynamic models, gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
A HUMAN NECESSITIES
61
MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
C
DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
7
Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
10
Bioinformatics, i.e. methods or systems for genetic or protein-related data processing in computational molecular biology
Applicants:
JAMES R. GLIDEWELL DENTAL CERAMICS, INC. [US/US]; 4141 MacArthur Blvd. Newport Beach, California 92660, US
Inventors:
AZERNIKOV, Sergei; US
NIKOLSKIY, Sergey; US
Agent:
FAYERBERG, Roman; US
Priority Data:
15/660,07326.07.2017US
62/367,24227.07.2016US
62/504,21310.05.2017US
Title (EN) DENTAL CAD AUTOMATION USING DEEP LEARNING
(FR) AUTOMATISATION DE LA CAO DENTAIRE PAR UN APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR
Abstract:
(EN) A computer-implemented method of recognizing dental information associated with a dental model of dentition includes training a deep neural network to map a plurality of training dental models representing at least a portion of each one of a plurality of patients' dentitions to a probability vector including probability of the at least a portion of the dentition belonging to each one of a set of multiple categories. The category of the at least a portion of the dentition represented by the training dental model corresponds to the highest probability in the probability vector. The method includes receiving a dental model representing at least a portion of a patient's dentition and recognizing dental information associated with the dental model by applying the trained deep neural network to determine a category of the at least a portion of the patient's dentition represented by the received dental model.
(FR) L’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur, permettant de reconnaître des informations dentaires associées à un modèle dentaire de dentition, comprenant l’étape consistant à entraîner un réseau neuronal profond à mettre en correspondance une pluralité de modèles dentaires d’entraînement représentant au moins une partie de chaque dentition d’une pluralité de dentitions de patients avec un vecteur de probabilité contenant la probabilité qu’au moins une partie de la dentition appartienne à chaque catégorie d’un ensemble de catégories multiples. La catégorie de ladite au moins une partie de la dentition représentée par le modèle dentaire d’entraînement correspond à la haute probabilité dans le vecteur de probabilité. Le procédé comprend les étapes consistant à recevoir un modèle dentaire représentant au moins une partie de la dentition d’un patient et à reconnaître des informations dentaires associées au modèle dentaire en appliquant le réseau neuronal profond entraîné pour déterminer une catégorie de ladite au moins une partie de la dentition du patient, représentée par le modèle dentaire reçu.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)